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OpenAI于2026年10月19日（日本时间当天21时）发布了题为“Advancing coding in low-resource programming languages（推进低资源编程语言中的编码）”的文章。文章称，在COBOL、Fortran、Visual Basic等历史悠久的编程语言上，最新AI模型编写程序以及将程序改写为其他语言的能力大幅提升。同时，OpenAI还在GitHub上公开了新的评测框架“MultiLangBench”。
本文中的数字，来自报道OpenAI此次发布的多家媒体中一致的内容，以及GitHub上公开的评测说明。文中介绍的成绩均由OpenAI自行测得。
什么是“低资源语言”
AI模型通过学习互联网等处的大量程序和讲解来掌握编程。Python、JavaScript等被广泛使用的语言有大量范例可供学习，而COBOL、Fortran等语言公开的程序和资料较少，一直是AI的弱项。像这样可用于训练的资料较少的语言，被称为“低资源语言”。
COBOL主要用于事务处理，Fortran主要用于科学技术计算。据报道，OpenAI在文章中介绍，COBOL支撑着40%以上的网上银行业务、80%的线下刷卡支付以及95%的ATM交易，并说明Fortran被用于天气预报和核反应堆安全分析。
新评测“MultiLangBench”
MultiLangBench是让AI模型用20种语言从零开发数据库软件“SQLite”的评测。SQLite是一款被广泛使用的小型数据库软件。
根据GitHub上公开的说明，其机制如下。
- 只向模型提供SQLite 3.40.1的说明文档，让它用指定语言编写行为相同的程序
- 不允许连接互联网，并事先从环境中移除SQLite
- 使用基于SQLite自身测试制作的约2.4万项测试，检验结果是否与真正的SQLite一致（通常使用其中的272项）
- 如果使用了与指定不同的语言，或混用了多种语言，则判为不合格
评测对象为C、C#、C++、COBOL、Common Lisp、Fortran、Go、Java、JavaScript、Lean、OCaml、PHP、PowerShell、Python、Ruby、Rust、Scala、Swift、Visual Basic、Zig这20种语言。测试和环境以Apache License 2.0公开。
OpenAI公布的成绩
据报道，OpenAI公布的主要结果如下。数字为通过测试的比例。
- GPT-6 Astra：20种语言平均87.4%，在20种语言中有19种超过83%
- GPT-6 Luna：平均40.3%，每次运行的费用约为0.77美元
- GPT-5.6 Sol：平均26.8%，每次运行的费用为3.48美元
按语言来看，据报道，GPT-6 Astra的成绩与GPT-5.6 Sol相比提升如下。
- COBOL：从10.9%提升至72.1%
- Fortran：从21.4%提升至83.5%
- OCaml：从25.6%提升至85.8%
- Visual Basic：从27.5%提升至89.4%
即使是GPT-6 Astra，COBOL的成绩在20种语言中也是最低的。
将COBOL程序迁移到其他语言的评测
OpenAI还公布了另一项评测“COBOL迁移评测”的结果。该评测让模型把用COBOL编写的程序改写为C++、Java、Kotlin、Python或Rust中的一种，并检验其输出是否与原程序逐字节完全一致。它衡量的是，在把旧系统迁移到新语言的“迁移”工作中，能否保持与原来相同的行为。
据报道，结果如下。
- GPT-6.1 Sol（推理量较少的设置）：86.6%
- GPT-6.1 Sol（推理量较多的设置）：97.9%
- GPT-5.6 Sol（推理量较少的设置）：5.4%
在CoAI编辑部能够确认的范围内，尚不清楚该评测所用程序的数量和内容，以及评测框架是否会公开。
可用范围与注意事项
据报道，这些改进除了ChatGPT之外，也体现在可通过API使用的最新模型中。这并不是新产品的发布，而是表明现有模型能力提升的公告。关于在Codex中的情况以及日语方面的说明，在能够确认的范围内没有特别的说明。
OpenAI提醒，在实际的系统迁移中，仍然需要由专家进行确认，并根据该系统的业务规则以及与其他系统的连接情况进行测试。
与日本遗留系统的关系
在日本，如何处理老旧的核心系统（支撑企业核心业务的系统）也长期是一个课题。日本经济产业省在2018年的DX报告中，把老旧系统成为阻碍、导致DX（借助数字技术的变革）难以推进的问题称为“2025年悬崖”，并敲响了警钟。2025年5月经济产业省汇总的“遗留系统现代化委员会总结报告”指出，参与调查的企业中有61%仍拥有老旧系统（遗留系统），而且随着熟练技术人员的离开，IT人才持续减少。
在大型机（大型业务用计算机）上运行的老旧系统中，有很多是用COBOL编写的。如果AI能够正确读写这类语言，就有可能帮助人们理解没有留下规格说明的旧程序，并协助将其迁移到新语言。
CoAI编辑部观点
以往对AI编程能力的评测，主要集中在Python、JavaScript等被广泛使用的语言上。OpenAI此次的发布，把目光投向了至今仍在银行和政府等领域运行的COBOL和Fortran，并公开了评测框架，这一点很有意义。由于任何人都可以使用这些测试，也更容易在相同条件下与其他公司的模型进行比较。
另一方面，公布的数字均由OpenAI自行测得，而且我们无法确认COBOL迁移评测的具体内容。在处理资金或个人信息的系统中，细微的行为差异也可能引发严重问题。即使将AI用于迁移，也应当像OpenAI自己所说的那样，以专家确认和充分测试为前提。
