Новый ИИ для программирования от OpenAI стал лучше справляться с COBOL и Fortran: на MultiLangBench GPT‑6 Astra проходит 87,4% тестов против 26,8% у GPT‑5.6 Sol. Это помогает переносить старый софт, не ломая его поведения. А COBOL держит больше 40% онлайн-банкинга, 80% офлайн-платежей картой и 95% операций в банкоматах — так что тебе это про работающую инфраструктуру, а не ретро.
Что случилось на самом деле
OpenAI 19 октября 2026 года опубликовала результаты по малоресурсным языкам программирования — так называют языки, по которым в открытом доступе меньше кода и документации, чем по Python и JavaScript. Речь про COBOL, Fortran и Visual Basic: на них держатся банкоматы, платежи, прогнозы погоды и даже расчёты безопасности ядерных реакторов. Новые модели OpenAI стали заметно лучше справляться с задачами, где раньше спотыкались, — в том числе со сборкой и переносом софта на COBOL, Fortran и Visual Basic. Разработчики и корпоративные клиенты давно говорили, что ИИ для генерации кода плохо понимает такие языки: документация бывает неполной, а важные бизнес-правила живут прямо в коде. Представь старый дом, где чертежи потерялись, но проводка работает — и трогать её страшно.
Как это проверяли
Чтобы мерить прогресс, OpenAI сделала две проверки. Первая, MultiLangBench, просит модель с нуля собрать движок базы данных, совместимый с SQLite, на 20 разных языках программирования. Вторая, COBOL migration evaluation, проверяет перенос старых программ на другой язык с сохранением поведения: чтобы после переезда система делала ровно то же, что и раньше. Результаты: GPT‑6 Astra на MultiLangBench даёт 87,4% прохождения в среднем по 20 языкам против 26,8% у GPT‑5.6 Sol, и рост есть в каждом из 20 языков. В COBOL рост с 10,9% до 72,1%, в Fortran — с 21,4% до 83,5%, в Visual Basic — с 27,5% до 89,4%. GPT‑6 Luna тоже обходит GPT‑5.6 Sol: 40,3% при оценочной стоимости API примерно на 78% ниже. А GPT‑6.1 Sol на миграции COBOL показывает 86,6% при низком усилии рассуждения против 5,4% у GPT‑5.6 Sol; при большем усилии рассуждения точность доходит до 97,9%.
Что это даёт лично тебе
Даже если ты не пишешь код, новость касается твоего кошелька и времени. Вот несколько жизненных сценариев.
• Владелица небольшой бухгалтерской фирмы получает от старого подрядчика куски кода и не понимает, за что платит. Она просит ИИ объяснить по-русски, что делает фрагмент, какие данные трогает и что сломается при замене. Так она перестаёт соглашаться на сметы вслепую и точнее ставит задачу новому разработчику.
• Фрилансер-дизайнер собрал сайт на конструкторе, а клиент просит доработать старый модуль. С ИИ он разбирается, где кнопка, где форма, где данные, и может спокойно обсудить правки с программистом, не чувствуя себя человеком из другой профессии.
• Студент технического вуза разбирает пример на Fortran и не понимает, почему расчёт идёт именно так. ИИ объясняет логику шаг за шагом и предлагает простой пример на понятном языке, чтобы проверить себя. Это не замена учёбе, но хороший репетитор под рукой.
• Владелец кофейни заказывает автоматизацию учёта и боится, что подрядчик утонет в старых таблицах и коде. Если разработчик быстрее разбирается в legacy-коде (старом коде) с помощью ИИ, есть шанс, что работа пойдёт бодрее и без бесконечных «нам нужно ещё время на аудит».
• Человек, который хочет зарабатывать с ИИ, может предложить малому бизнесу услугу «разбор старого кода и понятное объяснение». Не обещай золотые горы, но подготовка плана миграции, список рисков и тесты — уже полезная работа.
Как попробовать прямо сейчас
1. Начни с бесплатного способа: открой ChatGPT в браузере. Если бесплатный режим доступен в твоём аккаунте, его хватит для первого теста.
2. Возьми небольшую задачу: фрагмент учебного кода, кусок старого скрипта без паролей и клиентских данных или просто описание рутины. Не загружай чужие секреты и персональные данные.
3. Напиши: «Объясни по-русски, что делает этот код. Я не программист, мне нужно понять смысл и риски». Для COBOL, Fortran или Visual Basic попроси разобрать встроенные правила и данные, которые меняются.
4. Попроси не только объяснение, но и план: «Составь пошаговый план, как перенести это на другой язык, не сломав поведение. Какие тесты покажут, что всё работает?»
5. Если хочешь именно ИИ для генерации кода, дай ему конкретный пример: «Напиши маленький пример, который повторяет это поведение, и добавь проверки». Так ты увидишь, где модель уверена, а где сочиняет.
6. Сравни ответы. Какой инструмент нужен именно тебе — вопрос личного теста: лучший не тот, у кого красивее демо, а тот, кто объясняет понятно и не теряет детали. ИИ для программирования бесплатно можно проверить на небольшой задаче, прежде чем платить за подписку.
Что станет лучше и где подвох
Плюс — точность выше, а цена ниже. OpenAI показывает, что GPT‑6.1 Sol на миграции COBOL даёт 86,6% точности при низком усилии рассуждения и стоит на 39% меньше, чем GPT‑5.6 Sol. GPT‑6 Luna даёт 40,3% при оценочной стоимости API примерно на 78% ниже. Для команд это значит: можно чаще браться за старый софт, который годами откладывали, и не переписывать всё вручную с нуля. Для тебя это может обернуться более дешёвой автоматизацией, более быстрыми доработками и меньшим числом ситуаций «система работает, но никто не знает почему».
Со временем станет нормой не «выбросить и сделать заново», а аккуратно перенести старую логику, проверить тестами и добавить современные функции. Но не расслабляйся: у COBOL, Fortran и Visual Basic всё равно меньше кода и документации для обучения, чем у Python и JavaScript. Модели могут ошибаться, особенно когда бизнес-правила записаны только в старом коде. Документация бывает неполной, авторы системы давно ушли, а цена ошибки в банке или на производстве большая. Поэтому ИИ — помощник, а не подпись под приказом «отключить старое и включить новое».
Что сделать сегодня
Открой ChatGPT, возьми небольшой фрагмент кода или рутинную задачу и попроси объяснить её человеческим языком. Это займёт несколько минут, зато ты сразу почувствуешь, где ИИ реально экономит время, а где пока нужен человек. Сохрани статью, чтобы вернуться к шагам, и задай свой вопрос в комментариях @aigoby — разберём вместе.
Бонус с готовым промптом
Скопируй этот промпт и замени квадратные скобки на свою задачу. Он подойдёт и для разбора legacy-кода, и для учебного примера.
```text
Ты — опытный разработчик и терпеливый наставник. Помоги мне разобраться со старым кодом и не сломать то, что уже работает.
Контекст:
• Язык: [COBOL / Fortran / Visual Basic / другой]
• Что делает система: [короткое описание]
• Что болит: [ошибка, миграция, непонятный фрагмент]
• Что нельзя менять: [важные правила, данные, отчёты]
Код или описание:
[вставь фрагмент без паролей и персональных данных]
Сделай по шагам:
1. Объясни по-русски, что делает этот код, как для владельца бизнеса.
2. Найди главные риски и места, где данных не хватает.
3. Составь план миграции на [новый язык] с сохранением поведения.
4. Предложи набор проверок или тестов, которые докажут, что после переноса всё работает так же.
5. Дай короткий пример только для ключевого фрагмента — без лишнего кода.
6. Если чего-то не хватает, сначала задай мне вопросы, а не придумывай факты.
```
Этот промпт не делает тебя программистом сразу, но помогает говорить с разработчиками на одном языке и быстрее понимать, где настоящий риск, а где просто страх перед старым кодом.
Комментарии 0