GPT-4.5, stejně jako jeho předchůdci, čelí několika výzvám v úkolech jednotlivých přispěvatelů (IC SWE). Tyto výzvy jsou zásadní, protože ovlivňují schopnost modelu efektivně plnit úkoly softwarového inženýrství, které jsou v technologickém průmyslu stále důležitější.
Výzvy v úkolech IC Swe
1. Kvalita a spolehlivost kódu:
- Bugs a neefektivnosti: GPT-4.5, zatímco je schopen generovat kód, může vytvářet kód s chybami nebo neefektivností. To vyžaduje lidský dohled k ladění a doladění generovaného kódu, zejména ve složitých kodebasách [3].
- Omezené kontextové porozumění: Model by se mohl potýkat s plně porozuměním kontextu kódové základny nebo specifickými požadavky úkolu, což vede k méně optimálním řešením.
2. Složitost úkolů:
- Algoritmické výzvy: GPT-4.5 může čelit obtížím s více algoritmicky složitými úkoly, podobně jako jeho předchůdci. Například úkoly vyžadující složité řešení problémů nebo specifické algoritmické techniky mohou být náročné [2].
- Integrace s existujícími kódovými cenami: Model musí efektivně integrovat nový kód do stávajících systémů bez narušení funkčnosti, které mohou být složité a vyžadovat hluboké porozumění softwarové architektuře.
3. autonomie a přizpůsobivost:
- Přizpůsobení novému prostředí: Zatímco GPT-4.5 může dobře fungovat v kontrolovaném prostředí, může se snažit přizpůsobit se novému nebo dynamickému prostředí bez dalšího tréninku nebo lešení [1].
- Nedostatek lidského úsudku: V některých případech je lidský úsudek zásadní pro rozhodování o kvalitě kódu, architektuře nebo osvědčených postupech, v oblastech, kde modely AI v současné době nedosahují.
4. Bezpečnost a zabezpečení:
- Identifikace a vykořisťování zranitelnosti: Ačkoli GPT-4.5 významně neposkytuje schopnosti vykořisťování zranitelnosti, stále vyžaduje pečlivé řízení, aby se zabránilo zneužití v kontextu kybernetické bezpečnosti [1].
- Hierarchie a bezpečnostní pokyny pro instrukce: Model musí dodržovat bezpečnostní pokyny a upřednostňovat systémové zprávy před vstupy uživatelů, aby se zabránilo zneužití nebo nezamýšlenému chování [1].
5. Ekonomické a sociální dopady:
-Obavy na vysídlení zaměstnání: Zvýšené využívání automatizace v softwarovém inženýrství by mohlo vést ke snížení poptávky po pozicích na základní úrovni, což vyžaduje posun ve vzdělávání a školení, aby se zaměřil na dovednosti vyšší úrovně [3].
Řešení těchto výzev
K překonání těchto výzev se OpenAI a další vývojáři zaměřují na zlepšení robustnosti modelu, bezpečnosti a výkonu. To zahrnuje:
- Vylepšená údaje o školení: Rozšiřování a diverzifikaci dat školení, aby pokryly více scénářů a zlepšily přizpůsobitelnost modelu.
- Bezpečnostní a bezpečnostní opatření: Implementace robustních bezpečnostních protokolů, aby se zabránilo zneužití a zajistilo dodržování etických standardů.
- Lidský dohled a spolupráce: Podpora spolupráce mezi lidskými inženýry a modely AI k využití silných stránek obou, zajištění vysoce kvalitního a spolehlivého vývoje softwaru.
Řešením těchto výzev se mohou GPT-4.5 a budoucí modely stát účinnějšími nástroji v softwarovém průmyslu.
Citace:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.reddit.com/r/singularity/Comments/133T312/gpt4_lititations_share_your_experience_of_the_ai/
[3] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2023/04/10/gpt-4-and-beyond-the-promise-and-challenges-for-software-engineering/
[4] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-how-good-this-model-is
[5] https://www.infoq.com/news/2025/02/openai-new-gpts/
[6] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-launching-gpt-4point5-general ----Language-Model.html
[7] https://www.marketingaiinstitute.com/blog/the-ai-show-episode-137
[8] https://www.robertodiasduarte.com.br/en/openai-enfrenta-desafios-e-sucessos-em-niova-fase-de-mudancas/