GPT-4.5, comme ses prédécesseurs, fait face à plusieurs défis dans les tâches individuelles de génie logiciel des contributeurs (SWE). Ces défis sont cruciaux car ils ont un impact sur la capacité du modèle à effectuer efficacement les tâches d'ingénierie logicielle, qui sont de plus en plus importantes dans l'industrie de la technologie.
défis dans les tâches IC SWE
1. Qualité et fiabilité du code:
- Bogues et inefficacités: GPT-4.5, bien que capable de générer du code, peut produire du code avec des bogues ou des inefficacités. Cela nécessite une surveillance humaine pour déboguer et affiner le code généré, en particulier dans les bases de code complexes [3].
- Compréhension contextuelle limitée: le modèle peut avoir du mal à comprendre pleinement le contexte de la base de code ou les exigences spécifiques d'une tâche, conduisant à des solutions moins optimales.
2. Complexité des tâches:
- Défis algorithmiques: GPT-4.5 peut faire face à des difficultés avec des tâches plus complexes algorithmiques, similaires à ses prédécesseurs. Par exemple, les tâches nécessitant une résolution complexe de problèmes ou des techniques algorithmiques spécifiques pourraient être difficiles [2].
- Intégration avec les bases de code existantes: le modèle doit intégrer efficacement un nouveau code dans les systèmes existants sans perturber les fonctionnalités, qui peuvent être complexes et nécessiter une compréhension approfondie de l'architecture logicielle.
3. Autonomie et adaptabilité:
- Adaptation à de nouveaux environnements: Bien que GPT-4.5 puisse bien fonctionner dans des environnements contrôlés, il peut avoir du mal à s'adapter à des environnements nouveaux ou dynamiques sans formation ou échafaudage supplémentaire [1].
- Manque de jugement humain: Dans certains cas, le jugement humain est crucial pour prendre des décisions concernant la qualité du code, l'architecture ou les meilleures pratiques, les domaines où les modèles d'IA sont actuellement en deçà.
4. STCUEE et SÉCURITÉ:
- Identification et exploitation de la vulnérabilité: Bien que GPT-4.5 ne progresse pas de manière significative les capacités d'exploitation de la vulnérabilité, elle nécessite toujours une gestion minutieuse pour empêcher une mauvaise utilisation dans les contextes de cybersécurité [1].
- Hiérarchie d'instructions et instructions de sécurité: Le modèle doit respecter les instructions de sécurité et hiérarchiser les messages système sur les entrées utilisateur pour éviter un comportement abusif ou involontaire [1].
5. Impacts économiques et sociaux:
- Préoccupations de déplacement du travail: L'utilisation accrue de l'automatisation en génie logiciel pourrait entraîner une diminution de la demande de postes de niveau d'entrée, nécessitant un changement d'éducation et de formation pour se concentrer sur les compétences de niveau supérieur [3].
relever ces défis
Pour surmonter ces défis, OpenAI et d'autres développeurs se concentrent sur l'amélioration de la robustesse, de la sécurité et des performances du modèle. Cela comprend:
- Données de formation améliorées: élargir et diversifier les données de formation pour couvrir plus de scénarios et améliorer l'adaptabilité des modèles.
- Mesures de sécurité et de sécurité: mise en œuvre de protocoles de sécurité robustes pour éviter une mauvaise utilisation et assurer le respect des normes éthiques.
- Opération et collaboration humaines: encourager la collaboration entre les ingénieurs humains et les modèles d'IA pour tirer parti des forces des deux, assurant un développement logiciel de haute qualité et fiable.
En relevant ces défis, le GPT-4.5 et les modèles futurs peuvent devenir des outils plus efficaces dans l'industrie de l'ingénierie logicielle.
Citations:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/133t312/gpt4_limitations_share_your_experence_of_the_ai/
[3] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2023/04/10/gpt-4-and-beyond-the-promis-and-challenge-for-software-engenering/
[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-lonching-gpt-4point5-general-purpose-large-language-model.html
[7] https://www.marketingaiinstitute.com/blog/the-ai-show-episode-137
[8] https://www.robertodiasduarte.com.br/en/openai-enfrenta-deafios-e-sussos-em-nova-fase-de-midancas/