GPT-4.5, come i suoi predecessori, affronta diverse sfide nelle attività di ingegneria del software per collaboratori individuali (IC SWE). Queste sfide sono cruciali in quanto incidono sulla capacità del modello di eseguire efficacemente compiti di ingegneria del software, che sono sempre più importanti nel settore tecnologico.
sfide nei compiti SWE IC
1. Qualità del codice e affidabilità:
- Bug e inefficienze: GPT-4.5, sebbene in grado di generare codice, può produrre codice con bug o inefficienze. Ciò richiede la supervisione umana di debug e perfezionare il codice generato, specialmente in complesse basi di codice [3].
- Comprensione contestuale limitata: il modello potrebbe lottare per comprendere appieno il contesto della base di codice o i requisiti specifici di un'attività, portando a soluzioni meno ottimali.
2. Complessità dei compiti:
- Sfide algoritmiche: GPT-4.5 può affrontare difficoltà con compiti più complessi algoritmicamente, simili ai suoi predecessori. Ad esempio, i compiti che richiedono una risoluzione complessa di problemi o tecniche algoritmiche specifiche potrebbero essere impegnative [2].
- Integrazione con le basi di codice esistenti: il modello deve integrare efficacemente il nuovo codice nei sistemi esistenti senza interrompere la funzionalità, che può essere complessa e richiedere una profonda comprensione dell'architettura del software.
3. Autonomia e adattabilità:
- Adattamento a nuovi ambienti: mentre GPT-4.5 può funzionare bene in ambienti controllati, può avere difficoltà ad adattarsi ad ambienti nuovi o dinamici senza ulteriore formazione o impalcatura [1].
- Mancanza di giudizio umano: in alcuni casi, il giudizio umano è cruciale per prendere decisioni sulla qualità del codice, l'architettura o le migliori pratiche, aree in cui i modelli di intelligenza artificiale attualmente non sono all'altezza.
4. Sicurezza e sicurezza:
- Identificazione e sfruttamento della vulnerabilità: sebbene GPT-4.5 non avanza significativamente le capacità di sfruttamento della vulnerabilità, richiede ancora un'attenta gestione per prevenire l'abuso nei contesti di sicurezza informatica [1].
- Gerarchia di istruzioni e istruzioni di sicurezza: il modello deve aderire alle istruzioni di sicurezza e dare la priorità ai messaggi di sistema sugli input dell'utente per prevenire l'uso improprio o il comportamento non intenzionale [1].
5. Impatti economici e sociali:
-Preoccupazioni per lo spostamento del lavoro: l'aumento dell'uso dell'automazione nell'ingegneria del software potrebbe portare a una riduzione della domanda di posizioni entry-level, che richiede uno spostamento dell'istruzione e della formazione per concentrarsi sulle competenze di livello superiore [3].
affrontando queste sfide
Per superare queste sfide, Openi e altri sviluppatori si stanno concentrando sul miglioramento della robustezza, della sicurezza e delle prestazioni del modello. Questo include:
- Dati di formazione avanzati: espandere e diversificare i dati di formazione per coprire più scenari e migliorare l'adattabilità del modello.
- Misure di sicurezza e sicurezza: implementazione di solidi protocolli di sicurezza per prevenire l'uso improprio e garantire la conformità agli standard etici.
- Sospita e collaborazione umana: incoraggiare la collaborazione tra ingegneri umani e modelli di intelligenza artificiale a sfruttare i punti di forza di entrambi, garantendo uno sviluppo software di alta qualità e affidabile.
Affrontando queste sfide, i modelli GPT-4.5 e futuri possono diventare strumenti più efficaci nel settore dell'ingegneria del software.
Citazioni:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/133t312/gpt4_limitations_share_your_experience_of_the_ai/
[3] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2023/04/10/gpt-4- ebeyond-the-promise-and-challenges-for-software-ingeingeing/
[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-purpose-large-language-model.html
[7] https://www.marketingaiinstitute.com/blog/the-show-episode-137
[8] https://www.robertodiasduarte.com.br/en/openai-enfrenta-desafios-e-sucessos-em-nova-fase-de-mudancas/