GPT-4.5, som forgjengerne, står overfor flere utfordringer i individuelle bidragsyter programvareingeniør (IC SWE) -oppgaver. Disse utfordringene er avgjørende da de påvirker modellens evne til effektivt å utføre programvaretekniske oppgaver, som blir stadig viktigere i teknologibransjen.
Utfordringer i IC SWE -oppgaver
1. Kodekvalitet og pålitelighet:
- Bugs og ineffektivitet: GPT-4.5, mens de er i stand til å generere kode, kan produsere kode med feil eller ineffektivitet. Dette krever menneskelig tilsyn med å feilsøke og finjustere den genererte koden, spesielt i komplekse kodebaser [3].
- Begrenset kontekstuell forståelse: Modellen kan slite med å forstå sammenhengen til kodebasen eller de spesifikke kravene til en oppgave, noe som fører til mindre optimale løsninger.
2. Kompleksitet av oppgaver:
- Algoritmiske utfordringer: GPT-4.5 kan møte vanskeligheter med mer algoritmisk komplekse oppgaver, lik forgjengerne. For eksempel kan oppgaver som krever intrikat problemløsing eller spesifikke algoritmiske teknikker være utfordrende [2].
- Integrasjon med eksisterende kodebaser: Modellen må effektivt integrere ny kode i eksisterende systemer uten å forstyrre funksjonaliteten, som kan være kompleks og kreve dyp forståelse av programvarearkitektur.
3. Autonomi og tilpasningsevne:
- Tilpasning til nye miljøer: Mens GPT-4.5 kan prestere godt i kontrollerte miljøer, kan det slite med å tilpasse seg nye eller dynamiske miljøer uten ekstra trening eller stillas [1].
- Mangel på menneskelig skjønn: I noen tilfeller er menneskelig skjønn avgjørende for å ta beslutninger om kodekvalitet, arkitektur eller beste praksis, områder der AI -modeller for tiden kommer til kort.
4. Sikkerhet og sikkerhet:
- Identifisering og utnyttelse av sårbarhet: Selv om GPT-4.5 ikke vesentlig fremskrider sårbarhetsutnyttelsesfunksjoner, krever det fortsatt nøye styring for å forhindre misbruk i cybersecurity-sammenhenger [1].
- Instruksjonshierarki og sikkerhetsinstruksjoner: Modellen må følge sikkerhetsinstruksjoner og prioritere systemmeldinger fremfor brukerinnganger for å forhindre misbruk eller utilsiktet oppførsel [1].
5. Økonomiske og sosiale påvirkninger:
-Bekymring av jobbforskyvning: økt bruk av automatisering i programvareteknikk kan føre til redusert etterspørsel etter inngangsposisjoner, noe som nødvendiggjør et skifte i utdanning og opplæring for å fokusere på ferdigheter på høyere nivå [3].
adressere disse utfordringene
For å overvinne disse utfordringene fokuserer Openai og andre utviklere på å forbedre modellens robusthet, sikkerhet og ytelse. Dette inkluderer:
- Forbedrede treningsdata: utvide og diversifisere treningsdata for å dekke flere scenarier og forbedre modelltilpasningsevnen.
- Sikkerhets- og sikkerhetstiltak: Implementering av robuste sikkerhetsprotokoller for å forhindre misbruk og sikre overholdelse av etiske standarder.
- Menneskelig tilsyn og samarbeid: Oppmuntre til samarbeid mellom menneskelige ingeniører og AI-modeller for å utnytte styrkene til begge, og sikre høykvalitets og pålitelig programvareutvikling.
Ved å takle disse utfordringene, kan GPT-4.5 og fremtidige modeller bli mer effektive verktøy i programvareteknikkbransjen.
Sitasjoner:
[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-and-beyond-the-promise-and-challenges-for-software-motoring/
[4] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-how-good-dhismodel-is
[5] https://www.infoq.com/news/2025/02/openi-new-gpts/
[6] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-lunching-gpt-4point5-general-purpose-large-fanguage-model.html
[7] https://www.marketingaiinstitute.com/blog/the-ai-show-episode-137
[8] https://www.robertodiasduarte.com.br/no/openai-enfrenta-desafios-e-sucessos-em-nova-fase-de-mudancas/