Quais são os principais desafios do GPT-4.5 Faces nas tarefas IC SWE

Desafios nas tarefas do IC SWE

1. Qualidade e confiabilidade do código:
- Bugs e ineficiências: GPT-4.5, embora capazes de gerar código, podem produzir código com bugs ou ineficiências. Isso requer supervisão humana para depurar e ajustar o código gerado, especialmente em bases de código complexas [3].
- Compreensão contextual limitada: o modelo pode lutar para entender completamente o contexto da base de código ou os requisitos específicos de uma tarefa, levando a soluções menos ideais.

2. Complexidade das tarefas:
- Desafios algorítmicos: o GPT-4.5 pode enfrentar dificuldades com tarefas mais algoritmicamente complexas, semelhantes aos seus antecessores. Por exemplo, tarefas que requerem uma solução complexa de solução de problemas ou técnicas algorítmicas específicas podem ser desafiadoras [2].
- Integração com bases de código existentes: o modelo precisa integrar efetivamente o novo código nos sistemas existentes sem interromper a funcionalidade, que pode ser complexa e exigir uma profunda compreensão da arquitetura de software.

3. Autonomia e Adaptabilidade:
- Adaptação a novos ambientes: Embora o GPT-4.5 possa ter um bom desempenho em ambientes controlados, pode ter dificuldade em se adaptar a ambientes novos ou dinâmicos sem treinamento ou andaime adicionais [1].
- Falta de julgamento humano: em alguns casos, o julgamento humano é crucial para tomar decisões sobre qualidade do código, arquitetura ou práticas recomendadas, áreas onde os modelos de IA atualmente ficam aquém.

4. Segurança e proteção:
- Identificação e exploração de vulnerabilidade: Embora o GPT-4.5 não promova significativamente os recursos de exploração de vulnerabilidades, ele ainda requer um gerenciamento cuidadoso para evitar o uso indevido nos contextos de segurança cibernética [1].
- Hierarquia de instruções e instruções de segurança: o modelo deve aderir às instruções de segurança e priorizar as mensagens do sistema sobre as entradas do usuário para evitar o uso indevido ou o comportamento não intencional [1].

5. Impactos econômicos e sociais:
-Preocupações de deslocamento de cargos: o aumento do uso da automação na engenharia de software pode levar à diminuição da demanda por posições de nível básico, necessitando de uma mudança de educação e treinamento para se concentrar em habilidades de nível superior [3].

abordando esses desafios

Para superar esses desafios, o OpenAi e outros desenvolvedores estão se concentrando em melhorar a robustez, a segurança e o desempenho do modelo. Isso inclui:

- Dados de treinamento aprimorados: expandindo e diversificando dados de treinamento para cobrir mais cenários e melhorar a adaptabilidade do modelo.
- Medidas de segurança e segurança: Implementando protocolos de segurança robustos para evitar o uso indevido e garantir a conformidade com os padrões éticos.
- Supervisão humana e colaboração: incentivando a colaboração entre engenheiros humanos e modelos de IA para alavancar os pontos fortes de ambos, garantindo desenvolvimento de software de alta e alta qualidade.

Ao enfrentar esses desafios, o GPT-4.5 e os modelos futuros podem se tornar ferramentas mais eficazes no setor de engenharia de software.

Citações:
[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-engineering/
[4] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-ow-good-tis-model- is
[5] https://www.infoq.com/news/2025/02/openai-new-gpts/
[6] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-launchning-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-desafios-e-sucesos-em-nova-fase-de-mudcan/