Care sunt principalele provocări GPT-4.5 se confruntă în sarcinile IC SWE

provocări în sarcinile IC SWE

1. Calitatea și fiabilitatea codului:
- Bug-uri și ineficiențe: GPT-4.5, în timp ce capabil să genereze cod, poate produce cod cu erori sau ineficiențe. Acest lucru necesită supraveghere umană pentru depanarea și reglarea fină a codului generat, în special în bazele de coduri complexe [3].
- Înțelegere contextuală limitată: Modelul s -ar putea lupta cu înțelegerea pe deplin a contextului bazei de cod sau a cerințelor specifice ale unei sarcini, ceea ce duce la soluții mai puțin optime.

2. Complexitatea sarcinilor:
- Provocări algoritmice: GPT-4.5 se poate confrunta cu dificultăți cu sarcini mai complexe algoritmice, similare cu predecesorii săi. De exemplu, sarcinile care necesită o rezolvare complexă de rezolvare a problemelor sau tehnici algoritmice specifice ar putea fi provocatoare [2].
- Integrarea cu codurile de cod existente: Modelul trebuie să integreze eficient codul nou în sistemele existente, fără a perturba funcționalitatea, care poate fi complexă și necesită o înțelegere profundă a arhitecturii software.

3. autonomie și adaptabilitate:
- Adaptarea la noi medii: În timp ce GPT-4.5 poate funcționa bine în medii controlate, se poate lupta să se adapteze la medii noi sau dinamice, fără o pregătire suplimentară sau schele [1].
- Lipsa judecății umane: în unele cazuri, judecata umană este crucială pentru luarea deciziilor cu privire la calitatea codului, arhitectură sau cele mai bune practici, domenii în care modelele AI nu se scurtează în prezent.

4. Siguranță și securitate:
- Identificarea și exploatarea vulnerabilității: Deși GPT-4.5 nu promovează în mod semnificativ capacitățile de exploatare a vulnerabilității, este totuși nevoie de un gestionare atentă pentru a preveni utilizarea necorespunzătoare în contexte de securitate cibernetică [1].
- Ierarhia de instrucțiuni și instrucțiuni de siguranță: Modelul trebuie să adere la instrucțiunile de siguranță și să acorde prioritate mesajelor sistemului asupra intrărilor utilizatorilor pentru a preveni utilizarea necorespunzătoare sau comportamentul neintenționat [1].

5. Impacturi economice și sociale:
-Probleme de deplasare a locurilor de muncă: Utilizarea sporită a automatizării în inginerie software ar putea duce la scăderea cererii de poziții la nivel de intrare, necesitând o schimbare în educație și instruire pentru a se concentra pe abilități de nivel superior [3].

abordarea acestor provocări

Pentru a depăși aceste provocări, Openai și alți dezvoltatori se concentrează pe îmbunătățirea robustetei, siguranței și performanței modelului. Aceasta include:

- Date de instruire îmbunătățite: extinderea și diversificarea datelor de instruire pentru a acoperi mai multe scenarii și îmbunătățirea adaptabilității modelului.
- Măsuri de siguranță și securitate: implementarea protocoalelor de siguranță robuste pentru a preveni utilizarea necorespunzătoare și a asigura respectarea standardelor etice.
- Supravegherea și colaborarea umană: încurajarea colaborării dintre inginerii umani și modelele AI pentru a folosi punctele forte ale ambelor, asigurând o dezvoltare de software de înaltă calitate și fiabilă.

Prin abordarea acestor provocări, modelele GPT-4.5 și viitoare pot deveni instrumente mai eficiente în industria de inginerie software.

Citări:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/133t312/gpt4_limitații_share_your_experience_of_the_ai/
[3] https://www.forbes.com/councils/forbestechCouncil/2023/04/10/gpt-4-and-beyond-the-promis-and-challenges-for-software-eningineering/
]
[5] https://www.infoq.com/news/2025/02/openai-new-gpts/
[6] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-launching-gpt-4point5-general-parp-limarge-limugage-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-nova-fase-demudancas/