„GPT-4.5“, kaip ir jo pirmtakai, susiduria su keliais iššūkiais, atliekant individualių bendradarbių programinės įrangos inžinerijos (IC SWE) užduotis. Šie iššūkiai yra labai svarbūs, nes jie daro įtaką modelio galimybėms efektyviai atlikti programinės įrangos inžinerijos užduotis, kurios vis svarbesnės technologijų pramonėje.
iššūkiai IC SWE užduotyse
1. Kodo kokybė ir patikimumas:
- klaidos ir neveiksmingumas: GPT-4.5, nors ir gali generuoti kodą, gali sukurti kodą su klaidomis ar neveiksmingumu. Tam reikia žmogaus priežiūros derinimo ir tiksliai sureguliuoti sugeneruotą kodą, ypač sudėtingose kodų bazėse [3].
- Ribotas kontekstinis supratimas: modelis gali kovoti su visapusiškai suprasti kodinės bazės kontekstą ar specifinius užduoties reikalavimus, dėl kurių gali būti mažiau optimalūs sprendimai.
2. Užduočių sudėtingumas:
- Algoritminiai iššūkiai: GPT-4.5 gali susidurti su sunkumais, naudojant labiau algoritmiškai sudėtingas užduotis, panašias į jo pirmtakus. Pavyzdžiui, užduotys, reikalaujančios sudėtingų problemų sprendimo ar specifinių algoritminių metodų, gali būti sudėtinga [2].
- Integracija su esamomis kodų bazėmis: modelis turi efektyviai integruoti naują kodą į esamas sistemas, nenukreipiant funkcijų, kurios gali būti sudėtinga ir reikalauti giliai suprasti programinės įrangos architektūrą.
3. Autonomija ir prisitaikymas:
- Adaptacija naujai aplinkai: Nors GPT-4.5 gali gerai veikti kontroliuojamoje aplinkoje, ji gali stengtis prisitaikyti prie naujos ar dinamiškos aplinkos be papildomo mokymo ar pastolių [1].
- Žmogaus sprendimo stoka: kai kuriais atvejais žmogaus sprendimas yra labai svarbus priimant sprendimus dėl kodo kokybės, architektūros ar geriausios praktikos sričių, kuriose AI modeliai šiuo metu trūksta.
4. Saugumas ir saugumas:
- Pažeidžiamumo identifikavimas ir išnaudojimas: Nors GPT-4.5 nepadeda žymiai padidinti pažeidžiamumo išnaudojimo galimybių, vis tiek reikia kruopštaus valdymo, kad būtų išvengta piktnaudžiavimo kibernetinio saugumo kontekste [1].
- Instrukcijų hierarchija ir saugos instrukcijos: modelis turi laikytis saugos instrukcijų ir nustatyti sistemos pranešimus, o ne vartotojo įvestis, kad būtų išvengta netinkamo naudojimo ar nenumatyto elgesio [1].
5. Ekonominis ir socialinis poveikis:
-Darbo perkėlimo problemos: Dėl padidėjusio automatikos naudojimo programinės įrangos inžinerijoje gali sumažėti pradinio lygio pozicijų paklausa, todėl reikia pakeisti švietimą ir mokymą, kad būtų galima sutelkti dėmesį į aukštesnio lygio įgūdžius [3].
Šių iššūkių sprendimas
Norėdami įveikti šiuos iššūkius, „Openai“ ir kiti kūrėjai sutelkia dėmesį į modelio tvirtumo, saugos ir našumo gerinimą. Tai apima:
- Patobulinti mokymo duomenys: mokymo duomenų išplėtimas ir įvairinimas, siekiant aprėpti daugiau scenarijų ir pagerinti modelio pritaikomumą.
- Saugos ir saugumo priemonės: Tvirtų saugos protokolų įgyvendinimas siekiant užkirsti kelią netinkamam naudojimui ir užtikrinti etinių standartų laikymąsi.
- Žmogaus priežiūra ir bendradarbiavimas: skatinant žmonių inžinierių ir AI modelių bendradarbiavimą, siekiant panaudoti abiejų stipriąsias puses, užtikrinant aukštos kokybės ir patikimos programinės įrangos kūrimo užtikrinimą.
Sprendžiant šiuos iššūkius, GPT-4.5 ir būsimi modeliai gali tapti veiksmingesnėmis priemonėmis programinės įrangos inžinerijos pramonėje.
Citatos:
[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-read-the-promise-and-challenges-for-software-ngineering/
[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-ai-how-episode-137
[8] https://www.robertodiasduarte.com.br/en/openai-enfrenta-desafios-e-sucessos-em-nova-fase-de-mudancas/