GPT-4,5, rovnako ako jej predchodcovia, čelí niekoľkým výzvam v úlohách jednotlivých prispievateľov softvérového inžinierstva (IC SWE). Tieto výzvy sú rozhodujúce, pretože ovplyvňujú schopnosť modelu efektívne vykonávať úlohy softvérového inžinierstva, ktoré sú v technologickom priemysle čoraz dôležitejšie.
Výzvy v úlohách IC SWE
1. Kvalita a spoľahlivosť kódu:
- Chyby a neefektívnosť: GPT-4,5, zatiaľ čo je schopný generovať kód, môže produkovať kód s chybami alebo neefektívnosťou. To si vyžaduje ľudský dohľad, aby ladil a doladil vygenerovaný kód, najmä v zložitých kódových základniach [3].
- Obmedzené kontextové porozumenie: Model by mohol zápasiť s úplným porozumením kontextu kódovej základne alebo špecifických požiadaviek úlohy, čo vedie k menej optimálnym riešeniam.
2. Zložitosť úloh:
- Algoritmické výzvy: GPT-4,5 môže čeliť ťažkostiam pri algoritmickejších úlohách, podobne ako jeho predchodcovia. Napríklad úlohy vyžadujúce zložité riešenie problémov alebo špecifické algoritmické techniky môžu byť náročné [2].
- Integrácia s existujúcimi kódovými základňami: Model musí efektívne integrovať nový kód do existujúcich systémov bez narušenia funkčnosti, čo môže byť zložité a vyžaduje hlboké pochopenie architektúry softvéru.
3. Autonómia a adaptabilita:
- Prispôsobenie sa novým prostrediam: Zatiaľ čo GPT-4,5 môže dobre fungovať v kontrolovaných prostrediach, môže sa snažiť prispôsobiť sa novému alebo dynamickému prostrediu bez ďalšieho tréningu alebo lešenia [1].
- Nedostatok ľudského úsudku: V niektorých prípadoch je ľudský úsudok rozhodujúci pre rozhodovanie o kvalite kóde, architektúre alebo osvedčených postupoch, oblasti, v ktorých modely AI v súčasnosti zaostávajú.
4. Bezpečnosť a bezpečnosť:
- Identifikácia a vykorisťovanie zraniteľnosti: Aj keď GPT-4.5 významne nepresahuje schopnosti využívania zraniteľnosti, stále vyžaduje starostlivé riadenie, aby sa zabránilo zneužitiu v kontextoch kybernetickej bezpečnosti [1].
- Inštrukcia Hierarchia a bezpečnostné pokyny: Model musí dodržiavať bezpečnostné pokyny a uprednostňovať systémové správy pred vstupmi používateľov, aby sa zabránilo zneužitiu alebo nezamýšľanému správaniu [1].
5. Ekonomické a sociálne vplyvy:
-Obavy na presídlenie pracovných miest: Zvýšené využívanie automatizácie v softvérovom inžinierstve by mohlo viesť k zníženiu dopytu po pozíciách na základnej úrovni, čo si vyžaduje posun vo vzdelávaní a odbornej príprave s cieľom zamerať sa na zručnosti na vyššej úrovni [3].
riešenie týchto výziev
Na prekonanie týchto výziev sa OpenAI a ďalší vývojári zameriavajú na zlepšenie robustnosti modelu, bezpečnosti a výkonu. To zahŕňa:
- Vylepšené údaje o školení: Rozširovanie a diverzifikácia údajov o školení na pokrytie viacerých scenárov a zlepšenie prispôsobivosti modelu.
- Opatrenia na bezpečnosť a bezpečnosť: Implementácia robustných bezpečnostných protokolov na zabránenie zneužitia a zabezpečenie dodržiavania etických noriem.
- Ľudský dohľad a spolupráca: Podpora spolupráce medzi ľudskými inžiniermi a modelmi AI s cieľom využiť silné stránky oboch, čím sa zabezpečí vysoko kvalitný a spoľahlivý vývoj softvéru.
Riešením týchto výziev sa môžu GPT-4.5 a budúce modely stať efektívnejšími nástrojmi v priemysle softvérového inžinierstva.
Citácie:
[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-and--beyond-the-promise-promise-and-challenges-for-soffware-inineering/
[4] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-how-good-his-Model-is
[5] https://www.infoq.com/news/2025/02/openai-new-gpts/
[6] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openaiununching-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-sucessos-em-nova-fase-de-mudancas/