GPT-4.5 se tako kot predhodniki sooča z več izzivi pri nalogah posameznega programskega inženiringa programske opreme (IC SWE). Ti izzivi so ključni, saj vplivajo na sposobnost modela za učinkovito izvajanje nalog programskega inženiringa, ki so v tehnološki industriji vse pomembnejši.
Izzivi pri nalogah IC SWE
1. Kakovost kode in zanesljivost:
- Napake in neučinkovitost: GPT-4.5, čeprav je sposoben ustvariti kodo, lahko ustvari kodo z napaki ali neučinkovitostjo. To zahteva, da človeški nadzor odpravlja in natančno prilagodi ustvarjeno kodo, zlasti v zapletenih bazah kode [3].
- Omejeno kontekstualno razumevanje: Model se lahko bori s popolnim razumevanjem konteksta kode ali posebnih zahtev naloge, kar vodi do manj optimalnih rešitev.
2. Kompleksnost nalog:
- Algoritmični izzivi: GPT-4.5 se lahko sooča s težavami z bolj algoritmično zapletenimi nalogami, podobnimi kot predhodniki. Na primer, naloge, ki zahtevajo zapleteno reševanje problemov ali specifične algoritmične tehnike, so lahko zahtevne [2].
- Integracija z obstoječimi bazami kode: Model mora učinkovito vključiti novo kodo v obstoječe sisteme, ne da bi motili funkcionalnost, kar je lahko zapleteno in zahteva globoko razumevanje arhitekture programske opreme.
3. Samostojnost in prilagodljivost:
- Prilagoditev nova okolja: Medtem ko lahko GPT-4.5 deluje dobro v nadzorovanih okoljih, se lahko bori za prilagoditev novih ali dinamičnih okoljih brez dodatnega usposabljanja ali odrov [1].
- Pomanjkanje človeške presoje: V nekaterih primerih je človeška presoja ključnega pomena za sprejemanje odločitev o kakovosti kode, arhitekture ali najboljših praksah na področjih, kjer modeli AI trenutno primanjkuje.
4. Varnost in varnost:
- Identifikacija in izkoriščanje ranljivosti: Čeprav GPT-4.5 ne napreduje bistveno napredovanje zmogljivosti za izkoriščanje ranljivosti, še vedno potrebuje skrbno upravljanje, da prepreči zlorabo v kontekstih kibernetske varnosti [1].
- Hierarhija navodil in varnostna navodila: Model se mora držati varnostnih navodil in prednostno določiti sistemska sporočila prek uporabniških vhodov, da se prepreči zloraba ali nenamerno vedenje [1].
5. Ekonomski in družbeni vplivi:
-Skrbi za preselitev delovnih mest: Povečana uporaba avtomatizacije v programskem inženiringu bi lahko privedla do zmanjšanja povpraševanja po položajih na začetni ravni, kar bi zahtevalo premik v izobraževanju in usposabljanju, da bi se osredotočili na spretnosti na višji ravni [3].
Reševanje teh izzivov
Za premagovanje teh izzivov se OpenAI in drugi razvijalci osredotočajo na izboljšanje modelne robustnosti, varnosti in uspešnosti. To vključuje:
- Izboljšani podatki o usposabljanju: širitev in diverzifikacija podatkov o usposabljanju za zajemanje več scenarijev in izboljšanje prilagodljivosti modela.
- Varnostni in varnostni ukrepi: izvajanje močnih varnostnih protokolov za preprečevanje zlorabe in zagotovitev skladnosti z etičnimi standardi.
- Človeški nadzor in sodelovanje: Spodbujanje sodelovanja med človeškimi inženirji in modeli AI, da izkoristijo prednosti obeh, tako da zagotavljajo kakovostni in zanesljiv razvoj programske opreme.
Z reševanjem teh izzivov lahko GPT-4.5 in prihodnji modeli postanejo učinkovitejša orodja v industriji programskega inženiringa.
Navedbe:
[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-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-lang-language-model.html
[7] https://www.marketingaiinstitute.com/blog/the-ai-show-episode-137
[8] https://www.robertodiasduarte.com.br/sl/openai-enfrenta-desafios-esucessos-em-nova-fase-me-modancas/