GPT-4.5, як і його попередники, стикається з кількома проблемами в інженерних програмах програмного забезпечення (IC SWE). Ці виклики мають вирішальне значення, оскільки вони впливають на здатність моделі ефективно виконувати завдання з інженерії програмного забезпечення, які все більше важливі в галузі технології.
Виклики в завданнях IC SWE
1. Якість та надійність коду:
- Помилки та неефективність: GPT-4.5, хоча здатний генерувати код, може створювати код з помилками або неефективністю. Це потребує людського нагляду за налагодженням та налагодженням створеного коду, особливо у складних кодах [3].
- Обмежене контекстне розуміння: Модель може боротися з повністю розумінням контексту бази коду або конкретними вимогами завдання, що призводить до менш оптимальних рішень.
2. Складність завдань:
- Алгоритмічні виклики: GPT-4.5 може зіткнутися з труднощами з більш алгоритмічно складними завданнями, подібними до його попередників. Наприклад, завдання, що потребують складного вирішення проблем або конкретних алгоритмічних прийомів, можуть бути складними [2].
- Інтеграція з існуючими базами кодів: модель повинна ефективно інтегрувати новий код у існуючі системи, не порушуючи функціональність, яка може бути складною та вимагати глибокого розуміння архітектури програмного забезпечення.
3. Автономія та пристосованість:
- Адаптація до нових середовищ: Хоча GPT-4.5 може добре працювати в контрольованих умовах, він може боротися за адаптацію до нових або динамічних середовищ без додаткової підготовки чи лісів [1].
- Відсутність людського судження: У деяких випадках людське судження має вирішальне значення для прийняття рішень щодо якості коду, архітектури чи найкращих практик, областей, де моделі AI наразі не вистачає.
4. Безпека та безпека:
- Ідентифікація та експлуатація вразливості: Хоча GPT-4.5 не суттєво не сприяє можливості експлуатації вразливості, він все ще вимагає ретельного управління, щоб запобігти неправильному використанню в контекстах кібербезпеки [1].
- Ієрархія інструкцій та інструкції з безпеки: Модель повинна дотримуватися інструкцій щодо безпеки та визначити пріоритетні системи системних повідомлень, щоб запобігти неправильному використанню або непередбачуваній поведінці [1].
5. Економічні та соціальні наслідки:
-Проблеми з переміщенням роботи: Посилене використання автоматизації в інженерії програмного забезпечення може призвести до зменшення попиту на позиції початкового рівня, що потребує зміни освіти та навчання, щоб зосередитись на навичках вищого рівня [3].
вирішення цих викликів
Щоб подолати ці виклики, OpenAI та інші розробники зосереджуються на покращенні стійкості, безпеки та ефективності моделі. Сюди входить:
- Розширені дані про навчання: розширення та диверсифікація даних про навчання для охоплення більшої кількості сценаріїв та покращення адаптованості моделі.
- Заходи безпеки та безпеки: впровадження надійних протоколів безпеки для запобігання зловживань та забезпечення дотримання етичних стандартів.
- Перегляд людини та співпраця: заохочення співпраці між людськими інженерами та моделями AI для використання сильних сторін обох, забезпечення високоякісної та надійної розробки програмного забезпечення.
Вирішуючи ці виклики, GPT-4.5 та майбутні моделі можуть стати більш ефективними інструментами в галузі інженерії програмного забезпечення.
Цитати:
[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/
.
[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-show-episode-137
[8] https://www.robertodiasduarte.com.br/en/openai-enfrenta-desafios-e-sucessos-em-nova-fase-de-mudancas/