GPT-4,5, nagu ka tema eelkäijad, seisab silmitsi mitmete väljakutsetega individuaalsete tarkvaratehnika (IC SWE) ülesannetes. Need väljakutsed on üliolulised, kuna need mõjutavad mudeli võimet tõhusalt täita tarkvaratehnika ülesandeid, mis on tehnikatööstuses üha olulisemad.
IC SWE ülesannetes väljakutsed
1. koodi kvaliteet ja töökindlus:
- Vead ja ebatõhusused: GPT-4,5, mis on võimeline koodi genereerima, võivad koodi toota vigade või ebatõhususega. See nõuab loodud koodi silumiseks ja täpsustamiseks inimlikku järelevalvet, eriti keeruliste koodibaaside korral [3].
- Piiratud kontekstuaalne mõistmine: mudel võib olla hädas koodibaasi konteksti või ülesande konkreetsete nõuete täieliku mõistmisega, mis viib vähem optimaalsete lahendusteni.
2. ülesannete keerukus:
- Algoritmilised väljakutsed: GPT-4.5 võivad silmitsi seista raskustega, mille algoritmiliselt keerukamad ülesanded on sarnased eelkäijatega. Näiteks võivad keerukaid probleemide lahendamist või konkreetseid algoritmilisi tehnikaid vajavad ülesanded olla keerulised [2].
- integreerimine olemasolevate koodibaasidega: mudel peab olemasolevatesse süsteemidesse tõhusalt integreerima funktsionaalsust häirimata, mis võib olla keeruline ja nõuda tarkvaraarhitektuuri sügavat mõistmist.
3. autonoomia ja kohanemisvõime:
- Uute keskkondadega kohanemine: kuigi GPT-4.5 võib kontrollitud keskkonnas hästi toimida, võib see vaeva näha uute või dünaamiliste keskkondadega kohanemise nimel ilma täiendava koolituse või tellinguteta [1].
- Inimeste otsustusvõime puudumine: Mõnel juhul on inimlik otsustusvõime ülioluline, et teha otsuseid koodeksi kvaliteedi, arhitektuuri või parimate tavade, valdkondade kohta, kus AI mudelid praegu jäävad.
4. ohutus ja turvalisus:
- Haavatavuse tuvastamine ja ärakasutamine: kuigi GPT-4.5 ei edenda oluliselt haavatavuse ekspluateerimise võimalusi, nõuab see siiski hoolikat juhtimist, et vältida väärkasutamist küberturbe kontekstides [1].
- Juhendihierarhia ja ohutusjuhised: mudel peab järgima ohutusjuhiseid ja eelistama süsteemisõnumeid kasutaja sisendite kaudu, et vältida väärkasutamist või tahtmatut käitumist [1].
5. Majanduslikud ja sotsiaalsed mõjud:
-Töökoha nihutamisega seotud probleemid: Automatiseerimise suurem kasutamine tarkvaratehnoloogias võib põhjustada vähenenud nõudluse algtaseme positsioonide järele, nõudes hariduse ja koolituse muutmist, et keskenduda kõrgema taseme oskustele [3].
Nende väljakutsetega tegelemine
Nendest väljakutsetest ülesaamiseks keskenduvad OpenAi ja teised arendajad mudeli vastupidavuse, ohutuse ja jõudluse parandamisele. See hõlmab järgmist:
- Täiustatud koolitusandmed: koolitusandmete laiendamine ja mitmekesistamine, et hõlmata rohkem stsenaariume ja parandada mudeli kohanemisvõimet.
- Ohutus- ja turvameetmed: kindlate ohutusprotokollide rakendamine väärkasutamise vältimiseks ja eetiliste standardite järgimise tagamiseks.
- Inimese järelevalve ja koostöö: iniminseneride ja AI-mudelite koostöö julgustamine mõlema tugevuse ärakasutamiseks, tagades kvaliteetse ja usaldusväärse tarkvaraarenduse.
Nende väljakutsetega tegeledes võivad GPT-4,5 ja tulevased mudelid saada tarkvaratehnika tööstuses tõhusamaks tööriistadeks.
Tsitaadid:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
]
]
]
[5] https://www.infoq.com/news/2025/02/openai-new-gpts/
]
[7] https://www.marketingaiinstitute.com/blog/the-ai-show-episode-137
]