อะไรคือความท้าทายหลักที่ GPT-4.5 ต้องเผชิญในงาน IC SWE

ความท้าทายในงาน IC SWE

1. คุณภาพรหัสและความน่าเชื่อถือ:
- ข้อบกพร่องและความไร้ประสิทธิภาพ: GPT-4.5 ในขณะที่สามารถสร้างรหัสอาจสร้างรหัสที่มีข้อบกพร่องหรือความไร้ประสิทธิภาพ สิ่งนี้จำเป็นต้องมีการกำกับดูแลของมนุษย์ในการดีบักและปรับแต่งรหัสที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะใน codebases ที่ซับซ้อน [3]
- ความเข้าใจบริบทที่ จำกัด : แบบจำลองอาจต่อสู้กับการทำความเข้าใจบริบทของ codebase หรือข้อกำหนดเฉพาะของงานซึ่งนำไปสู่การแก้ปัญหาที่ดีที่สุด

2. ความซับซ้อนของงาน:
- ความท้าทายอัลกอริทึม: GPT-4.5 อาจเผชิญกับความยากลำบากที่มีงานที่ซับซ้อนอัลกอริทึมมากขึ้นคล้ายกับรุ่นก่อน ตัวอย่างเช่นงานที่ต้องใช้เทคนิคการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนหรือเทคนิคอัลกอริทึมเฉพาะอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย [2]
- การรวมเข้ากับรหัสฐานที่มีอยู่: โมเดลจำเป็นต้องรวมรหัสใหม่เข้ากับระบบที่มีอยู่อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่รบกวนการทำงานซึ่งอาจซับซ้อนและต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์

3. ความเป็นอิสระและการปรับตัว:
- การปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมใหม่: ในขณะที่ GPT-40.5 สามารถทำงานได้ดีในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ แต่ก็อาจดิ้นรนเพื่อปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมใหม่หรือแบบไดนามิกโดยไม่ต้องฝึกอบรมเพิ่มเติมหรือนั่งร้าน [1]
- ขาดการตัดสินของมนุษย์: ในบางกรณีการตัดสินของมนุษย์เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจเกี่ยวกับคุณภาพรหัสสถาปัตยกรรมหรือแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดพื้นที่ที่แบบจำลอง AI ในปัจจุบันสั้นลง

4. ความปลอดภัยและความปลอดภัย:
- การระบุช่องโหว่และการเอารัดเอาเปรียบ: แม้ว่า GPT-4.5.5 จะไม่เพิ่มขีดความสามารถในการใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ แต่ก็ยังต้องมีการจัดการอย่างรอบคอบเพื่อป้องกันการใช้ในทางที่ผิดในบริบทความปลอดภัยทางไซเบอร์ [1]
- ลำดับชั้นของคำแนะนำและคำแนะนำด้านความปลอดภัย: แบบจำลองจะต้องปฏิบัติตามคำแนะนำด้านความปลอดภัยและจัดลำดับความสำคัญข้อความระบบผ่านอินพุตของผู้ใช้เพื่อป้องกันการใช้พฤติกรรมที่ผิดหรือไม่ได้ตั้งใจ [1]

5. ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม:
-ความกังวลเกี่ยวกับงาน: การใช้ระบบอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้นในวิศวกรรมซอฟต์แวร์อาจนำไปสู่ความต้องการที่ลดลงสำหรับตำแหน่งระดับเริ่มต้นซึ่งจำเป็นต้องมีการเปลี่ยนแปลงในการศึกษาและการฝึกอบรมเพื่อมุ่งเน้นทักษะระดับสูง [3]

จัดการกับความท้าทายเหล่านี้

เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ OpenAI และนักพัฒนาอื่น ๆ กำลังมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความทนทานของโมเดลความปลอดภัยและประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึง:

- ข้อมูลการฝึกอบรมที่ได้รับการปรับปรุง: การขยายและกระจายข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อให้ครอบคลุมสถานการณ์ที่มากขึ้นและปรับปรุงการปรับตัวแบบจำลอง
- มาตรการด้านความปลอดภัยและความปลอดภัย: การใช้โปรโตคอลความปลอดภัยที่แข็งแกร่งเพื่อป้องกันการใช้ในทางที่ผิดและให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับมาตรฐานทางจริยธรรม
- การกำกับดูแลของมนุษย์และการทำงานร่วมกัน: ส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างวิศวกรมนุษย์และโมเดล AI เพื่อใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้งคู่เพื่อให้มั่นใจว่าการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีคุณภาพสูงและเชื่อถือได้

ด้วยการจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ GPT-4.5 และโมเดลในอนาคตสามารถกลายเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในอุตสาหกรรมวิศวกรรมซอฟต์แวร์

การอ้างอิง:
[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-his-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/