人工智能能否解決遺留技術問題？企業正對此進行測試——《華爾街日報》

約1960年使用早期版本Cobol語言的IBM System 360大型計算機。圖片來源：IBM供圖/路透社生成式人工智能正開始協助企業技術領導者完成拖延已久的信息技術系統現代化任務，其中部分系統仍承載着早於披頭士樂隊誕生的編程語言代碼。

“我們行業及傳統企業面臨的一大問題是，Cobol代碼仍在運行，“擁有75年曆史的薪酬處理公司ADP首席數據官阿明·文賈拉表示。他補充説，精通Cobol的開發者數量正在減少，“尋找Cobol工程師——現在還有多少人懂這個？”

這家總部位於新澤西州羅斯蘭的公司正在探索使用生成式AI將其主機代碼從Cobol（這種20世紀50年代設計的語言至今仍廣泛應用於銀行和金融機構）“翻譯"成相對年輕的Java語言（誕生於1995年）。

這種轉換將減少對尋找和培訓Cobol專家的需求。隨着一代專家退休，新程序員選擇Python等現代語言（某些情況下只要是Cobol之外的任何語言），這類人才已變得相當稀缺。

升級企業核心技術（包括軟件更新和遷移至雲計算平台）向來是首席信息官的優先任務，在CIO們尋求提升效率並控制IT成本的當下更顯關鍵。

過去一年，微軟旗下GitHub、亞馬遜、谷歌和IBM推出的基於生成式AI的編程助手紛紛湧現，幫助開發者完成代碼片段自動補全和編寫代碼文檔等任務。一些開發者估計，這類編程助手能提升約25%的生產力，主要體現在類似於拼寫檢查和自動填充等輔助人們撰寫文檔的任務中。工作效率提升約25%。

最近，ADP等公司正嘗試運用生成式AI和類似編程工具來升級舊代碼，而不僅限於編寫新代碼——後者是目前最常見的用途。

IBM的watsonx編程助手利用生成式AI幫助開發者將代碼從Cobol遷移至Java，或繼續使用Cobol。圖片來源：IBMIBM目前仍依賴大型機業務，併為眾多依賴大型計算機的客户提供支持。該公司正在推廣其watsonx AI編程助手，以幫助客户快速輕鬆地解決遺留技術問題。

IBM Z大型機軟件副總裁Skyla Loomis表示：“過去幾十年裏，我們的客户並不總是在應用程序上投入足夠資金，因此當他們面對數千萬行代碼的龐大應用時，就會開始遭遇風險、技能挑戰和知識缺口。”

去年秋季推出的IBM編碼助手利用生成式AI，幫助開發者將代碼從Cobol遷移至Java，或繼續使用Cobol——該公司表示企業短期內不會淘汰這種語言。Cobol支撐着計算機大型機，這些IBM首創的大型數據服務器需要大量維護，但企業表示其運行依然良好。

與其他基於AI的編碼助手類似，IBM的工具能為開發者提供新代碼建議，並允許用户用簡單英語提問。

Loomis表示，IBM編碼助手有望幫助企業在短短一兩年內（而非數年）完成遺留系統更新。她指出，相比現有工具，生成式AI能"理解代碼意圖"並立即轉化為可用的Java代碼。

在波士頓的Wayfair公司，基於生成式AI的編碼工具正開始協助這家在線傢俱零售商的2000名開發者和數據科學家更新舊代碼。該公司首席技術官Fiona Tan表示，Wayfair主要使用谷歌的編碼助手。

成立二十年的Wayfair雖未使用Cobol，但存在PHP等語言的"遺留代碼”、SQL等語言的舊數據庫代碼，以及已離職開發者編寫的代碼。

“多年來積累的代碼缺乏完善文檔，“Tan説，“無論什麼語言，新人都需要花費大量時間學習。”

Wayfair正依靠AI工具來幫助減少“技術債務”，即企業因急於解決技術問題而產生的缺陷和成本。Tan表示，藉助AI，工程師能更快掌握新編程語言，從而降低技術債務。

“隨着我們運用得越來越嫺熟，那些數字化轉型工作停滯或拖延的團隊將獲得顯著效益，“她補充道。

總部位於舊金山的數據磚公司正利用生成式AI幫助工程師快速理解其數據存儲與管理系統的代碼庫。

公司首席信息官Naveen Zutshi指出：“解讀遺留代碼庫向來令人頭疼，能快速理解代碼功能對工程師大有裨益。”

專注於AI與雲計算的Gartner分析師Arun Chandrasekaran提醒，代碼升級只是技術系統現代化改造中的一環。

“若將其視為複雜的工作流自動化工具，就需要多種AI模型協同，“Chandrasekaran解釋道，“有的專注代碼生成，有的則負責依賴關係映射和影響分析。”

但引入生成式AI工具也伴隨風險——包括可能催生更多技術債務。科技領袖們指出，快速編寫代碼的便利性也可能導致文檔不全或冗餘代碼滋生，這要求加強人工審核力度。

“如果你想快速前進，就會揹負一些技術債務，”ADP的Venjara表示。“這就是我們目前所處的平衡狀態。”

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