AI挑戰COBOL語言 助力修復全球老化計算機代碼 - 彭博社

20世紀60年代的大型計算機。攝影師：H. Armstrong Roberts/ClassicStock/Getty Images

克雷西米爾·穆德羅夫契克和他的程序員團隊需要連續數月梳理計算機代碼，這些代碼的歷史可能比團隊最年輕成員的年齡還要長三倍。

穆德羅夫契克專精於大型機技術，這類計算機的起源可追溯至數字時代初期，有時還需運行古老的軟件。升級這類系統是項艱鉅的工作，通常需要篩選數百萬行代碼以理解特定功能的運行方式。身為IT顧問的穆德羅夫契克將之比作考古學。

不過由於生成式人工智能的廣泛應用承擔了部分繁重工作，這項任務正變得輕鬆起來。“人工智能系統就像那位聰明、經驗豐富、無所不知的資深同事，“穆德羅夫契克説道。他的團隊最近運用此類工具，幫助加速了某歐洲政府機構養老金系統的現代化改造。

隨着解決老舊計算機代碼問題的緊迫性增加，全球企業和政府機構都在開展類似工作。據知情人士透露，美國社會保障管理局計劃利用人工智能升級其遺留的COBOL（面向商業的通用語言）代碼庫，預計該項目將耗時三年，耗資約10億美元。

社會保障署未回應置評請求。

從網上銀行應用、航空訂票服務到養老金髮放，關鍵系統往往由數十年曆史的代碼支撐，不僅推高成本，更增加了系統故障與網絡攻擊風險。美國財政部長斯科特·貝森特多次強調需徹底改革政府系統中使用的COBOL等計算機語言——這種誕生於1950年代末的編程語言至今仍在運行。

“1980年我剛上大學時，學的就是COBOL編程，“他在二月接受彭博社《Big Take DC》播客採訪時表示。

斯科特·貝森特攝影師：Victor J. Blue/彭博社麥肯錫12月報告顯示，《財富》500強企業使用的軟件中高達70%開發於至少二十年前。研究機構IDC估計，僅全球金融機構2028年維護傳統支付系統的支出就將達570億美元——幾乎相當於美國最大銀行摩根大通去年的全年淨利潤。

麥肯錫高級合夥人Gökhan Sari表示：“你會驚訝於至今仍在使用COBOL的企業數量，甚至包括全球各大銀行。“這家諮詢公司已開發名為LegacyX的專用AI工具，協助銀行等客户淘汰過時代碼並改造系統。

在2022年底Sam Altman的OpenAI通過ChatGPT掀起生成式AI熱潮之前，管理基於COBOL和PL/1等過時語言的系統意味着要依賴日益稀缺的專業人才——隨着精通這些代碼的資深程序員退休，相關人才庫不斷萎縮。當系統需要維護時，企業召回退休員工的情況並不罕見。

這對銀行尤為棘手，其面向消費者的應用程序可能運行在數十年曆史的系統之上，使其相對於Revolut Ltd.等新興金融科技競爭對手處於劣勢。這些層層嵌套的代碼常被稱為"意大利麪系統”，替換工作異常精細。

荷蘭ING銀行前首席技術官Görkem Köseoğlu指出：“通常只有少數人瞭解這些成千上萬行的代碼，而你需要將其遷移至新語言。這類項目風險高且複雜，因為在遷移代碼庫的同時，還必須確保銀行業務持續運轉。”

全球零售銀行IT支出概況

數據來源：Celent

工程師已開始運用ChatGPT、微軟Github CoPilot和IBM watsonX等AI工具，使維護升級舊系統的過程更高效便捷。

程序員無需逐行檢查代碼，而是可以將大段代碼上傳或複製粘貼到AI工具中，並附上自然語言提示，如"這段COBOL程序有什麼功能？"。AI隨後能解釋代碼運行原理及各部分協作關係——甚至能將古老的計算機語言翻譯成Java等現代語言。

由於遺留系統通常缺乏文檔，工程師們正利用AI編寫系統操作説明書。當企業需要修改或替換舊代碼時，這能幫助避免耗時的逆向工程過程。

節省的時間和成本相當可觀。麥肯錫報告顯示，某大型金融機構使用生成式AI改造交易處理系統，將三年前需耗資超1億美元的項目成本壓縮至"不足一半”。

布魯塞爾歐洲清算所首席信息官米哈爾·帕普羅基表示，這"堪比20年前雲計算問世般的顛覆性變革”。

社保系統爭議

但這不意味着AI將完全取代人工干預。一個潛在風險是"幻覺現象”——AI模型可能編造虛假答案，在處理關鍵系統時可能造成嚴重後果。在可預見的未來，仍需要經驗豐富的工程師監督工作。

埃隆·馬斯克領導的政府效率部改革社保局IT系統的舉措已引發爭議，人們擔憂過快的變革可能引發混亂。

4月17日，眾議院監督委員會的民主黨人要求社會保障局助理監察長米歇爾·安德森調查快速改革該機構代碼的計劃是否會中斷向超過7000萬受益人的付款。弗吉尼亞州眾議員傑拉爾德·康諾利表示，他從機構舉報人那裏獲得信息，稱社會保障局計劃在幾周或幾個月內替換COBOL代碼，並“在沒有充分規劃和準備的情況下迅速拆除和替換關鍵IT系統”。

在很大程度上，支撐全球商業的老化軟件基礎設施表現良好。但為了運行更高要求的函數而疊加的先進代碼迭代開始對計算機網絡造成壓力，使它們成為公司和政府的財務負擔。

2022年信息與軟件質量聯盟的一份報告估計，由於低質量軟件積累的“技術債務”——本質上是替換它所需的支出——高達1.5萬億美元。

高管們表示，升級或淘汰遺留系統的潛在好處不僅僅是成本，還包括釋放資源用於開發新工具和應用程序，以及更容易吸引最優秀的工程人才。一般來説，程序員更願意使用他們受過培訓的更現代計算機語言工作。

在提供交易後服務的歐洲清算所（Euroclear），遺留系統被親切地稱為“傳奇系統”，因為它們承擔着記錄其持有的41萬億歐元（47萬億美元）託管資產的重要職能。如今，Euroclear正在測試人工智能，以幫助自動化記錄現有代碼的運行方式——這是為了在瞭解舊程序的工程師退休時，確保其系統面向未來的一種嘗試。

“這就像擁有一位聰明的同事，”Euroclear的高級分析和商業智能主管Jaques Theys説。“兩年前，[人工智能工具]還像新來的實習生。但它們用得越多，就變得越聰明。”

（此前位於本故事頂部的人工智能摘要已被移除，因為它過度概括了人工智能工具可能帶來的節省範圍。）