الذكاء الاصطناعي

OpenAI تروّج لتحسينات الذكاء الاصطناعي في معالجة أزمة كود COBOL

تسعى شركات التقنية إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لحل أزمة الكود القديم الذي يدعم البنية التحتية العالمية، لكن الخبراء يشيرون إلى أن الطريق لا يزال طويلاً.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 27 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 27 أكتوبر 2026 · 5 دقائق قراءة

OpenAI تروّج لتحسينات الذكاء الاصطناعي في معالجة أزمة كود COBOL — الصورة: The Verge

الخلاصة

أعلنت OpenAI عن تحسينات جوهرية في قدرات نماذجها على هجرة الكود القديم مثل COBOL إلى لغات حديثة.
تشير إحصائيات IBM إلى أن COBOL يدعم أكثر من 40% من أنظمة البنوك عبر الإنترنت و95% من معاملات أجهزة الصراف الآلي.
حقق نموذج GPT-6.1 Sol دقة تصل إلى 98% في الحفاظ على سلوك الكود الأصلي أثناء التحويل في اختبارات الشركة.
حذر خبراء من أن إعادة كتابة الكود لا تعني استبدال النظام، مشيرين إلى تعقيدات التكامل والبيانات التي لا تتناولها اختبارات OpenAI.
انخفضت أسهم IBM بعد إعلان Anthropic عن أدواتها لتحديث الكود القديم، مما يعكس حساسية السوق لهذا القطاع.

تحديثات OpenAI لمواجهة الكود القديم

أعلنت شركة OpenAI في 19 أكتوبر عن تحقيق "تحسينات كبيرة" في قدرة أحدث نماذجها على هجرة البرمجيات القديمة المكتوبة بلغات برمجة عتيقة إلى كود حديث. وتؤكد الشركة أن هذه التطورات قد تساعد المؤسسات في "صيانة وتحديث الأنظمة القديمة"، وهو ما يعتبره البعض خطوة محورية في التعامل مع البنية التحتية الرقمية العالمية التي تعتمد بشكل كبير على تقنيات تعود إلى عقود مضت.

انتشار COBOL في البنية التحتية الحيوية

تبقى لغة COBOL، التي تعني "لغة الأعمال العامة الموجهة"، متجذرة بعمق في أجزاء واسعة من البنية التحتية الحرجة حول العالم. وعلى الرغم من مرور عقود على ظهورها في عام 1959، فإنها لا تزال حاضرة بقوة. وفقاً لـ IBM، تشكل هذه اللغة الأساس لأكثر من 40% من أنظمة الخدمات المصرفية عبر الإنترنت، وتدعم 80% من معاملات بطاقات الائتمان الشخصية، وتتعامل مع 95% من عمليات أجهزة الصراف الآلي (ATM).

لا يقتصر استخدام COBOL على القطاع المصرفي، بل يمتد ليشمل أنظمة حكومية حساسة مثل إدارة الضمان الاجتماعي IRS في الولايات المتحدة، بالإضافة إلى خدمات تعمل بها معظم الولايات. وتقدر بعض الدراسات أن التكاليف السنوية الناتجة عن عدم كفاءة هذه الأنظمة القديمة تصل إلى حوالي 105 مليارات دولار من الناتج المحلي الإجمالي الأمريكي.

تحديات استبدال الأنظمة القديمة

يعد استبدال COBOL أمراً بالغ الصعوبة، وهو ما ينطبق أيضاً على لغات أخرى مثل Fortran التي لا تزال مستخدمة اليوم في مجالات متنوعة تشمل الحوسبة العلمية والتنبؤ بالطقس ودراسات الغلاف الجوي والمحيطات، بالإضافة إلى أكواد حرجة للأمن النووي. وتكمن المشكلة في أن هذه الأنظمة غالباً ما تكون مهمة جداً لدرجة أن المخاطرة بكسرها غير مقبولة، فضلاً عن أن العديد من المبرمجين الذين يفهمون هذه الأنظمة قد تقاعدوا أو توفوا منذ فترة طويلة.

نتائج اختبارات OpenAI

في منشور مدونة حديث، أبلغت OpenAI عن نتائج واعدة في هجرة كود COBOL إلى لغات برمجة أكثر حداثة مثل C++ وJava وKotlin وPython وRust، دون تغيير ما يفعله البرنامج الأصلي. وتعتبر هذه النقطة حاسمة للمؤسسات التي تسعى للتخلص من الكود القديم، حيث تؤكد الشركة أن "الهجرة تعتبر ناجحة فقط إذا اجتازت جميع الاختبارات".

أظهرت اختبارات الشركة الداخلية أن نموذج GPT-6.1 Sol حقق دقة في الحفاظ على السلوك تصل إلى 87% عند مستوى جهد استدلالي منخفض، لترتفع إلى 98% عند مستويات أعلى. وبالمقارنة، سجل نموذج GPT-6 Astra حوالي 86%، بينما حقق GPT-6 Sol نسبة 21% فقط، وGPT-5.6 Sol نسبة 5% عند نفس المستوى المنخفض من الجهد الاستدلالي.

ردود فعل الخبراء والمحللين

على الرغم من هذه الأرقام، حذر خبراء تحدثوا إلى The Verge من أن التقدم الذي تروّج له OpenAI لا يزال بعيداً جداً عن تمكين استبدال الأنظمة الحيوية القديمة بأمان. وقال أوسكار هاينز، متحدث باسم OpenAI، في بريد إلكتروني إن الكود القديم "لا يزال بعيداً عن أن يكون مشكلة محلولة"، مؤكداً أن الشركة تستمع لملاحظات المطورين وتستكشف طرقاً لبناء اختبارات أفضل.

صرح فاديم زايتسيف، أستاذ تطور البرمجيات في جامعة توينتي بهولندا، بأن "إعادة كتابة الكود ليست هي نفسها استبدال نظام". وأوضح أن الأنظمة قد تحتوي على ملايين السطور من الكود، لكن المشكلة الأعمق تكمن في أن الكود قد يكون مكتوباً بلغات متعددة، مع بيانات مخزنة بصيغ متنوعة وتكاملات تقنية مع أنظمة أخرى، مما يجعل دور الذكاء الاصطناعي حالياً محدوداً في استبدال أنظمة COBOL.

آراء أكاديمية حول الاختبارات

من جانبه، وصف أري فان دورسن، أستاذ هندسة البرمجيات في جامعة دلفت للتكنولوجيا، مدونة OpenAI بأنها "سطحية"، مشيراً إلى أنها قدمت تفاصيل قليلة عن مهمة الهجرة. وأكد أن الاختبارات التي أجرتها الشركة بعيدة "سنوات ضوئية" عن التحديث الحقيقي، لأنها لا تتناول الصعوبة الرئيسية المتمثلة في تقسيم نظام قديم معقد إلى وحدات أصغر يمكن استبدالها بشكل فردي.

أضاف ألان دونالدسون، أستاذ لغات البرمجة في كلية إمبريال لندن، أن التحدي الأكبر ليس بالضرورة إعادة كتابة الكود، بل فهم كيفية عمل النظام. وأشار إلى أن نقص هذا الفهم مشكلة شائعة في الأنظمة القديمة، حيث لا يعرف سوى عدد قليل من الأشخاص كيفية البرمجة بلغات مثل COBOL، مؤكداً أن "لا أحد في كامل وعيه سيستخدم COBOL لمشاريع تطوير جديدة".

تأثيرات على السوق والمنافسين

ترى شركة Anthropic أيضاً فرصة في الأنظمة القديمة. ففي فبراير، نشرت الشركة "دليل تحديث الكود" خطوة بخطوة، وعرضت وكيلها البرمجي Claude Code كوسيلة لهجرة كود COBOL إلى لغات حديثة. وعلى الرغم من عدم تقديمها لمعايير أداء، إلا أن أسهم IBM، التي تحصل على جزء من إيراداتها من مساعدة الشركات في صيانة الأنظمة القديمة، انخفضت بشكل حاد بعد إعلان Anthropic، مما يعكس حساسية السوق تجاه تحولات هذا القطاع.