許多金融機構，特別是華爾街的公司，長期以來依賴著古老的 COBOL 程式語言。這種有 64 年歷史的技術不僅效率低下，而且維護和升級的工程師也越來越難尋找。儘管 COBOL 系統仍在運行，但由於缺乏文件記錄，更新和修改變得非常困難。據估計，全球仍有高達 8,000 億行的 COBOL 程式碼在運行，影響著銀行和政府的日常運作。
過去，轉換 COBOL 程式碼的成本非常高昂，風險也很大。然而，生成式 AI 的出現為企業擺脫 COBOL 提供了新的解決方案。IBM 的 watsonx Code Assistant 正在協助銀行將大量 COBOL 程式碼轉換為 Java，速度比以往快 10 倍，從而節省了數十億美元的升級費用。許多《財星 100 強》公司都與 IBM 合作進行程式碼轉換。
GitHub 也積極協助企業擺脫 COBOL。GitHub Copilot 是一個基於 OpenAI 技術的 AI 工具，可以在複雜的後台系統中標記 COBOL 程式碼，向工程師解釋每段程式碼的用途。與 IBM 的 AI 工具類似，Copilot 也能協助企業將 COBOL 程式碼轉換為 Java 等更現代的程式語言。這些 AI 工具旨在簡化程式碼轉換過程，降低成本和風險，加速企業的現代化轉型。
儘管 AI 編譯程式碼具有巨大潛力，但史丹佛大學的研究人員發現，使用 OpenAI 程式助理工具的開發人員編寫的程式碼安全性可能較低。因此，IBM 和 GitHub 都強調，即使使用 AI 工具，工程師也應積極參與程式碼編譯和現代化的每個步驟，確保程式碼的品質和安全性。
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