https://x.com/OpenAI/status/2112310345863930168

오픈AI가 코볼·포트란·비주얼베이직 등 자원이 부족한 프로그래밍 언어를 다루는 모델 능력을 대폭 끌어올렸다고 밝혔다. 코볼 코드를 현대 언어로 옮기는 마이그레이션 테스트에서 새 모델이 기존 대비 수십 배 높은 정확도를 기록했다.

오픈AI는 C, 코볼, 포트란, 비주얼베이직 등 20개 언어를 다루는 평가체계 'MultiLangBench'를 함께 공개했다. 이 평가는 SQLite 호환 엔진을 각 언어로 구현하도록 시키고 평균 테스트 통과율을 측정한다.

최고 추론 강도 기준으로 GPT-6 아스트라는 전체 평균 87.4%를 기록했으며, 20개 언어 중 19개에서 83% 이상을 받았다. 가장 낮은 코볼에서도 72.1%를 기록해, 기존 모델(GPT-5.6 Sol 평균 26.8%)과 큰 격차를 보였다.

코볼 코드의 동작을 그대로 유지하며 다른 언어로 옮기는 마이그레이션 테스트에서는 GPT-6.1 Sol이 낮은 추론 강도로도 86.6% 정확도를 기록했다. 동일 조건에서 GPT-5.6 Sol은 5.4%에 그쳤던 수치다. 추론 강도를 높이면 97.9%까지 올라, 오픈AI는 이 평가가 "거의 포화 상태"라고 밝혔다.

오픈AI는 코볼이 온라인 뱅킹 시스템의 40% 이상과 ATM 거래의 95%를 떠받치고 있고, 포트란은 기상 예측과 원자력 안전 분석에 쓰인다고 설명했다. 문서화가 부실하고 업무 규칙이 코드에만 남아있는 경우가 많아, 유지보수 난이도가 특히 높은 영역으로 꼽힌다.

다만 오픈AI는 실제 운영 환경에 적용하려면 여전히 전문가의 검토와 테스트가 필요하다고 선을 그었다. 평가 환경과 테스트 스위트는 깃허브에 공개됐다.