插圖來源：CHRIS GASH

世界上沒有多少企業(yè)是以磁帶或者軟盤為基礎(chǔ)建立起來的，因此缺乏能夠修復(fù)這些已經(jīng)有幾十年歷史的技術(shù)的專家并不構(gòu)成問題。但Cobol語言卻打破了這一規(guī)則——華爾街（Wall Street）和美國聯(lián)邦政府每年都需要依靠該語言來處理價值數(shù)萬億美元的交易，而Cobol語言是一種已經(jīng)有64年歷史的編程語言。隨著Cobol語言的不斷老化，這些大型機構(gòu)已經(jīng)很難找到能夠更新其古老系統(tǒng)的人員。

一旦出現(xiàn)問題，許多公司就會求助于82歲的、綽號為“Cobol牛仔”（Cobol Cowboy）的比爾·欣肖（Bill Hinshaw）。欣肖在他位于美國得克薩斯州北部的家庭辦公室工作，在那里他負責管理一個由大約600名年邁的Cobol語言工程師組成的遠程團隊——其中一些人在20世紀六七十年代就開始做程序員。每周，這些牛仔們都會提供應(yīng)急響應(yīng)服務(wù)，包括在2021年為來自美國艾奧瓦州的一家已經(jīng)有93年歷史的公司Superior Welding Supply提供應(yīng)急響應(yīng)服務(wù)，這家公司唯一的Cobol語言專家在公司的軟件崩潰前去世了。

各類公司都在努力解決維護陳舊代碼（通常是Cobol代碼）的問題，這些代碼仍然可以運行，但通常文檔不全，難以修改，這是程序員稱之為“意大利面條式代碼”（spaghetti code）普遍問題的一部分。多年來，政府機構(gòu)、媒體和大型銀行一直在為技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的老化敲響警鐘?，F(xiàn)在，IBM和微軟（Microsoft）等科技巨頭認為，它們可能已經(jīng)找到了讓我們擺脫對艾森豪威爾（Eisenhower）時代的技術(shù)的依賴的強大工具：生成式人工智能。

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“意大利面條式代碼”

當我們把錢從儲蓄賬戶轉(zhuǎn)到支票賬戶時，我們不會看見Cobol語言，也不會想到它，但它對銀行的日常運營卻至關(guān)重要。這些操作還包括把客戶添加到數(shù)據(jù)庫、實現(xiàn)ATM交易和處理工資單。自1973年以來，美國聯(lián)邦政府一直使用同一系統(tǒng)處理學(xué)生助學(xué)金申請，該系統(tǒng)由大約100萬行Cobol代碼組成。

據(jù)信息技術(shù)公司Open-Text稱，目前依舊在使用的Cobol代碼大約有2,200億行到8,000億行。埃森哲（Accenture）的全球銀行業(yè)務(wù)主管邁克爾·阿博特（Michael Abbott）說：“當你深入研究絕大多數(shù)的大型銀行真正的核心銀行體系時，你就會發(fā)現(xiàn)，這些銀行都在使用Cobol代碼?！?/p>

實際上，在1959年程序員設(shè)計出Cobol語言之后，它就迅速成為了數(shù)據(jù)處理語言，這意味著銀行、保險公司、政府機構(gòu)和任何其他處理TB級信息的公司都要編寫和維護數(shù)百萬行Cobol代碼。

然而，傳統(tǒng)的Cobol語言在效率和通用性方面都比不上20世紀70年代及之后出現(xiàn)的C語言、Java和Python等新興語言。這些語言的構(gòu)建方式不同，允許工程師更好地構(gòu)建和重用以前編寫的代碼。最終，新創(chuàng)企業(yè)和位于硅谷（Silicon Valley）的公司開始使用Java或者Python，而不是Cobol語言。

隨著Cobol語言失寵，維護成本也隨之飆升。此外，由于遺留的Cobol代碼往往文檔不全，因此修復(fù)和升級需要更長的時間。在快節(jié)奏的經(jīng)濟環(huán)境中（例如，利率變化迫使銀行迅速更新提供給客戶的產(chǎn)品），重大改革可能并不可行。

阿博特稱：“這些企業(yè)和機構(gòu)可能需要9個月到12個月的時間來解開意大利面條式代碼難題并更新其中的產(chǎn)品，從而推出新產(chǎn)品。在現(xiàn)代架構(gòu)中，這能夠在幾周內(nèi)完成。”

與此同時，升級的成本可能高達數(shù)億美元。當澳大利亞聯(lián)邦銀行（Commonwealth Bank of Australia）在2017年完成其核心銀行系統(tǒng)的更換時，整個過程耗時五年，耗資近7.5億美元。而且，如果操作不當，升級可能就會導(dǎo)致災(zāi)難。2022年，英國金融監(jiān)管機構(gòu)對英國信托儲蓄銀行（TSB）處以6,000多萬美元的罰款，原因是該銀行未能成功地遷移到新信息技術(shù)平臺。此前，數(shù)千名客戶于數(shù)周內(nèi)無法進行在線支付。

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代碼助手

最近的一個下午，IBM研究中心（IBM Research）的首席科學(xué)家魯奇爾·普里（Ruchir Puri）在公司位于紐約市北部綠樹成蔭的園區(qū)里跳到了一塊白板前。這位留著大胡子、頭戴棒球帽、身穿白色西服襯衫的高管，用兩只馬克筆勾勒出金融機構(gòu)如何使用watsonx代碼助手將數(shù)百萬行Cobol代碼翻譯成Java。

是的，普里表示，代碼轉(zhuǎn)譯器或者翻譯器已經(jīng)存在了幾十年，但是這些陳舊的系統(tǒng)把意大利面條式Cobol語言翻譯成意大利面條式Java語言。換句話說，記錄不全、難以理解的傳統(tǒng)語言變成了記錄不全、難以理解的現(xiàn)代語言。

他指出，IBM的解決方案超越了現(xiàn)有的轉(zhuǎn)譯器。通過生成式人工智能，或者與OpenAI的ChatGPT相同的技術(shù)，IBM可以將文檔不全的Cobol代碼轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化、易于解析的Java代碼。普里稱，IBM的工具能夠把公司代碼庫實現(xiàn)現(xiàn)代化的速度提高10倍。

這將為華爾街和美國政府節(jié)省了數(shù)十億美元。比如，2018年2月，美國空軍（Air Force）完成了負責管理作戰(zhàn)任務(wù)的物資和設(shè)備的計算系統(tǒng)的現(xiàn)代化改造。根據(jù)2019年的一份報告，這一為期三年的過程，包括把數(shù)百萬行Cobol代碼翻譯成Java代碼，每年為美國政府節(jié)省了2,500萬美元的計算成本。那么，試想一下，如果生成式人工智能將美國空軍的系統(tǒng)實現(xiàn)現(xiàn)代化所需要的三年時間縮短為幾個月，納稅人就可以節(jié)省多少錢。

不出所料，這為IBM帶來了重大商機。普里指出，大公司都爭相使用其翻譯軟件（將Cobol語言翻譯為Java語言）。他說：“大多數(shù)《財富》美國100強的企業(yè)都是我們的客戶，而且所有這些企業(yè)目前都在使用我們的軟件?！?/p>

對于微軟旗下的開發(fā)者軟件平臺GitHub的首席執(zhí)行官托馬斯·多姆克（Thomas Dohmke）來說，Cobol語言也是首要考慮因素。“Cobol仍舊在大型機上運行，這是一個比我們想象的要大得多的社會問題?！彼罱赬上發(fā)帖說道。多姆克表示，他在過去的一年里聽到的關(guān)于Cobol語言的問題比他過去30年聽到的還要多。

就像向IBM尋求幫助一樣，客戶們也在向GitHub尋求幫助，看看它的生成式人工智能助手GitHub Copilot如何幫助他們實現(xiàn)傳統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)的現(xiàn)代化。

Copilot采用與ChatGPT相同的算法，類似于電子郵件的自動補全功能。當程序員鍵入代碼時，Copilot會以GitHub公共項目中所有的編程語言為語料進行訓(xùn)練，并提出行編輯建議。多姆克補充道，程序員還能夠使用該工具突出顯示Cobol代碼，并要求Copilot解釋這些代碼的實際作用。就像IBM自己的編碼助手一樣，Copilot也可以把Cobol代碼翻譯成Java或者其他編程語言。

他說：“生成式人工智能和Copilot將使我們在維護這些陳舊代碼庫時更加輕松，并最終實現(xiàn)現(xiàn)代化?！?/p>

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退休

人工智能炒作已經(jīng)達到了高潮，甚至Cobol牛仔欣肖也在為一家新創(chuàng)企業(yè)的人工智能和Cobol產(chǎn)品提供建議。欣肖在他位于美國得克薩斯州的辦公室門上掛著一頂皮帽，但他并不擔心人工智能會迫使他退休?！霸诹璩咳c，你可能會接到一個電話，說這個程序崩潰了。”欣肖說道，“你如何讓人工智能參與其中，從而在一個小時內(nèi)讓它恢復(fù)正常運行呢？”

IBM和GitHub的高管們也煞費苦心地表示，人類應(yīng)該參與代碼翻譯和實現(xiàn)現(xiàn)代化的每一步。兩人都承認，人工智能生成的代碼并不完美，因此應(yīng)該像人類生成的代碼一樣，經(jīng)過一系列的測試。例如，斯坦福大學(xué)（Stanford University）的研究人員發(fā)現(xiàn)，不使用OpenAI編碼助手的開發(fā)人員編寫的代碼往往比使用該助手的開發(fā)人員編寫的代碼更加安全。

但是，盡管存在風(fēng)險，像埃森哲的阿博特這樣的金融行業(yè)從業(yè)者還是希望，像IBM或者GitHub這樣的產(chǎn)品能夠解開經(jīng)常使大銀行陷入困境的意大利面條式代碼難題。他在談到生成式人工智能時說：“我要告訴大家，我認為它大有可為?！?/p>

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技術(shù)老化的基石

許多企業(yè)和美國聯(lián)邦政府依然在使用這些20世紀的編碼語言，而且運行良好。

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1957年 Fortran語言

約翰·巴克斯（John Backus）帶領(lǐng)IBM的一個團隊創(chuàng)建了公式翻譯（Formula Translation，或稱Fortran），這是最早把自然語言（比如“if語句”、“讀”、“寫”）納入其語法的編程語言之一。

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1959年 Cobol語言

實際上，包括著名程序員格蕾絲·霍珀（Grace Hopper）在內(nèi)的一批計算機科學(xué)家推動了面向商業(yè)的通用語言（Common Business-Oriented Language，或稱Cobol）的開發(fā)，該語言成為了實際上的數(shù)據(jù)處理語言。

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1972年至1973年 C語言

丹尼斯·里奇（Dennis Ritchie）在貝爾實驗室（Bell Labs）開發(fā)出了C語言，該語言至今仍然是最流行的五種編程語言之一。

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1983年 Ada語言

法國程序員讓·大衛(wèi)·伊克比亞（Jean David Ichbiah）和他的團隊設(shè)計出了Ada語言，該語言在20世紀90年代曾經(jīng)一度成為美國國防部（Department of Defense）的首選編程語言。

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1987年 Perl語言

美國程序員和語言學(xué)家拉里·沃爾（Larry Wall）發(fā)布了Perl語言，在Python取代它之前，Perl語言在21世紀初掀起了一陣小高潮。

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譯者：Zhy