软件已经成为美国经济的基石。如今，几乎每一种消费者体验——从自动取款机交易到在线购物和股票交易，再到通过支票和储蓄账户进行转账——都依赖于软件开发人员构建、运行和维护的数百万行代码。目前，许多华尔街机构仍在使用早在半个多世纪前艾森豪威尔时代编写的易受攻击的代码。尽管金融机构尽最大努力使其代码库现代化，但当前的技术环境可能会对数字经济造成严重威胁。然而，人工智能可能为解决这一问题提供了契机。
面向业务的通用语言（COBOL）最早创建于1959年。在如今严格的监管环境之前，金融机构作为新技术的早期采用者，率先在大型计算机上部署使用COBOL的应用程序。时至今日，COBOL仍然是超过43%的金融机构数字基础的核心，处理着3万亿美元的日常交易，支持95%的ATM刷卡，以及管理个人的支票和储蓄账户。在其全盛时期，COBOL促进了华尔街的创新，但随着Stripe、PayPal和Adyen等支付处理器的崛起，COBOL的局限性开始显现，成为银行现代化的障碍，并带来了迫在眉睫的安全威胁。
在网络间谍活动日益猖獗、技术复杂的时代，早期生成的代码可能会导致整个系统的崩溃。2022年，安全威胁和漏洞的数量飙升了25%。具体而言，COBOL易受SQL注入攻击，这种破坏性的数据攻击已经导致数百万次信用卡和数据交易的泄露，甚至使商业网站崩溃，影响了爱沙尼亚几乎所有公民的健康记录。由于金融机构的大型机仍在运行COBOL，这些威胁可能会消灭数万亿的经济价值，严重影响公众的金融稳定。
此外，真正懂得如何维护遗留代码的开发人员正在迅速老化，金融行业面临着人才短缺的挑战。实现COBOL的现代化并非易事，可能需要数年甚至十年的时间。然而，借助生成式人工智能，这一转变的速度和成本有望显著降低，从而巩固数字经济的基础。
在过去一年中，生成式人工智能的结对编程工具改变了软件开发的本质，成为人工智能首次进入劳动力市场的典型案例。人工智能驱动的开发工具已经为开发人员完成了近50%的代码，并使他们在近一半的时间内完成工作。未来几年，随着人工智能为整个计算机编程周期提供动力，这种生产率的提升可能会迅速从55%提高到1000%。目前，人工智能能够解析大型机代码库的全部内容，并执行高达80%的代码和手动任务，帮助开发人员完成从COBOL到现代软件（如Java或Golang）的转换。随着时间的推移，人工智能的能力将不断增强。
对于金融服务机构以及任何仍在使用COBOL和类似过时软件的组织而言，赋予开发人员使用人工智能的能力至关重要。社会现在依赖于开发人员的生产力提升，他们需要理解这些老旧编程语言，并熟练地将其转换为更安全、更灵活的代码库。随着组织逐步接受人工智能与软件的结合，数字经济的基础有望在几个季度内实现转型，而非几十年，从而避免数万亿经济活动的损失。
显然，华尔街的下一场危机可能是数字化的。然而，在人工智能的帮助下，避免另一场酝酿已久的金融危机的机会正在显现。
Thomas Dohmke是GitHub的首席执行官。
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《GitHub CEO：华尔街如何依赖艾森豪威尔时代的软件，以及人工智能在防范下次金融危机中的角色》能对你有所帮助！
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本文概览： 软件已经成为美国经济的基石。如今，几乎每一种消费者体验——从自动取款机交易到在线购物和股票交易，再到通过支票和储蓄账户进行转账——都依赖于软件开发人员构建、运行和维护的数百...