在科技不断革新的当下，生成式AI为企业信息技术系统的更新带来了新契机，尤其在将老旧代码重写成现代编程语言方面发挥着重要作用。
摩根士丹利的DevGen.AI实践：今年1月，摩根士丹利推出了基于OpenAI的GPT模型构建的DevGen.AI工具。该公司使用自有代码库对其进行训练，其中包含大量冷门编程语言。DevGen.AI能够将Cobol等陈旧代码转化为英语规范，方便开发者进行代码重写。目前，约1.5万名开发者已在使用该工具处理多种任务。不过，这项技术在代码“翻译”上仍有提升空间，人类工程师的参与依旧不可或缺。摩根士丹利这种与模型构建方合作的模式，正被越来越多金融服务机构效仿。
多企业借助AI处理旧代码：除了摩根士丹利，其他企业也在积极尝试。薪资处理服务商ADP探索将Cobol代码“翻译”成Java；在线家具销售商Wayfair借助谷歌编码助手更新旧代码；数据存储与管理厂商Databricks利用生成式AI帮助工程师理解旧代码库。这些企业都在通过AI解决旧代码带来的技术债和维护难题。
AI厂商聚焦遗留系统问题：微软GitHub、亚马逊、谷歌及IBM等厂商的生成式ai编程助手已问世，不仅能辅助编写新代码，还将目光投向遗留系统处理。例如，IBM的WatsonX编码助手可将Cobol代码迁移至Java，也支持继续使用Cobol。不过，遗留系统现代化改造面临技术债务、集成挑战、数据迁移与兼容性等诸多难题。
开发者的隐忧与思考：尽管AI在代码处理上有显著成效，但开发者也存在一些担忧。例如，如何验证AI“翻译”内容的正确性，以及AI编写的代码是否更容易出错等问题。这需要在效率与可能出现的问题之间找到平衡。
