Anthropic-Chef prophezeit: KI schreibt Code in einem Jahr

KI schreibt den gesamten Code in 12 Monaten, sagen CEOs

Sind wir wirklich nur ein Jahr davon entfernt, dass künstliche Intelligenz 100 % des Codes schreibt? Das behaupten die Spitzenkräfte von Anthropic und OpenAI und setzen ein Datum für das Ende des menschlichen Programmierers. „Dies ist das Jahr, in dem KI beim Programmieren dauerhaft besser als Menschen wird. Es gibt kein Zurück“, erklärt der CPO von OpenAI. Die technische Community glaubt das nicht – und hat gute Gründe.

Das Versprechen ist neu. Vor zwölf Monaten wurde Ähnliches gesagt, doch KI-generierter Code erfordert weiterhin menschliche Aufsicht. „Wenn man vorher 5 Programmierer brauchte, braucht man danach 3 oder 4. Ist das Fortschritt? Ja. Aber die Nutzung von KI erzeugt massenhaft Fehler, und wenn man nicht programmieren kann, ist Gott selbst überfordert, sie zu korrigieren“, fasst ein aktiver Entwickler zusammen. Die Kluft zwischen Schlagzeile und Tastatur-Realität ist vorerst eine Abgrundtiefe.

Der Engpass ist nicht das Erzeugen von Code, sondern das Korrigieren

Die meisten Fachleute, die diese Tools getestet haben, stimmen in einem Punkt überein: KI beschleunigt bestimmte Aufgaben, ersetzt aber nicht das Urteilsvermögen. „Manchmal dauert es weniger, etwas selbst zu programmieren, als es der KI zu fragen, da sie so viele Fehler macht, dass man länger braucht, um sie zu beheben“, gibt ein anderer zu. KI ist nützlich, um Ansätze zu erkunden oder Ideen zu generieren, aber jemand, der das System versteht, hält weiterhin das Steuer in der Hand.

Einige gehen weiter und argumentieren, dass das Problem nicht die Code-Qualität sei, sondern die Illusion, dass jeder ohne Wissen programmieren könne. „Leute, die nie programmiert haben, denken, die Verwendung einer Programmiersprache sei wie das Übersetzen eines Buches vom Englischen ins Deutsche. Und nein, es ist eher wie das Schreiben eines Buches: Man muss einen Plot erstellen, recherchieren, Charaktere entwickeln, Nebenhandlungen, Höhepunkt und Auflösung“, illustriert ein Teilnehmer. Die Metapher ist treffend: KI kann Sätze entwerfen, aber jemand muss wissen, welche Geschichte erzählt werden soll.

Die optimistischste Berechnung geht davon aus, dass ein Nicht-Programmierer nur durch geschriebene Befehle von null auf ein akzeptables Niveau kommen kann. Das pessimistische Szenario basiert auf der Prämisse, dass derselbe Benutzer nicht in der Lage sein wird, die von der KI eingeführten Fehler zu erkennen, und die Kosten für deren Korrektur auf die wenigen verbleibenden Experten fallen werden. „Oder vielleicht braucht man in zwei Jahren 10 Leute, um den Schlamassel zu reparieren“, merkt ein anderer an.

Was passiert mit Gehältern und Jobs in der Programmierung?

Trotz des Lärms sind die Gehälter im Sektor nicht gesunken. Der Zustrom neuer Fachkräfte und das Aufkommen der KI haben bisher keinen Einbruch der Vergütung verursacht. „Die Gehälter sind trotz der großen Anzahl von Leuten, die in den Sektor eintreten + KI, nicht gesunken. Wenn sie sinken, werden wir über Überfluss an Arbeitskräften sprechen“, schließt ein Kommentar. Der Druck auf die Beschäftigung ist vorerst eine Hypothese, keine Datenlage.

Was klar scheint, ist, dass Unternehmen KI nutzen werden, um mehr aus ihren Belegschaften herauszuholen. „Sie werden Büroarbeiter, die vor Computern sitzen, zwingen, viel effizienter zu sein und mehr Arbeit zu liefern, bei gleichem Gehalt, weil sie eine KI haben, mit der sie schneller arbeiten können“, prognostiziert ein anderer. Dies ist das Muster, das bereits mit der Ankunft des Internets in Büros gesehen wurde: höhere Produktivität, gleicher Lohn.

Das Geschäft hinter der Ankündigung: Finanzierungsrunden und Hype

Hinter den großspurigen Aussagen liegt ein offensichtliches kommerzielles Interesse. „Was er damit meint, ist, dass ihm andere eine weitere Finanzierungsrunde zahlen, da er schon weiß, was er mit dem Geld machen soll, zum Besten aller“, ironisiert ein Skeptiker. Die CEOs großer KI-Firmen müssen die Erzählung aufrechterhalten, um Kapital anzuziehen, und katastrophale oder wundersame Schlagzeilen sind Teil des Marketings.

Es ist nicht das erste Mal, dass das Ende eines Berufsstands angekündigt wird. „Ich habe eines der ersten Code-Generator-Programme benutzt, als ich meine Karriere begann. Wir reden über das Jahr 2001. Es erzeugte COBOL-Pseudocode. Und das damalige Tool war nur marginal schlechter als aktuelle KI-Tools“, erinnert sich ein Veteran. Die Geschichte wiederholt sich, aber mit einem größeren Budget.

Reale Auswirkung: Schnelle Prototypen, unmögliche Wartung

Wo KI Ergebnisse zeigt, ist bei der Generierung von Prototypen und Dokumentation. „Ich nutze Claude Sonnet 3.7, um Code zu generieren, und habe Aufgaben, die mir Tage gekostet hätten, in wenigen Stunden erledigt“, bestätigt ein Nutzer. Ein anderer fügt hinzu: „Gerade nutze ich Claude Sonnet 3.7, um eine riesige technische Dokumentation für einen Kunden zu erstellen, die mich Tage kosten würde; mit Claude dauert es Stunden.“ Die Produktivität bei begrenzten Aufgaben ist real.

Das Problem kommt bei der Wartung. Wenn KI Tausende Zeilen Code generiert, die niemand vollständig versteht, können die Kosten für die Behebung eines Fehlers explodieren. „Wenn kein Mensch dahinter steckt, wird es für alle Nutzer dasselbe Buchhaltungsprogramm, dieselbe App und dasselbe Videospiel machen. Also wird der Mehrwert der KI-Nutzung null sein“, warnt ein anderer. Homogenität ist der Feind des Wettbewerbsvorteils.

Die Vorhersage, die niemand datieren will

Die Diskussion dreht sich nicht darum, ob KI die Programmierung verändern wird, sondern wann und in welchem Tempo. „Es geht nicht darum, die Zukunft vorherzusagen, sondern sich stromaufwärts zu positionieren oder zumindest gegen den Strom zu rudern. Eine Sache ist, was Technologie erlaubt, eine andere, was die Gesellschaft zu einem bestimmten Zeitpunkt akzeptieren kann“, reflektiert ein Teilnehmer. Die Adoption hängt von rechtlichen, wirtschaftlichen und kulturellen Faktoren ab, die nicht im gleichen Tempo wie Sprachmodelle voranschreiten.

Währenddessen tippen Programmierer weiterhin Code. „Das hat er letztes Jahr auch gesagt, und ich muss immer noch Mist tippen“, fasst einer zusammen. KI schreibt jeden Tag besser, aber die Person, die den Scheck unterschreibt, will weiterhin wissen, wer den Schlamassel repariert, wenn etwas schiefgeht. Und dieser Jemand ist vorerst ein Mensch.