KI beim Programmieren: Hilfreich bei Routine, schwach bei Komplexität

KI programmiert Routinen, verliert sich im Detail

Wird die künstliche Intelligenz Programmierer wirklich überflüssig machen? Die Erfahrung der täglichen Nutzer deutet auf das Gegenteil hin: Sie ist nützlich für mechanische Aufgaben und scheitert, wenn ein Problem tiefgründiger wird. Ein Spieleentwickler testete dies mit einem konkreten Fall: Das Identifizieren von „Inseln“ in einer Matrix aus Einsen und Nullen. Die KI löste es sofort mit sauberem Code. Der nächste Schritt – das Zeichnen des Umrisses dieser Inseln basierend auf der physischen Kollision im Unity-Engine – war jedoch eine Katastrophe. „Der ausgegebene Code kann unmöglich in der Lage sein, die Insel vollständig zu umfahren“, lautet sein Urteil. Er taugte nicht einmal als Grundgerüst.

Das Muster wiederholt sich: KI glänzt im Einfachen, stolpert aber dort, wo Verständnis des Zwecks gefragt ist. Ein anderer Teilnehmer fasst es mit einer Formel zusammen, die in der Branche kursiert: Jede Aufgabe kombiniert ein „Was“ (was man tun will) und ein „Wie“ (wie man es tut). Ist das „Was“ komplex, versagt die KI, weil sie nicht logisch denkt oder versteht. Liegt die Schwierigkeit im „Wie“, dann funktioniert sie.

Die reale Zeitersparnis

Wo die KI überzeugt, ist bei repetitiver Arbeit. Ein typischer Fall: Befüllen eines Enums mit 200 oder 300 Pokémon, jeweils mit ihren Statistiken, Typen und Arenen. Stunden- oder tagelange Handarbeit, die in Minuten erledigt ist. KI ist nützlich, macht aber nichts von allein, schränkt derjenige ein, der dieses Beispiel nennt.

Ein anderer Nutzer berichtet, dass ein Kunde ihn bat, HTML-Akkordeons in einer Reihenfolge zu sortieren, die nicht direkt über die Datenbank abgefragt werden konnte. Er kopierte das Element mit dem Inspektor, gab es ChatGPT und hatte innerhalb einer Minute die JavaScript-Funktion. „Wie lange ich gebraucht hätte, um nach Lösungen oder Funktionen zu suchen, weiß ich nicht. Sicher mehr als eine Minute“, ironisiert er. Die Tatsache, dass er dies vom Pool aus tat, gibt der Anekdote noch mehr Würze.

Das Risiko für Einsteiger

Die am häufigsten geäußerte Sorge ist nicht, dass KI Arbeitsplätze vernichtet, sondern dass sie die mentale Anstrengung verkümmern lässt. „Wenn mein jugendliches Ich dieses Tool gehabt hätte, hätte ich wahrscheinlich nicht so viel geistige Anstrengung investiert wie damals, die mir half, als Programmierer besser zu werden“, gesteht der Autor der ursprünglichen Nachricht. Die Versuchung, der Maschine das zu überlassen, was einen früher zum Denken zwang, ist die wahre Gefahr.

Manche gehen weiter und behaupten, KI bedrohe nur jene, die Code von Stack Overflow kopieren oder Websites mit WordPress bauen. Jobs mit geringem Mehrwert, zwar, aber immerhin Jobs.

Wenn die KI Daten erfindet

Das Problem ist nicht nur die Unfähigkeit bei komplexen Aufgaben. Auch die Zuverlässigkeit fehlt. Ein Nutzer erzählt, dass er ChatGPT nutzt, um seine Trainingsdaten in einer geteilten Excel-Tabelle zu führen. Als er eine Analyse des Fortschritts verlangte, erfand die KI Wiederholungen und Gewichte. „Ich bin kein Programmierer, aber mein Gefühl ist aktuell, dass KI völlig nutzlos ist“, schließt er ab.

Ein anderer Nutzer merkt an, dass die Qualität kurzfristig gesunken sei: „In zwei Tagen sind wir von nutzbaren Antworten dazu gekommen, dass Bing nicht mal mehr ein anständiges CSS liefert, alles in eine Datei packt und vergisst, Includes zu trennen, wenn man darum bittet.“

Generativ ist nicht kreativ

Eine der häufigsten Unterscheidungen ist die zwischen Generieren und Schaffen. Sprachmodelle sind generativ, nicht kreativ. Programmieren ist, wie Malen oder Komponieren, eine kreative Tätigkeit. KI hat keinen Zweck und keine leitende Absicht; sie wählt statistisch aus. „Füttere Roboter mit Rock ’n’ Roll der 50er und sie erzeugen eine blasse Kopie davon. Füttere Menschen mit Rock ’n’ Roll der 50er und sie schaffen den Rock ’n’ Roll der 60er, 70er und 80er“, illustriert ein Teilnehmer.

Die Antwort der KI selbst auf die Frage, ob generativ auch kreativ bedeutet, ist aufschlussreich: „Nicht unbedingt. Kreativität impliziert Originalität, ästhetischen Wert oder Innovation.“

Der Gegenangriff: Manche verteidigen sie mit Daten

Nicht alle teilen den Skeptizismus. Ein Nutzer mit Erfahrung in Low-Level-Programmierung (Linux-Kernel, OpenGL, dmabufs) behauptet, dass GPT-4o besser ist als 95 % der Menschen in seinem Fachgebiet. „Es kann Fehler haben, aber diese resultieren nicht aus Denkfehlern. Es programmiert, ich korrigiere“, berichtet er. Seine Prognose: Wenn der Kontextfenster wächst und ein paar Generationen vergehen, ist das Tippen von Code vorbei.

Ein anderer Teilnehmer weist darauf hin, dass sich die KI exponentiell beschleunigt und die großen Rechenzentren, die gebaut werden (hunderte Milliarden Dollar), die Integration von Sprache, Bild, Ton, Tastsinn und Geruch ermöglichen werden. Die Vorhersage umfasst ein retikuläres Aktivierungssystem und ein Bewusstsein, das die eigenen Gedanken beobachtet. Science-Fiction oder nicht, die Debatte ist eröffnet.

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Indes weiß die KI immer noch nicht, ob Def Leppard ein Tier oder eine Rockband ist. Dafür braucht man weiterhin einen Menschen.