Warum meine skeptischen Freunde in Bezug auf KI verrückt sind

In der Welt der Softwareentwicklung gibt es viele Meinungen über den Einsatz von KI, insbesondere von großen Sprachmodellen (LLMs). Ein erfahrener Entwickler, Thomas Ptacek, äußert sich in einem leidenschaftlichen Artikel über die Skepsis gegenüber LLMs und die verpassten Chancen, die viele talentierte Programmierer aufgrund ihrer Erfahrungen mit frühen Chatbots haben. Er argumentiert, dass moderne Coding-Agenten die Fähigkeit haben, Codebasen autonom zu navigieren, Tests durchzuführen und aus Fehlern zu lernen.

Einleitung

Die Diskussion über den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung wird oft von Skepsis geprägt. Viele talentierte Entwickler glauben, dass KI lediglich ein vorübergehender Trend ist, ähnlich wie die NFT-Manie. Diese Skepsis ist jedoch oft unbegründet und ignoriert die Fortschritte, die LLMs gemacht haben. Ptacek stellt fest, dass selbst wenn die Entwicklung von LLMs heute gestoppt würde, sie dennoch eine der bedeutendsten Entwicklungen in seiner Karriere darstellen würden.

Die Realität der LLMs in der Softwareentwicklung

Um die Diskussion zu verstehen, ist es wichtig, den aktuellen Stand der Technik zu betrachten. Programmierer, die LLMs erfolgreich nutzen, verwenden Agenten, die in der Lage sind, selbstständig durch Codebasen zu navigieren, Dateien zu erstellen, Werkzeuge auszuführen und Tests durchzuführen. Diese Agenten können:

• Arbitrary Code aus verschiedenen Quellen in ihren Kontext einbeziehen
• Standard-Tools verwenden, um Informationen zu extrahieren
• Interaktionen mit Git durchführen
• Vorhandene Werkzeuge wie Linter und Formatierer nutzen
• Beliebige Toolaufrufe durchführen, die vom Benutzer eingerichtet werden

Die Programmierung mit LLMs ist also nicht einfach das Kopieren und Einfügen von Code, sondern erfordert ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Systeme.

Die Vorteile von LLMs

Ein wesentlicher Vorteil von LLMs ist ihre Fähigkeit, einen Großteil des lästigen Codes zu schreiben, den Entwickler normalerweise selbst erstellen müssen. Dies reduziert die Anzahl der Dinge, die man googeln muss, erheblich. LLMs ermüden nicht und sind immun gegen Trägheit. Sie können dazu beitragen, Projekte schneller voranzutreiben, indem sie die Entwickler an den Punkt bringen, an dem sie nur noch Anpassungen vornehmen müssen.

Die Herausforderungen und Bedenken

Trotz der Vorteile gibt es auch Herausforderungen. Entwickler müssen sicherstellen, dass sie den Code, den sie mit LLMs generieren, verstehen. Es ist wichtig, den generierten Code zu überprüfen und sicherzustellen, dass er den eigenen Standards entspricht. Ptacek betont, dass das Lesen und Verstehen von Code Teil des Jobs eines Entwicklers ist, unabhängig davon, ob er von einem LLM oder einem menschlichen Kollegen stammt.

Die Skepsis gegenüber LLMs

Ein häufiges Argument gegen LLMs ist, dass sie „schlechten“ Code erzeugen, ähnlich dem von Junior-Entwicklern. Ptacek weist darauf hin, dass dies oft eine Frage der richtigen Nutzung von LLMs ist. Wenn Entwickler LLMs effektiv einsetzen, können sie die Qualität des Codes verbessern und die Produktivität steigern.

Die Zukunft der Softwareentwicklung mit LLMs

Die Entwicklung von LLMs wird nicht aufhören. Die Technologie wird sich weiterentwickeln und die Art und Weise, wie wir Software entwickeln, grundlegend verändern. Entwickler, die sich gegen LLMs sträuben, könnten Gefahr laufen, den Anschluss zu verlieren. Ptacek schließt mit der Feststellung, dass die Diskussion über LLMs nicht aufhören wird und dass es wichtig ist, sich mit den realen Argumenten und der Technologie auseinanderzusetzen.

Quellenliste:

• Quelle: MY AI SKEPTIC FRIENDS ARE ALL NUTS