Ich habe viele Vorhersagen darüber gemacht, wie KI die Programmierung verändern wird. Das Hacken von Code wird weniger wichtig sein als das Verstehen von Problemen, wir werden über bessere Tools zum Generieren von Code verfügen, höherstufige Fähigkeiten werden wertvoller sein und so weiter. All dies ist bis zu einem gewissen Grad miteinander verbunden. Wenn Programmierer weniger Zeit damit verbringen, Code zu schreiben, haben sie mehr Zeit für die eigentlichen Probleme: zu verstehen, was der Code, den sie schreiben, bewirken muss. Das hat unsere Branche über die Jahre hinweg schlecht hinbekommen. Und sie können mehr Zeit damit verbringen, die größeren Systeme zu entwerfen, in denen ihr Code ausgeführt wird. Wir haben das besser hinbekommen, aber wir müssen Dienste entwerfen, die sich für immer mehr Benutzer skalieren lassen und gleichzeitig eine bessere Sicherheit bieten. Diese Systeme müssen beobachtbar sein, damit Probleme erkannt und gelöst werden können, bevor sie zu Krisen werden. Wir werden zweifellos bessere Tools bekommen, und einige dieser Tools können sogar dabei helfen, diese Probleme der Softwarearchitektur zu lösen. Aber wir sind noch nicht am Ziel.
Was ist auf der anderen Seite der Medaille? Bessere Tools, weniger Zeit für das Hacken von Code und mehr Zeit für die Entwicklung nützlicher Systeme – das hört sich alles großartig an. Doch welche Schatten lauern hinter den Versprechungen?
Der erste ist offensichtlich. Ich habe noch nie eine Softwareentwicklungsgruppe gesehen, die dachte, sie sei unzureichend ausgelastet. Ich vermute, dass die meisten, wenn nicht alle, tatsächlich überarbeitet sind und sich nicht auf das rituelle Beschweren einlassen. Wie groß ist die Chance, dass das Geschenk der KI lautet: „Jetzt können Sie Code 30 % schneller schreiben, also müssen Sie im Jahr 50 2024 % mehr Code schreiben?“ Sie hatten für dieses Projekt sechs Monate Zeit, aber wenn Sie 30 % schneller sind, können Sie es eindeutig in drei Jahren schaffen.“ Sicherlich gibt es schlecht geführte Gruppen, die aufgrund von KI mit einer höheren Arbeitsbelastung und weniger realistischen Zeitplänen konfrontiert werden – oder genauer gesagt, weil das Management die Chancen, die KI wirklich bietet, falsch versteht. Mehr schlecht durchdachte, schlecht gestaltete fehlerhafte Software: Das ist nicht das, was wir brauchen.
Zweitens: Es ist leicht zu sagen, dass KI hohe Fähigkeiten belohnt. Das ist großartig, wenn Sie über hohe Fähigkeiten verfügen, aber nicht so gut, wenn Sie diese nicht haben. Was es wirklich bedeutet, ist, dass die Kluft zwischen Einsteiger- und erfahrenen Programmierern größer wird. Wie ernst ist das Problem? Bedenken Sie, dass der Bedarf an Programmierern seit einigen Jahrzehnten sehr hoch ist und dass als Reaktion darauf viele Menschen mit minimalen Fähigkeiten auf den Markt gekommen sind: Absolventen von Crash-Kurs-Bootcamps, die den Unterschied zwischen … und Programmierern nicht verstehen React und JavaScript (und verstehen möglicherweise nicht, warum es überhaupt andere Programmiersprachen gibt), Absolventen mit vierjährigem Abschluss, die Kurse in Algorithmen und Betriebssystemen belegt haben, aber nicht verstehen, wie man Software für die Cloud schreibt. Die nächste Generation von Arbeitsplätzen wird noch mehr davon erfordern. Werden Unternehmen die Ausbildung anbieten, die sie benötigen, um den Sprung in leitende Positionen zu schaffen?
Zum Schluss: Debugging wird mit High-Level-Skills vermengt – aber das ist nicht richtig. Das Debuggen ist so einfach wie es nur geht, das zweite, was jeder Programmierer lernt, nachdem er sein erstes „Hallo Welt“ geschrieben hat. Ich habe Schätzungen dazu gesehen generative KI kann beim Schreiben von Code bis zu 90 % genau sein – was sich ziemlich gut anhört, bis man erkennt, dass 90 % Genauigkeit wahrscheinlich pro Codezeile vorliegt. Bei einer 10-Zeilen-Funktion sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis korrekt ist, auf etwa ein Drittel. Es wird also viel zu debuggen sein – und das müssen wir berücksichtigen. Es überrascht mich, dass mehr Menschen die Diskrepanz zwischen „Jetzt müssen wir uns keine Sorgen mehr machen, die Details von Programmiersprachen und Bibliotheken zu verstehen“ (hey, das habe ich vielleicht sogar gesagt) und „Aber das werden wir schon“ nicht bemerkt haben um in der Lage zu sein, Fehler in Code zu debuggen, den wir nicht geschrieben haben und den wir möglicherweise nicht verstehen.“ Und ich bin mir nicht sicher, wie man die mentale Gewandtheit erlangt, die man für dieses Debuggen braucht, ohne viel Code von Hand geschrieben zu haben. Es wird wahrscheinlich weniger typische Syntaxfehler geben, die sich nicht kompilieren lassen, dafür aber mehr Fehler, die das Verhalten auf subtile Weise verändern oder Sicherheitslücken schaffen. Als ich gebeten wurde, ein von mir geschriebenes Programm zu verbessern, habe ich gesehen, wie GPT die Reihenfolge der Zeilen auf eine Weise änderte, die zu subtilen Fehlern führte. Ich sage nicht, dass KI Programmierer nicht schneller und effizienter machen wird – aber ich frage mich, ob wir auch Nachwuchsprogrammierer ohne Schwimmweste ins kalte Wasser werfen.
Sage ich: „Halten Sie den Zug an, wir müssen aussteigen?“ Nein. Soll ich damit sagen, dass Programmierer durch KI nicht effizienter werden? Nein. Aber KI wird Veränderungen herbeiführen, und Veränderungen haben immer ihre guten und ihre schlechten Seiten. Im kommenden Jahr müssen wir uns mit beiden Seiten auseinandersetzen.
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