KI (wie künstliche Intelligenz, nicht „erweiterte“ oder „automatisierte“ Intelligenz) hat sich schnell zu einem Transformationsfaktor für Dutzende von Märkten entwickelt, einschließlich der Softwareentwicklung selbst.
Auch wenn uns bewusst wäre, dass generative KIs gefallen ChatGPT kann letztendlich Blödsinn erzeugenwie mein Kollege Jason Bloomberg sagt, und wir wissen, dass sie in den sozialen Netzwerken überbewertet und von Geierkapitalisten überbewertet werden, hätte niemand vorhersagen können, welche Aufregung die Öffentlichkeit und die Presse empfinden würden, wenn sie einen Blick in die Zukunft werfen würden.
Wir sehen, wie KI in alles eindringt – fast jede Plattform oder jedes Softwareprodukt hat irgendeine Form generativer KI-Magie in den Mix eingebracht. Kein Verkäufer möchte zu spät zur Party kommen.
Steuerung der KI in der Entwicklung
IT-Führungskräfte ringen mit der Frage, wie sie den Einsatz von KI in ihren Entwicklungsgruppen sicher steuern können. Vielleicht ist ihnen nicht bewusst, dass es technisch gesehen bereits von den meisten Entwicklern in ihren IDEs verwendet wird, zunächst einmal in Form von Autovervollständigung und Code-Co-Piloting.
Darüber hinaus sehen wir, dass Chatbots in natürlicher Sprache als „No-Code-Assistenten“ eingesetzt werden, die von einer Startaufforderung aus automatisch den „besten üblichen“ Code für viele Komponentenaspekte einer Anwendung und ihre Infrastructure-as-Code-Spezifikationen generieren können.
Schließlich ist kein Entwickler daran interessiert, seine eigenen Berechtigungen oder horizontale Autoskalierung zu programmieren, wenn bereits etwas bereit ist – er würde sich viel lieber auf die differenzierte Anwendungsfunktionalität konzentrieren, zu deren Entwicklung er einen Anreiz hat.
Sogar Stack Overflow ist einbeziehen eine ChatGPT-Eingabeaufforderungsfunktion in natürlicher Sprache zum Generieren von Code basierend auf Code, der von anderen Entwicklern beigesteuert wurde. Was könnte bei dieser rekursiven Schleife schief gehen?
Wenn der generierte Code Fehler oder Sicherheitslücken aufweist, erwarten wir von menschlichen Entwicklern, dass sie diese gründlich prüfen. Aber wir alle wissen, dass das leichter gesagt als getan ist, wenn Teams einfach nur schneller vorankommen wollen.
Die IP-proprietäre Klippe
Die Unterhaltungs- und Verlagsbranche leitet bereits Klagen und sogar Streiks der Arbeiter ein, um sich gegen den Einsatz von ChatGPT als virtueller Autor und visuelle KIs wie Midjourney zu wehren, die auf Körper bestehender urheberrechtlich geschützter Werke trainiert werden.
Frühe Befürworter des KI-generierten Schreibens versuchen, diese Bedenken auszuräumen, indem sie sagen, dass eine neue Berufsbeschreibung für „Prompt-Autor“ eine neue Rolle sei, bei der der Mensch einfach die KI als weiteres kreatives Werkzeug nutzt.
Wenn also ein Unternehmen KI-generierten Code in seiner Codebasis hat, wer sollte dann als Autor genannt werden? Haben sie das Recht, dieses geistige Eigentum in ihrem Produkt oder Unternehmen zu verwenden? Ich würde sagen, dass die Zukunft hier düster aussieht. Automatisierte Routinen scannen Codebasen gründlich auf Patentverletzungen, seit es MS-DOS gibt. Stellen Sie sich nun vor, dass sie mit den neuesten KI-Patenttrollen bewaffnet sind, die diesen Job tausendmal schneller automatisieren können als die alten Suchtools, noch mehr versteckte Verbindlichkeiten beseitigen und drohende Vergleichsschreiben einreichen können.
Selbst wenn teilweise generierter Code keine eindeutige Patentverletzung darstellt, würde es einem Anbieter sehr schwer fallen, generierten Code als proprietäres Werk zu verteidigen – und es ist wahrscheinlich, dass der Code, den er tatsächlich verfasst hat, für maschinelles Lernen im KI-Modell eines anderen verwendet werden könnte .
Wird KI Entwickler verdrängen?
Das ist die häufigste Frage, die uns Entwickler im Jahr 2023 stellen. Meine Antwort im Moment ist, dass KI Einzug halten und größtenteils die Art von Entwicklungsarbeit ersetzen wird, die kein Entwickler machen möchte.
Beispielsweise unterstützt eine KI Datenwissenschaftler schnell dabei, produktiv zu werden, ohne Daten massieren und mit Meta-Tags versehen zu müssen. Bei der Softwareschulung kann eine KI als unendlich geduldiger Tutor und Paarprogrammierassistent fungieren, um Nachwuchsentwickler auf den neuesten Stand zu bringen.
Die Qualität der Dokumentation, die viele Tools aus fast jeder Anwendung oder sogar einem Stapel Papier sofort erstellen können, ist überwältigend. Das bedeutet jedoch nicht, dass wir aufhören werden, technische Redakteure und Pädagogen zu benötigen – sie werden ihren Wert einfach weiterhin auf die neueren Aspekte verlagern, um bessere Entscheidungen über die Nutzung unserer Anwendungsbestände zu treffen.
Aufgrund der bekannten sachlichen Halluzinationen und IP-Probleme eines KI-Modells, das auf Codebasen aus Internet-Repositories trainiert wurde, glaube ich nicht, dass KI die Entwicklungsarbeit in den meisten Wirtschaftszweigen jemals vollständig verdrängen wird. Tatsächlich wird es wahrscheinlich noch mehr einer neuen Klasse von Low-Code-Entwicklern auf den Markt bringen, die über weniger technische Fähigkeiten, aber mehr Geschäftssinn verfügen.
Der Intellyx-Take
Sogar ich fange an, mich zu wundern, denn unsere geizigsten Kunden sagen uns: „Warum beauftrage ich stattdessen nicht einfach ChatGPT, Ihre Analyse kostenlos zu schreiben?“
Klar, vielleicht sollten Sie einen Chatbot verwenden, um mich zu ersetzen – wenn Sie keine Angst vor dem Reputationsrisiko haben, das entstehen könnte, wenn Ihr Publikum merkt, dass es automatisch generierte Inhalte voller Silikonträume liest.
Zum Schreiben dieser Inhalte wurden keine Chatbots verwendet, da der Redakteur mir sagte, er könne es erkennen, wenn ich es täte. Zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels ist keiner der hier genannten Anbieter Intellyx-Kunden.
