Startseite » Blog » Niemand weiß etwas über KI
Ich möchte Ihnen zwei Erzählungen über KI vorstellen. Beide handeln davon, diese Technologie zur Automatisierung der Computerprogrammierung zu nutzen, doch sie führen zu sehr unterschiedlichen Schlussfolgerungen.
Die erste Erzählung stellt fest, dass große Sprachmodelle (LLMs) sich hervorragend zum Programmieren eignen, weil Quellcode im Kern nur sehr gut strukturierter Text ist – genau das, worin diese Modelle beim Generieren besonders gut sind. Aufgrund dieser engen Übereinstimmung zwischen Bedarf und Fähigkeit fungiert die Programmierbranche als wirtschaftliches Opfertier, das erste große Sektor, der eine bedeutende KI-getriebene Umwälzung erlebt.
Es gibt keinen Mangel an Beweisen, die diese Behauptungen stützen. Hier einige Beispiele, alle aus den letzten zwei Monaten:
Aravind Srinivas, CEO des KI-Unternehmens Perplexity, behauptet, dass KI-Werkzeuge wie Cursor und GitHub Copilot die Bearbeitungszeit für seine Ingenieure bei Aufgaben von „drei oder vier Tagen auf eine Stunde“ senken. Er verlangt jetzt von jedem Mitarbeitenden in seinem Unternehmen, diese zu verwenden: „Die Geschwindigkeit, mit der man Fehler beheben und in die Produktion bringen kann, ist beängstigend.“
Ein Artikel in Inc. erklärte mit Zuversicht: „In der Welt der Softwareentwicklung hat KI tatsächlich alles verändert.“
Nicht überraschend, dass diesen enormen neuen Fähigkeiten schwere Störungen angelastet werden. Ein Artikel von einer Investmentseite trug die beunruhigende Schlagzeile: „Technologiesektor verzeichnet 64.000 Stellenabbau in diesem Jahr aufgrund von KI-Fortschritten.“ Niemand ist vor solchen Kürzungen sicher. „Große Unternehmen wie Microsoft standen bei diesen Entlassungen an vorderster Front“, erklärt der Artikel, „und führen KI-Fortschritte als Hauptgrund an.“
Auch meine Welt der akademischen Informatik blieb nicht verschont. Ein aufsehen erregender Atlantic-Artikel beginnt mit der beunruhigenden Behauptung: „Die Computer Science-Blase platzt“, was größtenteils auf KI zurückgeführt wird, eine Technologie, die man als „idealg geeignet“ beschreibt, um genau die Person zu ersetzen, die sie entwickelt hat.
Angesichts der Zuversicht dieser Behauptungen würde man annehmen, dass Programmierer bald genauso rar sind wie Telegrafenbetreiber. Aber wenn man eine andere Reihe von Artikeln und Zitaten aus derselben Zeit liest, zeigt sich eine ganz andere Erzählung:
Das KI-Bewertungsunternehmen METR veröffentlichte kürzlich die Ergebnisse einer randomisierten Kontrollstudie, in der eine Gruppe erfahrener Open-Source-Softwareentwickler in zwei Gruppen eingeteilt wurde: eine, die KI-Codierungswerkzeuge zur Erledigung verschiedener Aufgaben nutzte, und eine, die dies nicht tat. Wie der Bericht zusammenfasst: „Überraschenderweise stellen wir fest, dass Entwickler, die KI-Tools verwenden, 19 % länger brauchen als ohne – KI macht sie langsamer.“
Gleichzeitig beginnen andere erfahrene Ingenieure, extreme Behauptungen über die Auswirkungen von KI auf ihre Branche zu relativieren. „Das Aufhören mit dem Programmieren als Beruf wegen LLMs wäre wie das Aufgeben des Tischlereihandwerks wegen der Erfindung der Tischkreissäge“, scherzte Entwickler Simon Wilson.
Der Tech-CEO Nick Khami reagierte auf die Behauptung, KI-Tools würden die Anzahl der für die Entwicklung eines Softwareprodukts benötigten Mitarbeiter drastisch reduzieren, folgendermaßen: „Ich habe das Gefühl, jedes Mal, wenn ich das lese, werde ich manipuliert, und ich befürchte, dass es Menschen, die gerade erst in die Softwareentwicklung einsteigen, den Eindruck vermittelt, dass es keine gute Investition ist.“
Aber was ist mit Microsoft, das all diese Mitarbeiter durch KI-Tools ersetzen will? Ein genauerer Blick zeigt, dass dies nicht passiert ist. Die tatsächliche Ankündigung des Unternehmens klärte, dass die Kürzungen auf verschiedene Bereiche (wie Gaming) verteilt wurden, um mehr Mittel in KI-Initiativen zu investieren – nicht, weil KI Mitarbeiter ersetzt hätte.
Was ist mit den armen Informatik-Studenten? Später in demselben Atlantic-Artikel wird eine alternative Erklärung genannt. Der Technologiesektor hat sich in letzter Zeit verkleinert, um die übermäßigen Ausgaben während der Pandemiejahre auszugleichen. Dieser weiche Markt macht einen Unterschied: „Die Einschreibung im Studiengang Informatik schwankte historisch mit dem Arbeitsmarkt… und frühere Rückgänge haben sich stets in eine höhere Einschreibungszahl als zuvor Rebound gezeigt.“ (Persönliche Erfahrung: Als ich Anfang der 2000er mein Informatikstudium absolvierte, war die Sorge groß wegen der stark rückläufigen Zahlen bei den Studierenden nach dem ursprünglichen Dot-Com-Crash.)
Hier lassen sich zwei völlig unterschiedliche Auffassungen zum selben KI-Thema finden, je nachdem, welche Artikel man liest und welchen Experten man zuhört. Was sollen wir aus diesem Durcheinander mitnehmen? Was die Auswirkungen von KI betrifft, wissen wir noch nichts mit Sicherheit. Doch das hindert niemanden daran, vorzugeben, es wüssten wir.
Mein Rat für den Moment:
- Ignorieren Sie sowohl die hitzigsten als auch die abweisendsten Rhetorik.
- Konzentrieren Sie sich auf konkrete Veränderungen in Bereichen, die Ihnen wichtig sind und die wirklich mit KI in Verbindung stehen – lesen Sie breit und fragen Sie vertrauenswürdige Personen, was sie beobachten.
Darüber hinaus sollten Sie die KI-News mit einer großen Prise Salz nehmen. All dies ist zu neu, um wirklich zu verstehen, was gesagt wird.
KI ist wichtig. Aber wir wissen noch nicht genau, warum.
Ich möchte Ihnen zwei Erzählungen über KI präsentieren. Beide handeln davon, diese Technologie zu nutzen, um die Computerprogrammierung zu automatisieren, aber sie weisen ... Mehr lesen
