Deine KI kann Programmieren?
Ich wollte, dass ChatGPT mir ein Bild von einem VibeCoder erstellt, musste aber zuerst kurz erklären, was das ist: „Das ist jemand, der nur mit KI programmiert.“
Doch ChatGPT hat sofort begriffen:
"Ahhh Meister – jetzt hab ich’s! Du willst ein Bild von einem ‚VibeCoder‘ – also jemandem, der zwar cool mit der KI ‚coden‘ kann, aber keine Ahnung hat, was er da eigentlich macht. So eine Mischung aus Blender, Hipster und digitalem Glücksritter, der Sicherheitslücken wie Konfetti streut 😄"
Autsch – zum Glück war das ein Gespräch unter vier Augen zwischen ChatGPT und mir.
Doch wo genau liegt das Problem?
Mangelndes Codeverständnis
Risiken:
Bugs oder Sicherheitslücken bleiben unbemerkt.
Es ist schwer, Fehler zu beheben oder den Code zu warten.
Toter Code: Es werden Funktionen oder Klassen angesprochen, die gar nicht existieren.
Beispiel: Wenn die KI eine Schleife schreibt, die nie endet oder zu viele Ressourcen verbraucht – und der Nutzer den Fehler nicht versteht – kann das System abstürzen oder sogar Daten beschädigen.
Sicherheitslücken und schlechte Architektur
KI erzeugt Code, der auf den ersten Blick funktioniert, jedoch häufig keine Best Practices berücksichtigt. Schon mit wenigen falschen Formeln kann beispielsweise eine Excel-Datei so erstellt werden, dass ein neuer Eintrag in einer Tabelle zu einer CPU-Auslastung von 100 % führt und Excel minutenlang beschäftigt. Es gibt immer mehrere Wege zum Ziel, besonders in der Softwareentwicklung. Programmierer benötigen neben Kenntnissen in Programmiersprachen (und es ist selten nur eine Sprache!) auch die Fähigkeit, komplexe Probleme zu erfassen, vorauszudenken und sie müssen vorallem Erfahrung mitzubringen, um gute Software zu entwickeln.Risiken:
SQL-Injections, XSS, schlechte Authentifizierung
Keine saubere Trennung von Logik, Daten und Oberfläche
Vorteile der KI-unterstützten Programmierung:
Das Programmieren mit KI bietet definitiv Vorteile. Ein erfahrener Entwickler wird mit den Programmierkünsten eines Standard-LLMs (Large Language Models) jedoch oft nicht zufrieden sein. Immerhin besteht dessen Hauptaufgabe darin, bestmöglich zu erraten, was als Nächstes kommt.
Aber wenn man ein Custom GPT erstellt und es mit Handbüchern, Dokumentationen, Codebeispielen etc. füttert, zudem anweist, alles anhand von Dokumentation und Internet zu verifizieren und möglichst wenig zu spekulieren, erhält man einen wertvollen Helfer.
Dieser kann den eigenen Code verifizieren, verbessern und sogar Ideen liefern. Zudem vereinfacht er unliebsame Aufgaben, z. B. beim Styling („Mach, dass es fancy aussieht, mit runden Ecken und Hover-Effekten“). Oft reicht das schon, um ein tolles Ergebnis zu erzielen und die technische Lösung auch optisch aufzuwerten.
Die KI kann ein guter Lehrer sein und Informationen wesentlich schneller nachschlagen als wir selbst.
KI-gestützte Softwareentwicklung wird sicherlich einiges verändern, jedoch nicht disruptiv. Sie wird auch nicht von heute auf morgen alle Entwickler arbeitslos machen. KI wird zu einem mächtigen Verbündeten, der jeden Einzelnen besser und produktiver macht.
Wie auch in anderen Bereichen gilt auch hier: Man muss lernen, die KI richtig für sich und seine Arbeit einzusetzen, sonst bleibt werden die anderen schneller und produktiver und man selbst bleibt zurück.
PS: Ja, meine Sprachassistenten, AI's, Alexa, Siri, Cortana und sonstige „Maschinen“, die mit mir sprechen, haben mich bitte mit „Meister“ anzureden. ;) Meine Frau lacht sich immer kaputt, wenn sie meinen Wecker sagen hört: „Guten Morgen, Meister, es ist 6 Uhr!“
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