Moderne IT-Netzwerke sind komplexe Kombinationen aus Firewalls, Routern, Switches, Servern, Workstations und anderen Geräten. Darüber hinaus sind fast alle Umgebungen mittlerweile On-Premise-/Cloud-Hybride und werden ständig von Bedrohungsakteuren angegriffen. Die unerschrockenen Seelen, die diese technischen Monstrositäten entwerfen, implementieren und verwalten, werden Netzwerkingenieure genannt, und ich bin einer.

Obwohl mich andere Leidenschaften als Start-up-Gründer von dieser Welt in eine andere geführt haben, veranlasste mich ein ständiger Strom atemloser Vorhersagen einer Welt ohne Menschen im Zeitalter der KI zumindest oberflächlich zu untersuchen, ob chatgpt dies sein könnte Ich habe ein wirksames Werkzeug verwendet, um Menschen wie mich entweder zu unterstützen oder schließlich zu ersetzen.

Folgendes habe ich herausgefunden:

Ich begann damit, die Meinung der besten Quelle einzuholen, die mir einfiel, um herauszufinden, wie ChatGPT Netzwerkingenieuren einen Mehrwert bieten könnte: ChatGPT. Es hat uns nicht enttäuscht und eine Liste mit drei Bereichen erstellt, von denen wir annahmen, dass sie helfen könnten:

• Konfigurationsmanagement
• Fehlerbehebung
• Dokumentation

Anschließend habe ich eine Reihe von – zugegebenermaßen nicht optimierten – Eingabeaufforderungen entwickelt, um festzustellen, ob das Tool tatsächlich für Netzwerkingenieure in einem oder mehreren dieser Bereiche von Vorteil sein könnte.

Konfigurationsmanagement

Um die Fähigkeit von ChatGPT zu testen, einen Mehrwert im Konfigurationsmanagement zu schaffen, habe ich die folgenden Eingabeaufforderungen eingereicht:

• Können Sie eine vollständige Beispielkonfiguration für einen Cisco-Router erstellen, um einen Internetaustausch von Grund auf zu starten?

• Können Sie für jeden Anbieter eine Jinja-Vorlage erstellen?

Die ChatGPT-Ergebnisse sind umfangreich, sodass der Platz – und mein Respekt vor der Langeweile derjenigen, die dies lesen – eine erschöpfende Wiedergabe hiervon einschränkt, aber ich habe die vollständige Abschrift aller ChatGPT-Eingabeaufforderungen und -Ergebnisse auf gepostet GitHub für diejenigen, die einen nicht-pharmazeutischen Ersatz für Ambien suchen.

Im Fall des Konfigurationsmanagements schnitt ChatGPT bei grundlegenden Konfigurationsaufgaben recht gut ab, und ich kam zu dem Schluss, dass es die herstellerspezifische Syntax kennt und Konfigurationen generieren kann. Allerdings sollten die vom System generierten Konfigurationen sorgfältig auf ihre Richtigkeit überprüft werden. Die generischen Eingabeaufforderungen, die ich getestet habe, ähneln dem Aufbau eines Schnelllabors, eine Aufgabe, die die meisten jungen Netzwerkingenieure zumindest als ermüdend empfinden und eindeutig eine Aufgabe ist, die von der Technologie erledigt werden kann (wiederum mit etwas menschlicher Aufsicht).

Fehlerbehebung

Um die Fähigkeiten von ChatGPT bei der Fehlerbehebung bei Netzwerktechnik-Herausforderungen zu testen, habe ich mich an Reddit gewandt, insbesondere an das Subreddit /r/networking, um reale Fragen zu finden, die Netzwerktechniker ihren Kollegen stellen. Ich habe ein paar Fragen aus dem Thread entnommen und sie ChatGPT vorgeschlagen, ohne die Eingabeaufforderung zu optimieren, und der Chatbot hat die einfacheren Fragen gut gemeistert, während er mit den schwierigeren Herausforderungen zu kämpfen hatte.

Insbesondere habe ich speziell eine Frage gestellt, die Kenntnisse über STP oder das Spanning Tree Protocol erforderte, eine Switch-Funktion, die für die Identifizierung redundanter Links verantwortlich ist, die zu unerwünschten Schleifen führen könnten. Ehrlich gesagt bin ich der Meinung, dass ChatGPT STP besser versteht als viele Netzwerkprofis, die ich im Laufe der Jahre interviewt habe.

Derzeit kann ChatGPT erfahrene Netzwerkprofis nicht einmal bei leicht komplexen Problemen ersetzen, aber es wäre nicht alarmierend, anzunehmen, dass es in den kommenden Jahren zur Obsoleszenz vieler Subreddits und Stack Overflow-Threads führen könnte.

Dokumentation automatisieren

Dies war der Bereich mit dem höchsten Defizit für ChatGPT. Der Chatbot versicherte mir zunächst, dass er Netzwerkdiagramme erstellen könne. Da ich wusste, dass es sich um ein textbasiertes Tool handelt, war ich natürlich skeptisch, ein Vorurteil, das sich bestätigte, als ich es um die Generierung eines Diagramms bat und mir erklärte, dass es keine grafischen Funktionen besitzt.

Weitere Aufforderungen zur Netzwerkdokumentation führten zu der von ChatGPT bestätigten Erkenntnis, dass ich eine detaillierte Netzwerkbeschreibung bereitstellen musste, um eine Netzwerkbeschreibung bereitzustellen, was eindeutig keinen Mehrwert darstellte. Im Fall der Automatisierung der Dokumentation ist der Chatbot also nicht nur gescheitert, sondern hat sich auch der Erzeugung von Lügen und Täuschungen schuldig gemacht (also ist er vielleicht näher an der Demonstration menschlicher Eigenschaften, als wir denken). Um der KI im Allgemeinen gerecht zu werden, gibt es KI-Anwendungen, die Bilder erzeugen können, und es ist sehr gut möglich, dass eine davon in der Lage ist, ein brauchbares Netzwerkdiagramm zu erstellen.

Dann fragte ich ChatGPT, ob es eine Netzwerkbeschreibung basierend auf einer Router-Konfigurationsdatei generieren könne, und es lieferte eine anständige Zusammenfassung dessen, was konfiguriert wurde, bis es offenbar die Grenzen seines Rechenaufwands für meine Eingabe erreichte, eine Grenze, die wahrscheinlich von seinen Designern implementiert wurde. Schließlich handelt es sich um ein kostenloses Tool, und Ressourcen sind teuer, insbesondere für ein Unternehmen, das heutzutage viel Geld verbraucht.

Schlussfolgerungen

Zu den Herausforderungen, denen ich in meinem kurzen Experiment bei der Verwendung von ChatGPT für die Netzwerktechnik begegnet bin, gehören:

• Gewährleistung von Genauigkeit und Konsistenz
• Umgang mit Grenzfällen und Ausnahmen
• Integration mit bestehenden Systemen und Prozessen

Ich vermute, dass diese Probleme nicht nur bei ChatGPT oder KI-Anwendungen im Allgemeinen auftreten, und einige oberflächliche Recherchen könnten erklären, warum. Cornell-Forscher untersuchen seit einiger Zeit große Sprachmodelle (LLMs) und „unterscheiden zwischen formaler Kompetenz – der Kenntnis sprachlicher Regeln und Muster – und funktionale Kompetenz, eine Reihe von Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Sprache in realen Situationen zu verwenden.“

Auch aus einigen ihrer Forschungszusammenfassungen: „Zu oft verwechseln Menschen die Erstellung kohärenter Texte mit Gedanken oder sogar Empfindungsvermögen.“ Wir nennen dies einen „gut in der Sprache = gut im Denken“-Irrtum. Ebenso konzentriert sich die Kritik an LLMs auf ihre Unfähigkeit zu denken (oder zu rechnen oder eine kohärente Weltanschauung aufrechtzuerhalten) und übersieht manchmal ihre beeindruckenden Fortschritte beim Sprachenlernen. Wir nennen dies einen Trugschluss „schlecht im Denken = schlecht in der Sprache“.

Diese Analyse steht im Einklang mit meinen Erfahrungen bei der Vorbereitung dieses Artikels: Bei der Umsetzung von ChatGPT steht die Spezifität an erster Stelle. Große, offene Eingabeaufforderungen zu komplexen Themen verdeutlichen einen Mangel an „funktionaler Kompetenz“ im Chatbot, aber diese Realität neutralisiert nicht seine beeindruckenden Fähigkeiten, wenn er von einer Person, die mit der richtigen Verwendung vertraut ist, für bestimmte Aufgaben eingesetzt wird.

Kann ChatGPT also Netzwerktechniker ersetzen?

Noch nicht.

Mike Starr ist der CEO und Gründer von verfolgt.