[ad_1]
Es ist etwas mehr als ein Jahr her, seit chatgpt, das im November 2022 auf den Markt kam, explodierte.
Das wirft die Frage auf: Wie signifikant haben? ChatGPT und andere generative KI-Tools Welche Softwareentwicklungspraktiken sind davon betroffen? Sind sie auf dem richtigen Weg, Entwickler zu ersetzen? Können Sie immer noch ein effektiver Programmierer sein, ohne generative KI zu nutzen? Oder wird der GenAI-Hype im Bereich der Softwareentwicklung nicht der Realität gerecht?
Um diese Fragen zu beantworten, schauen wir uns an, wie generative KI die Softwareentwicklung im letzten Jahr oder so verändert hat und wie nicht.
Eine kurze Geschichte der generativen KI in der Softwareentwicklung
Zunächst sollten wir darauf hinweisen, dass ChatGPT nicht das erste generative KI-Tool war, das Programmierern zur Verfügung stand. GitHub-Copilotdas auf der gleichen KI-Kern-Engine wie ChatGPT basiert, gibt es seit 2021.
Noch weiter in die Vergangenheit reichen KI-gestützte Codierungstools wie Visual Studio IntelliCode existierte schon seit Jahrenobwohl sie in vielerlei Hinsicht viel weniger leistungsfähig sind als Copilot und ChatGPT.
Dennoch ist es wichtig zu erkennen, dass zumindest einige Entwickler bereits seit einiger Zeit KI verwenden, um ihnen beim Schreiben und Validieren von Code zu helfen. Die Veröffentlichung von ChatGPT stellte in dieser Hinsicht keine völlig neue Entwicklung dar.
Was ChatGPT für Programmierer getan hat und was nicht
Die eigentliche Frage ist also: Haben ChatGPT und andere KI-Tools der nächsten Generation ein neues Zeitalter im Bereich der Softwareentwicklung eingeläutet? Oder handelt es sich lediglich um verbesserte Versionen KI-gestützter Codierungstools, die gar nicht so neu sind?
Was ChatGPT bewirkt hat
Für beide Standpunkte gibt es gute Argumente. Einerseits könnte man behaupten, dass Unternehmen wie ChatGPT und Copilot so gut darin sind, Code zu generieren und Code zu bewerten, um Probleme zu identifizieren, dass man sich das Codieren zum jetzigen Zeitpunkt kaum ohne die Hilfe von KI vorstellen kann. In mancher Hinsicht fühlt es sich so an, als würde man ein Haus mit einer Handsäge statt mit Elektrowerkzeugen bauen: Es ist immer noch machbar, aber es ist so viel weniger effizient als ein modernerer Ansatz, dass man ins Hintertreffen geraten wird, wenn man an den alten Methoden festhält.
Darüber hinaus können generative KI-Tools mehr als nur Anwendungscode schreiben. Sie zeichnen sich auch durch die Erstellung von Code zum Fahren aus Automatisierte SoftwaretestsDies hilft Entwicklern, Fehler in ihren Anwendungen effektiver zu erkennen. Darüber hinaus können sie Vorschläge zur Gestaltung von Anwendungen machen. Und sie dienen als Recherchetools, mit denen Entwickler Informationen schneller finden können, als dies durch manuelles Durchsuchen von Dokumentationsdatenbanken möglich wäre.
Die anhaltenden Einschränkungen von ChatGPT
Andererseits bleibt die Tatsache bestehen, dass meines Wissens niemand komplexe Anwendungen allein mit ChatGPT oder anderen KI-gestützten Tools erstellt. Möglicherweise können Sie das Erstellen Sie relativ einfache Apps nur mit KI, und Sie können damit den größten Teil oder den gesamten Boilerplate-Code generieren. Es gibt jedoch keinen Grund zu der Annahme, dass ChatGPT und ähnliche Tools Programmierer irrelevant gemacht haben.
Dies gilt umso mehr, als man zum Schreiben von wartbarem Code mit KI ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen benötigt. Sie müssen in der Lage sein, ChatGPT zu beschreiben, wie Sie Ihre App aufbauen möchten, welche Sprachen oder Frameworks Sie verwenden möchten und möglicherweise sogar, welche Codierungskonventionen Sie befolgen müssen. Dies sind alles Überlegungen, die für die Erstellung einer realen App von entscheidender Bedeutung sind, und ChatGPT kann nicht wissen, wie man damit umgeht, es sei denn, Sie verfügen über die notwendigen Programmierkenntnisse, um im Detail zu erklären, was Sie wollen.
Wird die KI beim Programmieren weiterhin besser werden?
Es ist auch vernünftig anzunehmen, dass ChatGPT die Softwareentwicklung zwar noch nicht revolutioniert hat, dies aber in Zukunft tun könnte, basierend auf dem Wir gehen davon aus, dass die generative KI immer besser wird.
Ich neige jedoch dazu, zu glauben, dass sich GenAI zwar schrittweise weiterentwickeln wird, wie es bei den meisten Technologien der Fall ist, sich aber nicht sprunghaft verbessern wird. Was es heute tun kann, stellt im Grunde dar, was es immer tun kann – und die Arten von Fehlern und Einschränkungen, die GenAI heute betreffen, wie z. B. das Risiko einer sofortigen Injektion und die ständigen Probleme Halluzinationsherausforderung, werden wahrscheinlich nicht verschwinden, auch wenn es langsam einfacher werden könnte, sie zu bekämpfen.
Fazit: KI ist gut im Codieren, aber nicht allmächtig
Kurz gesagt: Während es falsch wäre zu leugnen, dass KI einen großen Einfluss auf die Codierung hatte, wäre es auch falsch zu behaupten, dass sie auf dem Weg ist, menschliche Entwickler zu ersetzen. Die extremen Positionen, die einige Leute gegenüber KI in der Softwareentwicklung vertreten – entweder, dass sie zu fehlerhaft ist, um nutzbar zu sein, oder dass es sich um ein beispielloses Werkzeug handelt, das die Arbeitsplätze von Programmierern auf der ganzen Welt gefährdet – wurden durch die Entwicklungen im Laufe des Jahres seit der Veröffentlichung von ChatGPT nicht bestätigt.
Über den Autor
Christopher Tozzi ist ein Technologieanalyst mit Fachkenntnissen in den Bereichen Cloud Computing, Anwendungsentwicklung, Open-Source-Software, Virtualisierung, Container und mehr. Er lehrt außerdem an einer großen Universität im Großraum Albany, New York. Sein Buch „For Fun and Profit: A History of the Free and Open Source Software Revolution“ wurde von MIT Press veröffentlicht.
[ad_2]
