An die Entwickler: Wie oft nutzt ihr KI-Tools wie Copilot mittlerweile im Alltag?
(Mir ist bewusst, dass ML-Modelle keine echte KI sind, wird aber im allgemeinen Volksmund so bezeichnet. Ihr wisst, was ich meine. ;-))
Auch, wenn es die Option "Brauche ich nicht" gibt, ist damit eher eine persönliche Überzeugung gemeint. "Brauchen" würde es theoretisch natürlich kein guter Entwickler.
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Naja, GitHub Copilot ist in Visual Studio integriert und vervollständigt das, was ich schreibe. "Oft" ist also etwas untertrieben, beim Programmieren nutze ich es eigentlich permanent :D Ich lass mir davon keine komplexen Logiken generieren (taugt in der Regel sowieso nicht), aber es nimmt mir einiges an Schreibarbeit ab, weil ich nicht alles ausschreiben muss.
Und alle, die erzählen, sie nutzen keine KI, lügen oder haben keine Ahnung.
Das, was viele unter KI verstehen, ist nur das, was medienwirksam ist, also ChatGPT und der SciFi-Müll, tatsächlich ist das Thema aber riesig groß und seit vielen Jahren längst ein fester Bestandteil in vielen Bereichen.
Visual Studio hat auch schon länger vor GitHub Copilot eine eigene selbst lernende KI-Unterstützung gehabt, GitHub Copilot ist einfach nur besser. Google arbeitet mit KI, anders wäre das nicht machbar. Ich könnte mir auch vorstellen, dass diverse Spam-Filter bei den E-Mail-Anbietern mit diesen Technologien arbeiten. Social Media arbeitet mit solchen Systemen, um personalisierte Vorschläge anzubieten. Und so weiter.
Und indirekt nutzen wir es auch, da diverse Technologien mit KI optimiert werden, relativ aktuelles Beispiel: Kernfusion. Der Stellarator wurde durch ein eigens dafür entwickeltes System entworfen. Genau weiß ich das nicht, aber es müsste ein genetischer Algorithmus gewesen sein.
Und das alles ist auch nicht erst seit ChatGPT ein Bestandteil. Seit ChatGPT ist es plötzlich für die breite Masse bekannt geworden, dabei ist KI seit Jahren immer wieder Thema wegen Fake-News und der berechtigten Angst vor Manipulation durch gefälschte Bilder, Videos und Ton-Aufnahmen. Sowas wie KI-Accounts auf Instagram gab's meine ich auch schon Jahre vor ChatGPT.
Ach ja und Thema Zuverlässigkeit:
So ein LLM ist in der Tat nicht super zuverlässig.
Mit der Zeit lernt man die Antworten aber einzuschätzen, ich frage bei ChatGPT daher häufig ganz gezielt Fragen, die das Thema aus unterschiedlichen Winkeln beleuchten und vergleiche dann die Antworten, so kann man Falschaussagen meistens ziemlich schnell erkennen, weil sie einfach nicht zueinander passen. Und dann ist natürlich die Erklärung auch ein entscheidender Faktor, da verstecken sich auch gerne mal Ungenauigkeiten, wo ich dann nachbohren und Fehler finden kann.
Und darüber hinaus, wenn das Thema wichtiger ist, muss man natürlich immer nochmal gegen lesen, aber das sollte man ja so oder so.
"Brauchen" würde es theoretisch natürlich kein guter Entwickler.
Ich würde mich als guten Entwickler bezeichnen, aber doch: "brauche" ich :D
Einfach weil ich bei der Arbeit schreibfaul und ungeduldig bin :D Ich arbeite mittlerweile so schnell, auch durch Autovervollständigung, die mir so in Fleisch und Blut übergegangen ist, dass ich das einfach nicht mehr missen will.
Habe mich am Anfang sehr dagegen gesträubt, aber mittlerweile nutze ich es teilweise. Programmieren mithilfe von KI wird die Zukunft sein, auch wenn sich viele dagegen sträuben. Richtig eingesetzt kann sie aktuell kleinere Skripte, ohne viel Logikzusammenhänge (z.B. eine Regex) erstellen. Auch komplexere Sachen können erstellt werden, allerdings muss man da selbst immer drüber arbeiten, oft macht KI auch Fehler und erstellt unfunktionalen Code. Allerdings ist es oft schneller drüber zuarbeiten als komplett selbst zu schreiben.
Das ganze ist natürlich Situationsabhängig, für Interne und B2B Bereiche ist die Performance und Qualität des Codes i.d.R. eher zweitrangig, anders als bei B2C Anwendungen, da die Performance und die Qualität des Codes (z.b. Semantik) auch das Google SEO beeinflusst.
Der Vorteil und der Grund warum Programmierer zukünftig KI verwenden werden ist einfach Zeitersparnis, den Trend gibt es ja schon seit zig Jahren, der Grund warum man eine Libary verwendet ist letztendlich auch einfach nur: Zeitersparnis.
Vorteil: Schneller und kostengünstiger Webprojekte erstellen
Nachteil: Kleineres Entwicklerteam notwendig
Gar nicht.
Ich habe noch gelernt, mir meine benötigten Informationen aus den verfügbaren Quellen selbst zusammen zu tragen und dabei daraus auch noch etwas zu lernen.
Würde ich KI einsetzen, bekäme ich doch lediglich Vorschläge unterbreitet, die keinesfalls korrekt sein müssen. Daraus folgt dann, dass ich mir die Informationen auf dem üblichen Weg ohnehin selbst sammeln muss, damit man die Ergebnisse der KI verifizieren kann. Verursacht also mehr Arbeit, die mir niemand bezahlt.
Ki ist aber ein deutlich effizienteres Recherchieren. Als Googeln oder so
+ "Gar nicht, darf ich nicht".
Firmenrichtlinien verbieten, dass man Requirements (auch als Volltext) in eine KI packt, die das ja dann logischerweise auch als Lerndaten nimmt.
Zusätzlich bin ich bisher problemlos ohne zurecht gekommen.
Firmenrichtlinien verbieten, dass man Requirements (auch als Volltext) in eine KI packt, die das ja dann logischerweise auch als Lerndaten nimmt.
Nicht notwendigerweise. Z.b. nicht in einem OpenAI Team Account.
Ja, dass Firmenrichtlinen reingrätschen habe ich auch schon erlebt. Da bin ich froh, dass mein momentanes Unternehmen damit deutlich lockerer umgeht.
Gar nicht. Habe noch keinen wirklichen Use-Case dafür gefunden. Problem ist heute ja noch, dass die Ergebnisse häufig nicht richtig sind. Sowas ist ganz ok, wenn man sich ein Bild erstellen lässt, wo Kreativität in Ordnung ist und es kein richtig oder falsch gibt. Bei Software ist das natürlich nicht so einfach.
Das meiste, wofür ich es nutzen würde habe ich aber eh schon (teil)automatisiert. Sprich Snippets, Templates, Multiline Editing, Regex Replace oder auch mal Code erstellen mittels Code oder einer SQL Engine.
Dazu bricht das hin- und hertabben bei so Chatbots natürlich den Fokus. Co-Pilot kostet und hat z.B. für meine meistgenutzte IDE keine Integration. Davon ab ist es natürlich problematisch da Code rein zu kopieren.
Ich habe aber auch in der Regel kein Problem das was ich möchte in Code umzusetzen. Die Probleme sind ja meist eher das Problem verstehen, sich da rantasten, die Kommunikation mit dem Kunden etc. pp.
Gehe aber mal davon aus, dass der Kram in einigen Jahren gut und schnell lokal laufen kann, mehr Integrationen hat und etwas wie eine bessere Snippet Sammlung sein wird mit ein wenig Kontext dahinter.
Wobei ich da auch skeptisch bin, was die Qualität angeht. Wird eben mit den aktuellen Sachen, sowohl guten, als auch schlechten trainiert. Daraus kommt dann was Mittelmäßiges. Der Einsatz verbreitet sich immer mehr, neue Trainingsergebnisse stammen dann aus gut und schlecht dieses Mittelmaßes usw. Könnte durchaus eine Abwärtsspirale auslösen.