Das ist angeblich die Aussage von Mark Zuckerberg und der Microsoft CEO schätzt den Anteil der von KI dort geschriebenen Software aktuell auf rund 30 Prozent des Codes. Man könnte sarkastisch sein und darin die Erklärung der ganzen Probleme in Windows & Co sehen, aber laut Zuckerberg soll der KI-generierte Code bei Meta noch höher sein. Beide glauben aber vor allen Dingen an das Potenzial von KI-Code. Zuckerberg wird die Aussage zugeordnet, dass KI qualitativ hochwertigeren Code produzieren wird als der durchschnittliche, sehr gute Entwickler im Team.
Ich bin nicht sicher, ob ich diesen Aussagen zustimmen soll. Bei Beginn des Hypes un ChatGPT wäre ich zu 100% dabei gewesen. Ich war geradezu geflashed von den Möglichkeiten zur Generierung von Quellcode und die ersten Monate habe ich diese Möglichkeiten intensiv genutzt. Mir war dabei schon klar, dass ich auch mit Kursen bei LinkedIn Learning zum dem Thema den eigenen Ast absäge, auf dem ich sitze. Aber in so einem Fall gilt wie fast immer:
"Wenn ich das nicht mache, macht es ein anderer."
Zudem war ich von den Möglichkeiten einfach begeistert und überhaupt neugierig, meine theoretischen Erfahrungen und Kenntnisse in der konkreten Praxis zu erleben.
Mittlerweile sehe ich die Qualität der KI-generierten Codes aber immer kritischer. Die letzten Monate kam teils so viel Müll da raus, dass die Nacharbeiten mehr Zeit notwendig machten als wenn ich das selbst geschrieben hätte.
Und die Tendenz zu schlechterer Qualität bei Antworten der KI steigt nach meinem Empfinden. Nicht nur hinsichtlich der Qualität generierter Software, wo der Qualitätsabstieg mit einigem Aufwand im Griff zu halten ist – auch und vor allen Dingen hinsichtlich allgemeiner Antworten der KI, die extrem überzeugend vorgetragen werden, auch wenn sie fehlerhaft oder zumindest ungenau sind. Diese Fehler sind daher immer schwerer von richtigen Ergebnissen zu unterscheiden.
Der Grund, warum wir m.E. bei KI eine ungekehrte Entwicklung wie bei anderen Technologien und Konzepten haben, die mit der Zeit immer besser werden, ist banal und auch bekannt. Die Trainingsdaten selbst sind oft bereits KI-generiert und ein kleiner Mangel dort potentziert sich beim maschinellen Lernen der KI. Das Lernen aus schlechten Daten steigert sich also selbst in Richtung miesen Ergebnissen, die wiederum erneut von anderen Systemen zum Lernen verwendet werden. Ein Teufelskreis. Wie gesagt – ich habe hier keine revolutionäre Idee, denn schon in der Biologie sind Clone-Fehler bekannt. Aber ich empfinde es derzeit so, dass man dieses Problem einfach nicht in den Griff bekommt und deshalb die Nutzbarkeit von KI eigentlich immer weiter reduziert wird. Ganz im Gegensatz zu den Marketingaussagen der um Investitionsgelder bettelnden Firmen und dem Geplapper von Politikern, die wieder einmal den falschen Versprechen der Digitalisierungs-Dealer aufsitzen.
Trotzdem sehe ich die Möglichkeiten von KI als gigantisch und unglaublich faszinierend an. Nur nicht so naiv, wie es derzeit an der Oberfläche verkauft wird.
Wir werden sehen …