Warum Entwickler nicht von KI ersetzt werden können

Die wahre Frage für Programmierer ist nicht, ob KI sie ersetzen wird - sondern warum KI es nicht tun wird. KI-Coding-Assistenten können problemlos Code generieren, überprüfen und vervollständigen, wodurch die Arbeitslast eines Programmierers verringert wird. Laut Gartner werden bis 2028 75 % der Softwareingenieure sogar KI-Code-Assistenten nutzen.

Allerdings schafft KI nicht nur Chancen für Unternehmen, sondern bringt auch Risiken mit sich, was die Frage aufwirft, wie Programmierer KI-Code-Assistenten sicher nutzen können, um Bedenken zu mindern.

Der Einfluss von Coding-Assistenten in den MINT-Bereichen

Die erste Frage lautet: Was ist ein Coding-Assistent? Laut der französischen Cybersicherheitsbehörde und dem deutschen Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik sind KI-Coding-Assistenten Modelle, die auf großen Textmengen trainiert wurden und dann mithilfe von Quellcode verfeinert oder direkt auf großen Datensätzen von Quellcode trainiert werden. Das bedeutet, dass diese Assistenten keinen innovativen und einzigartigen Code erstellen; vielmehr lernen sie aus riesigen Datenbanken und schlagen auf den Mustern der Trainingsdaten basierend mehrere Alternativen vor.

Auswirkungen auf Arbeitgeber

In den MINT-Bereichen revolutioniert KI, wie Unternehmen arbeiten. Arbeitgeber können KI nutzen, um komplexe Datenanalysen zu automatisieren und Forschungs- und Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Eine Analyse von McKinsey zeigt, dass die Nachfrage nach bestimmten Berufen bis 2030 erheblich steigen könnte, insbesondere in den Bereichen MINT und Gesundheitswesen. Der Bedarf an MINT- und Gesundheitsfachkräften wird zwischen 2022 und 2030 voraussichtlich um 17 bis 30 Prozent steigen, was zu sieben Millionen neuen Arbeitsplätzen in Europa und weiteren sieben Millionen in den USA führen wird.

Generative KI könnte bis 2030 in Europa und den USA bis zu 30 Prozent der Arbeitsstunden automatisieren. Für MINT-Fachkräfte in Europa könnte die Integration von generativer KI den Anteil der automatisierten Arbeitsstunden mehr als verdoppeln, von 13 Prozent auf 27 Prozent.

Auswirkungen auf Arbeitnehmer

Während KI-Tools immer fortschrittlicher werden, gibt es wachsendes Bedenken, dass sie Entwickler ersetzen könnten. Viele Entwickler in der Branche sehen jedoch mehr Potenzial für KI, sie bei ihrer Arbeit zu unterstützen, anstatt sie zu ersetzen. Laut einer aktuellen Umfrage von BJIT nutzen bereits 66 % der Entwickler ChatGPT für Aufgaben wie das Beheben von Bugs oder das Verbessern von bestehendem Code. Und 77,8 % sind der Meinung, dass die Nutzung von KI tatsächlich die Codequalität verbessert. Das größte Potenzial von KI könnte darin liegen, bestimmte wiederholende oder routinemäßige Aufgaben wie das Beheben von Bugs und einfache Automatisierungsskripte zu übernehmen, weshalb 64,9 % der Entwickler glauben, dass KI die Qualität der Arbeit eines Programmierers sogar verbessern wird.

So fortgeschritten KI auch ist, nur 13,4 % glauben, dass sie Programmierer in den nächsten fünf Jahren tatsächlich ersetzen wird.

Die Risiken von KI-Coding-Assistenten

KI verändert schnell viele Industrien, und der Bereich Programmierung ist keine Ausnahme. Für Programmierer stellt KI sowohl Chancen als auch Risiken dar. Während KI-Tools helfen können, wiederholende Aufgaben zu automatisieren, den Coding-Workflow zu optimieren und sogar beim Debugging zu assistieren, gibt es mehrere potenzielle Risiken zu beachten:

Übermäßige Abhängigkeit von KI

Eine übermäßige Abhängigkeit von KI-Tools wie Code-Auto-Vervollständigung, KI-gesteuerter Code-Generierung oder Low-Code/No-Code-Plattformen könnte die Fähigkeit eines Programmierers einschränken, das Verständnis grundlegender Konzepte, Algorithmen und Problemlösungsfähigkeiten zu vertiefen. Wenn ein Problem im Code auftritt, könnten Programmierer, die zu sehr auf KI angewiesen sind, Schwierigkeiten haben, den Bug zu lösen oder den KI-generierten Code zu verbessern, da ihnen tieferes technisches Wissen fehlt.

Ein weiteres Ergebnis ist, dass einige Programmierer Bugs möglicherweise nicht erkennen oder schlechten Code nicht identifizieren können, weil sie ihre Programmierfähigkeiten nicht auf die gleiche Weise entwickelt haben wie diejenigen, die nicht auf KI angewiesen sind. Dies könnte zu einer Kompetenzlücke zwischen Codern führen, die von KI abhängen, und denen, die es nicht tun. Zudem könnte eine alleinige Abhängigkeit von KI-generiertem Code die Kreativität hemmen, was zu einer geringeren Innovation und schlechterer Codequalität führen könnte.

Bedenken bezüglich Qualität und Zuverlässigkeit

Da Programmierer den von KI generierten Code nicht vollständig verstehen, gibt es Bedenken hinsichtlich der Qualität und Zuverlässigkeit. KI-Tools sind nicht perfekt und können Code generieren, der möglicherweise nicht den besten Praktiken folgt oder nicht für die Leistung optimiert ist. Es besteht auch das Risiko, dass subtile Bugs eingeführt werden, die KI möglicherweise nicht erkennt, insbesondere bei komplexem oder nuanciertem Code. Programmierer könnten mehr Zeit mit dem Debuggen von KI-generiertem Code verbringen als mit dem Schreiben von eigenem Code, was die Produktivität und das Vertrauen in KI-Tools untergräbt.

Eine Studie der Purdue University über die Qualität der Antworten von ChatGPT auf Programmieranfragen ergab einige interessante Ergebnisse. Die Studie zeigte, dass ChatGPT in 50 % der Fälle falsche Antworten gab und 77 % der Antworten übermäßig ausführlich waren. Trotz dieser Mängel bevorzugten die Teilnehmer immer noch in 35 % der Fälle den KI-generierten Code. Ein bemerkenswerter Befund der Studie war, dass die Teilnehmer Fehlinformationen des Chatbots in 39 % der Fälle ignorierten.

Dieser KI-generierte Code ist nicht nur oft fehlerhaft, sondern auch unsicher, größtenteils aufgrund veralteter Daten. Daher ist KI-generierter Code unzuverlässig, es sei denn, er wird gründlich von einem menschlichen Programmierer überprüft. Programmierer, die KI-generierten Code überprüfen, sollten ein tiefes Verständnis des Codierens haben, Sicherheitsprüfungen durchführen und problematische Code-Blöcke kennzeichnen.

Automatisierungs-Bias

Laut Forbes bezeichnet Automatisierungs-Bias „unsere Tendenz, Vorschläge von automatisierten Entscheidungssystemen zu bevorzugen und widersprüchliche Informationen, die ohne Automatisierung gemacht werden, zu ignorieren, selbst wenn sie korrekt sind.“

KI-Systeme werden auf großen Datensätzen trainiert, die inhärente Vorurteile oder ethische Bedenken tragen können, die unbeabsichtigt in den Code eingeführt werden, den sie generieren. Automatisierungs-Bias kann schwerwiegende Folgen haben, insbesondere in kritischen Sektoren wie dem Gesundheitswesen und dem öffentlichen Verkehr. Es gab mehrere tragische Vorfälle, wie den Absturz von Air France Flug 447 im Jahr 2009, bei denen Automatisierungs-Bias eine bedeutende Rolle spielte.

Intellectual Property (IP) Risiken

Ein wesentliches Risiko im Bereich des geistigen Eigentums (IP) im Zusammenhang mit KI-generiertem Code ist das Potenzial für Urheberrechtsverletzungen. KI-Tools werden in der Regel auf großen Datensätzen trainiert, die öffentlich zugänglichen Quellcode enthalten, von denen ein Teil urheberrechtlich geschützt ist. Infolgedessen könnte KI-generierter Code Teile von urheberrechtlich geschütztem Code unbeabsichtigt replizieren, was zu unabsichtlichen IP-Verletzungen führen könnte. Dies ist besonders besorgniserregend, wenn der generierte Code in kommerziellen Produkten verwendet wird, da es Unternehmen rechtlichen Herausforderungen oder Klagen von den Eigentümern des ursprünglichen Codes aussetzen könnte. Darüber hinaus kann die Bestimmung des Eigentums an KI-generiertem Code komplex sein, da unklar sein könnte, ob der Entwickler, das Unternehmen hinter dem KI-Tool oder das KI-Modell selbst die Rechte an dem Output besitzt.

Ein weiteres IP-Risiko ist das „Verunreinigung“ von Open-Source-Lizenzen. KI-Tools verwenden öffentliche Codequellen und Datenbanken wie GitHub, die möglicherweise Code enthalten, der unter Copyleft-Lizenzen (z. B. GPL) lizenziert ist. Wenn KI-generierter Code Open-Source-Code unter einer Copyleft-Lizenz enthält, könnte dies alle proprietären oder anderen Open-Source-Lizenzen, die den Code schützen, außer Kraft setzen. Dies könnte zu Konflikten und rechtlichen Risiken führen, z. B. in Bezug auf Patentrechte und die Einhaltung von Lizenzbedingungen.

Sicherheitsrisiken

Eine Studie der Stanford University ergab, dass Programmierer, die KI für sicherheitsrelevante Programmieraufgaben einsetzten, weniger sicheren Code schrieben als diejenigen, die dies nicht taten. Eine weitere überraschende Entdeckung war, dass Programmierer, die KI nutzten, eher glaubten, sie hätten Code ohne Sicherheitslücken geschrieben.

Ähnlich testete die New York University die Sicherheit von Coding-Assistenten, speziell Copilot. In ihrer Studie produzierten sie 89 verschiedene Szenarien, die Copilot ausführen sollte, was zu 1.689 generierten Programmen führte. Die Ergebnisse zeigten, dass etwa 40 % des Codes anfällig für Cyber-Sicherheitslücken war.

KI-Tools können unbeabsichtigt unsicheren Code generieren, entweder aufgrund von Schwachstellen in den Trainingsdaten der KI oder weil sie Randfälle im Code nicht berücksichtigen. Dies könnte Software für Hacking oder Ausbeutung anfällig machen. Programmierer müssen besonders vorsichtig sein und den KI-generierten Code gründlich auf Sicherheitslücken überprüfen, da die ausschließliche Abhängigkeit von KI kritische Aspekte sicherer Codierungspraktiken übersehen könnte.

Wie Programmierer KI sicher nutzen können

KI ist für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben und in ihrem Sektor führend sein wollen, von entscheidender Bedeutung. Es ist jedoch wichtig, KI mit Vorsicht zu nutzen, besonders beim Programmieren, um Qualität und Sicherheit zu gewährleisten. Die französische Cybersicherheitsbehörde und das deutsche Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik haben Empfehlungen veröffentlicht, wie man KI sicher beim Programmieren einsetzen kann. Hier sind einige wichtige Erkenntnisse:

1. Bleiben Sie auf dem neuesten Stand: Programmierer sollten ihre Fähigkeiten kontinuierlich weiterentwickeln und sich über neue Technologien und Sicherheitspraktiken informieren. Dies kann sowohl durch interne Schulungen als auch durch die Zusammenarbeit mit externen KI-Experten erfolgen.

2. Die Rolle des Managements: Arbeitgeber sollten ihre Mitarbeiter nicht nur bei der Anpassung an KI unterstützen, sondern auch klare Richtlinien erstellen, Sicherheitsschulungen anbieten und Risikomanagement durchführen, um potenzielle Probleme zu minimieren. Die Einstellung qualifizierter Programmierer bleibt entscheidend, um die Qualität und Sicherheit des Codes zu gewährleisten.

3. Überprüfung des von KI generierten Codes: Obwohl KI ein leistungsstarkes Werkzeug für die Automatisierung von Programmieraufgaben ist, ist es entscheidend, dass erfahrene Entwickler den von KI generierten Code sorgfältig überprüfen. Dadurch können potenzielle Probleme wie Verzerrungen, Sicherheitslücken und Risiken im Bereich geistiges Eigentum erkannt werden.

Anwendungen von KI im Programmieren

Wir haben unser LinkedIn-Netzwerk nach den besten Einsatzmöglichkeiten von KI im Programmieren gefragt, und hier sind die Ergebnisse:

1. Code-Generierung: 32% der Befragten glauben, dass Code-Generierung eine der nützlichsten Anwendungen von KI im Programmieren ist. Tools wie GitHub Copilot, CodeT5 und Tabnine haben die Code-Generierung erleichtert, indem sie Deep-Learning-Algorithmen und große Sprachmodelle nutzen. Diese Tools können wiederkehrende Aufgaben automatisieren, Code in andere Programmiersprachen übersetzen und Codeblöcke vervollständigen. Allerdings ist KI am besten für einfache Code-Generierung geeignet und sollte bei komplexeren Aufgaben mit Vorsicht eingesetzt werden.

2. Fehlererkennung und -behebung: KI-Tools können Entwicklern helfen, Fehler zu finden und zu beheben, was viel Zeit spart. Ein Bericht von Stripe aus dem Jahr 2018 ergab, dass Entwickler wöchentlich mehr als 17 Stunden mit der Fehlererkennung und -behebung verbringen. KI kann Testfälle generieren, Fehler korrigieren und den Programmierprozess verbessern. Dennoch sollten Entwickler immer den von KI korrigierten Code überprüfen, um Qualität und Sicherheit zu gewährleisten.

3. Code-Überprüfung und Vorschläge: 41% der Befragten nutzen KI zur Überprüfung und Verbesserung bestehender Codes. KI kann Fehler erkennen, Optimierungen vorschlagen und Sicherheitslücken aufdecken. Sie kann auch bessere Algorithmen empfehlen, veraltete Bibliotheken kennzeichnen und sicherere Alternativen vorschlagen. Darüber hinaus kann KI Dokumentationen und Unit-Tests generieren, um die Klarheit und Wartbarkeit des Codes zu verbessern.

4. Weitere Anwendungen: Ein kleiner Teil (3%) des Netzwerks nutzt KI für Aufgaben wie die Generierung von Testfällen, das Erklären von Code und das Dokumentieren von Code.

Wie Amoria Bond Ihnen hilft, die besten Programmierer zu finden

Bei Amoria Bond konzentrieren wir uns darauf, Sie mit hochqualifizierten Programmierern zu verbinden, die sowohl Ihre technischen Anforderungen erfüllen als auch zu Ihrer Unternehmenskultur passen. Unser gründlicher Einstellungsprozess umfasst mehrere Interviews mit Technologiespezialisten, um sicherzustellen, dass die Kompatibilität und Qualität gegeben sind.

Wir verstehen die Komplexität und die Risiken des Programmierens, weshalb wir in unserem Rekrutierungsprozess großen Wert auf Wissen und Erfahrung legen, was zu einer besseren Mitarbeiterbindung und erfolgreichereren Platzierungen führt.

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