2 Punkte von GN⁺ 2024-10-31 | 2 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Google setzt intern wie extern voll auf KI
  • Google-CEO Sundar Pichai sagte am Dienstag bei der Bekanntgabe der Ergebnisse des dritten Quartals, dass mehr als 25 % des neu bei Google erstellten Codes von KI generiert werden
  • Pichai sagte, der Einsatz von KI beim Programmieren „steigere Produktivität und Effizienz“ innerhalb von Google. Nachdem der Code generiert wurde, wird er von Mitarbeitenden überprüft und verifiziert

    „Das hilft unseren Ingenieurinnen und Ingenieuren, mehr in kürzerer Zeit zu schaffen. Ich bin begeistert von unseren Fortschritten und den künftigen Chancen und werde mich weiterhin darauf konzentrieren, großartige Produkte zu entwickeln.“

Googles internes KI-Modell „Goose“

  • Business Insider berichtete im Februar, dass Google ein neues internes KI-Modell namens „Goose“ eingeführt habe, um Mitarbeitenden beim Programmieren und bei der Produktentwicklung zu helfen
  • Laut internen Dokumenten, die BI eingesehen hat, wurde Goose auf Basis von „25 Jahren Engineering-Expertise von Google“ trainiert

Sorgen der Mitarbeitenden und die Auswirkungen von KI

  • Pichais Zahlen werden bei Mitarbeitenden zwangsläufig die Frage aufwerfen, ob sie sich beim Programmieren selbst überflüssig machen, doch andere Beschäftigte sagen, dass KI ihre Arbeit bereits verändert hat
  • Unternehmensführungen hatten zuvor versprochen, dass KI den Googlerinnen und Googlern nicht die Arbeitsplätze wegnehmen werde, doch die Zahl von mehr als 25 % fällt auf und unterstreicht die Vorteile einer Weiterentwicklung dieser Technologie

Meinung von GN⁺

  • Angesichts der Fortschritte bei der KI-Technologie braucht es eine Diskussion darüber, wie sich die Rolle von Softwareingenieurinnen und -ingenieuren verändern wird. KI wird einfache, repetitive Aufgaben übernehmen, sodass sich Ingenieurinnen und Ingenieure stärker auf kreative und strategische Arbeit konzentrieren können
  • Gleichzeitig gibt es Bedenken hinsichtlich der Qualität und Wartbarkeit von KI-generiertem Code. Ingenieurinnen und Ingenieure müssen möglicherweise mehr Zeit für die Überprüfung und das Testen von KI-Code aufwenden
  • Die Weiterentwicklung von KI-Coding-Tools kann die Produktivität von Entwicklerinnen und Entwicklern steigern und Innovation beschleunigen, doch zugleich müssen ethische Fragen wie Datenschutz und algorithmische Verzerrungen berücksichtigt werden, und einige Mitarbeitende könnten sich um ihre berufliche Sicherheit sorgen

2 Kommentare

 
ragingwind 2024-11-01

Es macht mich sehr neugierig, dass „Goose“ auf „25 Jahren Engineering-Expertise von Google“ trainiert wurde. Wie ist wohl die Qualität des erzeugten Codes oder der Reviews?

 
GN⁺ 2024-10-31
Hacker-News-Kommentare
  • KI erzeugt einfachen Code gut, kann bei komplexem Code aber auf subtile Weise fehlerhaften Code produzieren. Es wird die Frage aufgeworfen, ob 25 % von Googles Code subtil fehlerhaft oder einfach nur einfacher Code sind.

  • Der Leiter des Teams für interne Entwicklungstools bei Google erklärt, dass verschiedene Methoden eingesetzt werden, um Sicherheit und Qualität der KI-Empfehlungen sicherzustellen, und betont, dass KI-Funktionen die Produktivität im Software Engineering verbessern.

    • Um Sicherheit und Qualität der KI-Empfehlungen zu gewährleisten, werden regelmäßiges Monitoring, Nachverfolgung der Codeherkunft und adversarielle Tests durchgeführt.
    • Mit A/B-Tests und randomisierten kontrollierten Experimenten wird überprüft, ob die Funktionen Produktivität und Durchsatz verbessern.
    • In allen bei Google intern verwendeten Programmiersprachen und Frameworks wurden ähnliche Effizienzgewinne beobachtet.
  • Es gibt Kritik, dass Google früher die Spitze der Softwareentwicklung gewesen sei, nun aber Code generiere, um Big-Data-Modelle zu verkaufen.

  • Es wird die Möglichkeit erwähnt, dass KI 50 % des Codes erzeugen könnte, wobei betont wird, dass Googles interne Codebasis sehr gut gepflegt ist.

    • Nicht alle Large Language Models (LLMs) sind gleich, und Googles Codebasis ist ein sehr gut gepflegter Datensatz.
    • Im Code-Review-Prozess werden durch LLMs große Verbesserungen erwartet.
  • 25 % von Googles Code bestehen aus grundlegender Fehlerprüfung und der Rückgabe von nil.

  • Es wird erwähnt, dass KI jene 25 % des Codes ersetzt hat, die zuvor von Stack Overflow kopiert und eingefügt wurden.

  • Ein Google-Mitarbeiter erklärt, dass er KI-generierten Code geschrieben hat und dass eine Code-Vervollständigungs-Engine als Produktivitätstool nützlich ist, aber kein echtes Engineering leistet.

    • Eine Code-Vervollständigungs-Engine ist nützlich, um die Zeile Code zu vervollständigen, an der man gerade schreibt, und ist ähnlich gut wie oder vielleicht etwas schlechter als Copilot.
  • Boilerplate-Code und Syntax für die Autovervollständigung kann KI liefern, aber die übrigen 75 % sind die Teile, über die man tatsächlich nachdenken muss.