- KI fürs Programmieren hat eine ähnliche Rollenstruktur wie bestehende Compiler
- Englische Prompts sind als Programmiersprache unpräzise und ineffizient
- Der Produktivitätsgewinn durch KI wird in der Praxis tendenziell übertrieben oder falsch wahrgenommen
- KI-Tools verändern den Entwicklungsprozess, aber die wirkliche Innovation könnte aus besseren Sprachen und Tools entstehen
- Die Einführung von LLMs bedeutet keinen Ersatz für Entwickler, sondern spiegelt eher die Grenzen der heutigen Entwicklungsumgebung wider
Ähnlichkeiten zwischen KI und Compilern
- Der Autor habe mit zunehmendem Alter aufgegeben, andere überzeugen zu wollen
- Es wird betont, dass viele Menschen sich nicht für die Wahrheit interessieren, sondern nur Überzeugungen folgen, die ihnen nützen
- Es wird Kritik an jenen geäußert, die behaupten: „Perception is reality“
- Es wird darauf hingewiesen, dass die in autonomes Fahren investierten Milliarden Dollar durch falsche Überzeugungen verschwendet wurden
- Die Vorstellung, dass KI Code schreiben könne, sei ähnlich wie die Sichtweise, Compiler würden programmieren
KI-Coding als compilerähnliches Modell
- Es wird erklärt, dass das optimale Modell für Programmier-KI der Compiler sei
- Nutzer geben einen Prompt (Code) ein und erhalten als Ergebnis eine kompilierte Ausgabe
- Der Unterschied liegt darin, dass der Prompt auf Englisch eingegeben wird, doch Englisch hat viele Nachteile wie mangelnde Klarheit und fehlende Spezifikation
- Bei neuen oder komplexen Aufgaben nimmt am Ende die Ausführlichkeit des Prompts zu
- Die Ausgabe der KI ist nicht deterministisch, und Änderungen an einem Teil des Prompts können das Gesamtergebnis beeinflussen
Kritische Sicht auf KI-Coding
- Dass KI-Coding positiv erscheint, liege an der Schwäche heutiger Tools, Sprachen und Bibliotheken
- Durch „KI“-Technologien seien bessere Suche, Optimierung und Werkzeuge zur Mustererkennung möglich geworden
- Tatsächlich programmiert weiterhin der Entwickler selbst; nur die Sprache, in der Code geschrieben wird, habe sich geändert
- Wenn ein Unternehmen LLMs einsetzen kann, um Entwickler zu ersetzen, bedeutet das, dass Codebasis und Einstellungsstandards des Unternehmens sehr niedrig sind
- KI kann wie Compiler oder Tabellenkalkulationen schrittweise einen Teil der Arbeit übernehmen
KI ist ein Werkzeug, langfristig braucht es bessere Sprachen und Bibliotheken
- Es wird betont, dass eine instrumentelle Sichtweise auf KI viel Nachdenken und Vorsicht erfordert
- Durch Investitionen in falsche Erwartungen oder Illusionen werden Milliarden Dollar verschwendet
- Erwähnt wird die Überreaktion des Marktes auf falsche Produktivitäts-Tools wie „vibe coding“
- Es gebe die Illusion, KI erhöhe die Produktivität tatsächlich um 20 %, doch es wird eine Studie (Paper) zitiert, nach der sie in Wirklichkeit um 19 % verlangsamt
- Echte Fortschritte könnten aus Innovationen bei Programmiersprachen, Compilern und Bibliotheken entstehen
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