Den Zauber des Vibe Coding brechen

• Die Massenproduktion komplexen, von AI generierten Codes breitet sich aus, und branchenweit entsteht das Phänomen, dass Code produziert wird, den Menschen nicht lesen
• Führungskräfte rechtfertigen Personalabbau durch AI, und Entwickler stehen unter Druck, Quoten für AI-erzeugten Code zu erfüllen
• Dieses „Vibe Coding“ erzeugt einen Zustand des „dark flow“, der dem Suchtmechanismus des Glücksspiels ähnelt, und führt zu einer Illusion von Produktivität
• Tatsächlich gibt es Studienergebnisse, nach denen sich die Produktivität beim Einsatz von AI-Coding-Tools zwar um 20 % verbessert anfühlt, real aber um 19 % sinkt
• AI ist nützlich, aber menschliches Denken, Kreativität und Software-Engineering-Fähigkeiten werden nicht ersetzt; wer sie aufgibt, riskiert vielmehr Rückschritt

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Die Ausbreitung von Vibe Coding und das Problembewusstsein

• Vibe Coding bedeutet die Massenproduktion komplexen, von AI generierten Codes, was dazu führt, dass er für Menschen schwer zu lesen oder zu warten ist
  • Manche Unternehmen rechtfertigen damit Entlassungen, dass AI menschliche Arbeit ersetzen könne
  • Entwickler stehen unter Druck, weil sie Nachteile in der Leistungsbewertung befürchten müssen, wenn sie die Quote für AI-generierten Code nicht erfüllen
  • Sowohl Studierende als auch Berufstätige zögern mit der Weiterentwicklung ihrer Fähigkeiten, aus Angst, „AI werde meine Arbeit bald ersetzen“
• AI ist tatsächlich nützlich, aber bei Vibe Coding ist Vorsicht geboten; bei falscher Nutzung kann es negative Folgen haben

Der Unterschied zwischen „Flow“ und „Dark Flow“

• Der von dem Psychologen Mihaly Csikszentmihalyi definierte „Flow“ ist ein Zustand völliger Vertiefung, in dem Herausforderung und Können im Gleichgewicht sind
• Umgekehrt kann ein Gefühl des Aufgehens auch bei Tätigkeiten entstehen, die wie Glücksspiel nichts mit Können zu tun haben; das ist eine Form von „falschem Flow“
  • Wie beim Slotmaschinen-Beispiel Loss Disguised as a Win (LDW) wird ein Verlust so dargestellt, als wäre er ein Gewinn
  • Studien zufolge löst LDW ähnliche physiologische Reaktionen wie ein echter Gewinn aus und verstärkt so die süchtig machende Vertiefung
• Dieses Phänomen wird als „dark flow“ oder „junk flow“ bezeichnet und meint süchtig machende Vertiefung ohne Wachstum

Die Ähnlichkeit zwischen Vibe Coding und Glücksspiel

• Der Entwickler Armin Ronacher erwähnte, dass er nach dem Einsatz von AI-Coding-Tools viel Code erzeugt habe, davon in Wirklichkeit aber fast nichts verwenden konnte
  • Das ähnelt der Täuschungsstruktur eines „falschen Gewinns“ beim Glücksspiel
• Vibe Coding verletzt die Bedingungen von Flow in folgenden Punkten
  • Kein klares Feedback zur Leistung, stattdessen ein irreführendes Gefühl von Erfolg
  • Ungleichgewicht zwischen Herausforderungsniveau und Fähigkeitsniveau
  • Die Illusion von Kontrolle lässt Nutzer glauben, sie würden das Ergebnis steuern
• Die Qualität von AI-generiertem Code wird oft erst Wochen später als problematisch erkannt; Bugs und nicht wartbare Komplexität treten verzögert zutage
• Sowohl LLMs als auch Slotmaschinen sind darauf ausgelegt, die psychologischen Reaktionen der Nutzer zu maximieren und so die weitere Nutzung zu fördern

Die Produktivitätsillusion und der „unzuverlässige Erzähler“

• Laut einer METR-Studie hatten Entwickler mit AI-Tools das Gefühl, 20 % schneller zu sein, waren tatsächlich aber 19 % langsamer
  • Das bedeutet eine Differenz von 40 % zwischen wahrgenommener und tatsächlicher Effizienz
• Auch von AI verfasste Texte können äußerlich ähnlich wirken, qualitativ aber schlechter sein
  • Ein Blogbeitrag eines AI-Forschers veränderte sich nach dem Schreiben durch AI zu einem weniger gut lesbaren Stil als zuvor
• Menschen fällt es schwer, ihre eigene Produktivität objektiv zu bewerten, und nach der Nutzung von AI neigen sie zu Überschätzung

Fehlprognosen und Karriererisiken

• Prognosen, dass AI das Programmieren vollständig ersetzen werde, haben sich wiederholt als falsch erwiesen
  • Geoffrey Hinton sagte voraus, bis 2021 werde AI Radiologen ersetzen, was nicht eingetreten ist
  • Google-Manager Sundar Pichai und Jeff Dean erklärten, bis 2023 würden alle Data Scientists automatische Tools für neuronales Netzwerkdesign nutzen, was ausblieb
  • Dario Amodei von Anthropic prognostizierte, bis Ende 2025 werde AI 90 % des gesamten Codes schreiben, wofür es keine Grundlage gibt
• Es ist riskant, wegen solcher überzogenen Aussichten die Entwicklung der eigenen Fähigkeiten einzustellen
  • Das Tempo des AI-Fortschritts wurde kontinuierlich höher eingeschätzt, als es tatsächlich war

Die anhaltende Bedeutung menschlichen Denkens und menschlicher Kreativität

• AI-Coding-Agenten erzeugen syntaktisch korrekten Code, aber
  • nützliche Abstraktionen, Modularisierung und Verbesserungen der Code-Struktur leisten sie nicht
  • Mit anderen Worten: Codierung wurde automatisiert, Software Engineering aber nicht
• Auch von AI erzeugte Texte wirken grammatikalisch natürlich, verfeinern aber weder Gedanken präzise noch erfassen sie den Kern
• Jeremy Howard warnt: „Wenn man das Denken vollständig an AI delegiert, verliert man die Fähigkeit zu lernen und zu wachsen“
  • AI ist als Werkzeug nützlich, ersetzt aber nicht die Kernkompetenzen des Menschen