GPT-3 ist der Anfang vom Ende der heimlichen Diktatoren unserer Zeit: Programmierer, Tekkis, Nerds, Entwickler… „Das geht so nicht“ oder „Das dauert aber sehr lange“ sind die Standardsätze, mit denen Programmier-Erhabene jeden Tag Tausende innovativer Projekte verhindern, weltweit dürften die Schäden durch willkürliche Projektverhinderung in den sehr hohen Milliarden-Bereich gehen.
Die Abhängigkeit der Innovatoren in Unternehmen von den Gralshütern der Codes ist ähnlich der eines Schwerkranken von einer künstlichen Beatmungsmaschine. Nur entscheidet hier ein/e Coding-ExperteIn darüber „was geht“. Will das Programmiergenie nicht, geht gar nichts. Wochenlang, monatelang. Da an den Schaltstellen der Chips sitzende Menschen perfekt darin sind, immer nur einen kleinen Teil ihrer Arbeit nachvollziehbar zu dokumentieren, sind sie meist unkündbar, selbst bei subtiler Arbeitsverweigerung. Denn mit ihnen geht oft wenig, ohne sie gar nichts.
Eineinhalb Jahre hat ein großes Nachrichtenmagazin gebraucht, um aus einer neuen Schnittstelle Inhalte in das Redaktionsmanagement-System zu integrieren. Ganz korrekt zusammengefasst – nachdem die eigene „IT“ des Kunden eineinhalb Jahre lang nichts ausgerichtet hatte, erledigte unser Werkstudent die Aufgabe in 5 Arbeitstagen.
Das für einfache oder mittelkomplexe Software-Arbeiten „Programmierer“ benötigt werden ist ungefähr so sinnvoll wie die Antwort des Erfinders Gottlieb Daimler auf die Frage, wie viele Kraftfahrzeuge in Deutschland benötigt werden: „Nie mehr als eine Million, mehr Chauffeure kann es ja nicht geben“.
Zwar werden Entwickler für komplexe Spezialaufgaben immer gebraucht werden, aber für 80 Prozent aller Aufgaben in der Software-Entwicklung (die ja meistens nur noch eine Software-Anpassung ist) werden sie überflüssig. Das ist der Tag, an dem viele Millionen Menschen feiern gehen werden!
Wann können Entwickler in die Wüste geschickt werden?
OpenAIs aktuelles Update deutet eine Revolution der Software-Entwicklung an: Eine KI kann natürliche, also einfach gesprochene Sprache in Programmiercode und damit in Software umwandeln. So könnten selbst komplette Code-Laien komplexe Computer-Programme erstellen. Die Versuche und Prototypen zeigen, dass in wenigen Jahren ein solcher Wunsch Wirklichkeit wird: „Bitte schreibe mir ein Programm, mit dem alle Daten, die ich in Excel abgelegt habe mit all den Daten, die ich über eine API und per Mail bekomme, verglichen und auf Zusammenhänge überprüft werden“. Eine Textzusammenfassung aus den Daten wird daraus dann auch automatisch erstellt, ebenso wie Grafiken, ein Podcast und ein kurzes Video.
Das Beispiel WordPress: Oberflächlich betrachtet eine sehr simple Software, mit der viele Dutzend Millionen Websites und Blogs weltweit betrieben werden. Wer einmal einen WordPress-Entwickler gefunden hat, der tatsächlich mit dieser Software umgehen und arbeiten kann, hat einen Volltreffer gelandet. Einen sehr seltenen. WordPress hat nämlich einen Geburtsfehler – die Software ist von Entwicklern geschrieben worden, die an zwei Dingen kein Interesse haben: An Inhalten und an einfacher Bedienbarkeit. Interessiert sie nicht. Warum auch?
Der „dumme User“ wird schon in wenigen Jahren einem WordPress-Tool in einfachen Worten beschreiben können, was er oder sie mit der WP-Anwendung machen möchte. Und wie von Zauberhand wird die Software genauso angepasst werden, wie gewünscht.
Die sich selbstschreibende Software ist schon sehr weit
DeepMind, ein KI-Unternehmen aus Großbritannien, hat seinen Maschinen beigebracht, Computersoftware zu schreiben – und sie schneiden in einem Wettbewerb fast so gut ab wie ein durchschnittlicher menschlicher Programmierer.
Das neue AlphaCode-System ist laut DeepMind in der Lage, Softwareprobleme zu lösen, die eine Kombination aus Logik, kritischem Denken und der Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen, erfordern. Das Tool nahm an 10 Runden auf der Programmierwettbewerbs-Website Codeforces teil, wo menschliche Teilnehmer ihre Programmierfähigkeiten testen. In diesen 10 Runden lag AlphaCode etwa auf dem Niveau des mittleren Teilnehmers. Laut DeepMind ist dies das erste Mal, dass ein KI-System, das Code schreibt, in Programmierwettbewerben ein konkurrenzfähiges Leistungsniveau erreicht hat.
AlphaCode wurde durch das Training eines neuronalen Netzwerks mit einer Vielzahl von Programmierbeispielen erstellt, die aus dem Software-Repository GitHub und von früheren Teilnehmern an Wettbewerben auf Codeforces stammen. Wenn es mit einem neuen Problem konfrontiert wird, erstellt es eine große Anzahl von Lösungen in den Programmiersprachen C++ und Python. Diese werden dann gefiltert und in eine Top-10-Liste aufgenommen.
Die Generierung von Code ist (noch) ein besondere Herausforderung für eine KI, weil es schwierig ist, zu beurteilen, wie nah am Erfolg eine bestimmte Code-Ausgabe ist. Ein Code, der abstürzt und somit sein Ziel nicht erreicht, könnte nur ein einziges Zeichen von einer perfekt funktionierenden Lösung entfernt sein.
Zum Glück helfen Programmierinnen und Programmierer selbst mit, sich abzuschaffen, in denen sie Software zum Coden von Software (unwissentlich) immer besser machen: Das zu Microsoft gehörende Unternehmen GitHub hat im vergangenen Jahr das Tool Copilot entwickelt. Millionen von Menschen nutzen GitHub, um Quellcode auszutauschen und Softwareprojekte zu organisieren. Copilot nahm Millionen dieser Codes und trainierte damit ein neuronales Netzwerk, das nun ähnliche Programmierprobleme lösen kann. Ganz alleine. Ohne Wartezeit und Bitten.
Bild: © Depositphotos.com / Vadymvdrobot
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