KI in Entwicklerumgebungen: Spurkontrolle für Programmierer

Wie viele Berufsgruppen befürchten auch Programmierer, dass eine KI bald ihre Arbeit macht. Statt sich zu sorgen, sollten sie sie lieber sinnvoll nutzen. Denn das geht.

Artikel von Christian Heilmann veröffentlicht am 16. April 2023, 9:00 Uhr

KI-Funktionen können beim Programmieren helfen. (Bild: Pixabay)

Die ersten Nachrichten zu KI in der Softwareentwicklung waren regelrechte Hiobsbotschaften – über Systeme, die Programme automatisch vervollständigen und Programmierer damit überflüssig machen sollten. Schnell wurde jedoch klar: Es geht eigentlich nicht darum, wie schnell und wie viel Code eine KI schreibt. Es geht darum, ob Automatisierung es uns erlaubt, uns auf Wichtigeres zu konzentrieren, als immer wieder die gleichen Lösungen zu programmieren. Aktuell sind wir in der Phase, in der wir ausloten, wie KI unser Leben als Programmierer leichter machen kann. Denn das tut sie.

Viele intelligente, lernende Systeme haben sich in unserem Alltag schon etabliert: Die Bildersuche auf unseren Handys findet Bilder von Hunden, obwohl wir der Maschine niemals gesagt haben, dass dieses Foto von Waldi ist, und fast jede Textverarbeitung hat eine intelligente Vervollständigung von Sätzen, die in einem bestimmten Kontext erwartet werden.

Als mit Github Copilot und Amazon Codewhisperer die automatische Vervollständigung und Code-Erstellung aus Kommentaren auch in der Programmierwelt ankam, war es faszinierend zu sehen, wie schnell der Gartner Hype Cycle aus zu hohen Erwartungen, Enttäuschungen und einem vernünftigen Mittelweg von uns Programmierern angewandt wurde.

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Erst die Angst, dass alle Entwickler überflüssig werden, dann die Erkenntnis, dass automatische Lösungen nicht immer funktionieren, dann das Erkennen der praktischen Seite der Neuerung. (Bild: Gartner)

Dabei haben wir den Hype selbst geschürt, indem wir Beispiele zeigten, in denen man einen Kommentar schrieb und den passenden Code erstellt bekam. Oder in denen man eine Funktion mit einem sinnvollem Namen schrieb und automatisch Programmcode generiert wurde, der machte, was der Funktionsname verspricht. Die größte Neuerung war, dass dieser Programmcode aus anderen Lösungen auf Github kam oder gut bewertete Antworten in Foren erhielt und daher schon einmal von anderen Entwicklern für sinnvoll befunden wurde.

Das sind beeindruckende Beispiele, die viel weiter gehen, als das, was wir bisher an Code-Vervollständigung hatten. Oft ist es die Automatisierung dessen, was wir sonst von Hand machen. Wenn Entwickler steckenbleiben, sehen sie im Internet nach, ob jemand schon eine Lösung hat, und kopieren sie.

Andererseits sind diese Beispiele nur ein kleiner Einblick in das, was ein intelligentes System, das unsere Programmierung analysiert, für uns tun kann.

KI braucht zweierlei: viele Daten und viele Nutzer

Künstliche Intelligenz braucht zwei Dinge, um Menschen effektiv zu helfen: eine riesige Menge Daten und Endnutzer, die mit dem System arbeiten. Natürlich sind die ersten automatisch erstellten Ergebnisse eines jeden Systems erstmal fehlerhaft. Künstliche Intelligenz braucht Rückmeldungen, um Fehler zu vermeiden und von Nutzerverhalten zu lernen. Die Datenmenge haben wir, nun ist es unsere Aufgabe, die Spreu vom Weizen zu trennen. Das funktioniert, indem wir diese Systeme verwenden und fehlerhaften Code, der uns angeboten wird, als nicht sinnvoll bewerten.

Ich hatte schon sehr früh Zugang zu Github Copilot und Amazon Codewhisperer und bin zu dem Ergebnis gekommen, dass Systeme, die unseren Code intelligent vervollständigen, die Zukunft der effektiven Softwareentwicklung sind. Nicht nur für mich selbst, sondern vor allem auch für größere Teams.

Am Anfang ist maschinenunterstütze Programmierung gewöhnungsbedürftig. Man will Code schreiben und wird ständig unterbrochen. Noch schlimmer ist es, wenn die angebotenen Lösungen sich anders anfühlen als das, was man selbst programmiert hätte. Die meisten Lösungen werden als "KI Pair Programmer" beworben – und es wäre auch keine gute Erfahrung mit einem menschlichen Entwickler als Programmierpartner, der ganz andere Vorstellungen davon hat, was effektiv ist.

Aber: Je mehr man das System nutzt und mit eigenen Programmen füttert, desto besser werden die angebotenen Ergebnisse. Bei mir war es so: Während es sich in den ersten paar Tagen so anfühlte, als biete jemand anderes mir dauernd irgendwelchen fremden und seltsam geschriebenen Code, habe ich jetzt den Eindruck, als wüsste das System, was ich machen möchte, und zeigt mir Ergebnisse, die ich genau so von Hand geschrieben hätte.

Das überrascht eigentlich nicht: Das Handy gewöhnt sich ja auch daran, wie sein Nutzer Nachrichten verfasst und macht irgendwann passende Vorschläge – statt solcher, die zum Beispiel auch aus einem Pressebericht stammen könnten.

Richtig interessant wird es, wenn das intelligente System Kontext erkennt.