AI macht Programmierende langsamer

[Niesi]

Das ist auch mal interessant:

«Wenn Entwickler KI-Tools nutzen dürfen, benötigen sie 19 Prozent länger für die Bearbeitung von Aufgaben – eine deutliche Verlangsamung, die den Erwartungen der Entwickler und Expertenprognosen widerspricht.»

quelle: metr.org

Eine Zusammenfassung vom METR:

https://metr.org/blog/2025-07-10-early- ... dev-study/

Der komplette Originalreport vom METR:

https://arxiv.org/pdf/2507.09089

[Ich934]

Kann ich bestätigen. Deswegen las ich das wieder mit der KI. Ich las mir mal etwas optimieren oder Fehlermeldungen erklären. Aber die Entwicklung direkt, da bin ich besser...

[wp_xyz]

Das sehen manche Manager anders: https://www.heise.de/news/Softbank-1-00 ... 90298.html

[Mathias]

Das sehen manche Manager anders: https://www.heise.de/news/Softbank-1-00 ... 90298.html

Das sehe ich auch so, es kommt immer darauf an, für was man es verwendet. Ein Lazarus-Programm muss man mit ChatGPT nicht machen.
Aber in Sache C, ist die KI unterdessen recht gut. Ich bin gerade mit dbus am basteln. Ohne ChatGPT wäre ich da nicht soweit gekommen.
Man kann sagen je mehr etwas verbreitet ist, desto mehr kann einem ChatGPT helfen.

[hum4n0id3]

Wenn die Befürworter mit der KI Recht haben, werden wir es in wenigen Jahren bereits wissen. Bis dahin ist das alles Spekulation und nicht das erste Mal in der technischen Geschichte. Momentan verschiebt sich in der Programmierung lediglich das schreiben von Code, das wird wohl maschinell immer mehr zunehmen, lesen und verstehen ist immer noch dem Menschen vorbehalten.

Allerdings sehe ich hier das Problem das sich mehr Menschen auf die KI verlassen werden und das lesen und verstehen immer mehr abhanden kommt. Wer sich mit dem Code nicht umfassend befasst, wird das auch nicht umfassend verstehen. Vielleicht bekommen die zukünftigen KI Systeme es aber auch hin, sauber und richtig zu arbeiten, so wie wir es halt verstehen. Dann ist das wohl für den Menschen ein verlorenes Feld.

Neuerdings habe ich mir per ChatGPT ein Konsolen-Befehl in PHP programmieren lassen. Es hat auch funktioniert und es gab keine Syntaktische Fehler, allerdings waren die Variablen vertauscht gewesen. Das sah aus als ob dem Programmierer vollkommen egal wär, was diese Variablen bedeuten und im Kontext war das halt falsch. Da ich die Aufgabe noch frisch vorliegen hatte, habe ich die Variablen dann selbst korrigiert, also so hingestellt wie sie richtig wären. Hätte ich es so gelassen oder jemand anderes hätte sich den Code ansehen müssen, würde keiner mehr wissen was der Code eigentlich macht.

Probleme gibt es, aber es ist trotzdem eine beeindruckende Technik.

[m.fuchs]

Genau das ist das Hauptproblem, was viele im Management-Bereich und anderswo nicht verstehen. Man kann keine echten Personen ersetzen, weil es dann keine Qualitätskonzrolle des erzeugten Quarks gibt.

Man muss als Bediener wissen wie die Technologie funktioniert.

[wennerer]

Eine KI so wie wir sie jetzt haben kann nur etwas präsentieren was sie vorher irgendwo im Internet gefunden und gesammelt hat. Wenn eine Firma innovativ sein will kann sie darauf nicht setzen. Es mag zwar kurzfristig Einsparungen bringen aber Stillstand bedeutet Rückschritt. Wer mittel- und langfristig denkt braucht Mitarbeiter mit neuen Ideen und Innovationen. Das kann keine KI leisten. Ich denke dies ist den meisten Firmenchef's bewusst aber leider gibt es auch Manager die nur auf den nächsten Monatsabschluss schielen.

Nur eine Meinung.
Bernd

[Warf]

Es gibt ja nicht umsonst den "Insider joke" der "Copilot Break". Copilot in VSCode hat ja ein Autocomplete ganze Zeilen Vervollständigen kann. Das braucht aber einen ganzen Roundtrip zum Server inklusive der Berechenzeit, in der Zeit wartet man dann einfach, oftmals länger als man selbst brauchen würde um die Zeile fertig zu schreiben.

Beispiel in einem C# Projekt wo ich mal Copilot ausprobiert habe hatte ich eine reset Funktion hatte ich sehr viele Zeilen der art:

Code: Alles auswählen

variableName = 0;

Da kann ich dann die ersten paar zeichen des Variablen Namen schreiben und auf Copilot warten. Das hat etwa 2-3 sekunden gedauert. Das tippen der Zeile oben dauert weniger als eine.

Deshalb hab ich tatsächlich Copilot auto complete direkt ausgeschaltet. Das gesagt, ich mag tatsächlich die Interaktiven chats. E.g. wenn man einen Bug hat und partout nicht rausfindet warum, und es am Ende einfach nur ein dummer typo war, kann man einfach die AI fragen: "Hey irgendwas offensichtlich falsch hier" und die findet typos und so sachen sehr schnell.

Das zweite wo AI definitiv schneller ist als ich sind design sachen. Ich hab ne Website in Light theme und will ein Dark Theme machen, einfach die gesammte CSS Datei an Chat GPT geben und sagen: Dieses CSS ist in Light Theme, mach mir mal da bitte ein Dark Theme im stil von ANWENDUNG XYZ draus" und es macht das in ein paar sekunden. Bisschen manuelles anpassen ist notwendig, aber es ist viel schneller als alles selbst zu machen

Und damit kann man auch sehr sehr lustige Sachen machen, der Angehängte Screenshot war von einem Hex Editor den ich mal geschrieben hab mit der Prompt:

Du bist ein Set Designer für einen Film der eine Homage an die Hackerfilme der 90er ist. Design mir diese CSS Datei als wäre es eine Prop in dem Film als Tool das der Hauptcharacter zum Hacken benutzt

HexEdit.png

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[TSchnuckenbock]

Das sehen manche Manager anders: https://www.heise.de/news/Softbank-1-00 ... 90298.html

Nachdem ich mir den Heise-Artikel durchgelesen hatte, warf ich auch mal einen Blick in die Kommentare.
Dabei war ich verblüfft, wieviele der Heise-Leser, die ja ansich IT- bzw Technik-affin sind, nicht überblicken, wo und wie überall KI-Techniken Einzug halten könnten. Die Kommentatoren bei Heise machten auf mich einen überheblichen Eindruck.
Meine Gedanken waren z.B., daß zukünftig ein Programmierer viele KI-Kollegen haben könnte und diese anleitet, um Projekte umzusetzen. Die KI-Kollegen checken sich gegenseitig, schreiben Tests, lernen von einander usw.
Der Programmierer ist dann der Chef im Ring, der die KI-Truppe in die richtige Richtung lenkt.
Es wird auch KI-Systeme geben, die mit verifizierten Code-Bausteinen trainiert sind.....gibt's wahrscheinlich jetzt schon.
Die Produktivität wird steigen und wer die Schlagzahl nicht mit macht, für den sind die Tage im Job gezählt.

Ich hatte mir für's Rentendasein in einigen Jahren 'ne Sache überlegt, um die Rentenlücke beim Geld zu stopfen. Nun grübel ich seit einiger Zeit immer mehr, ob mir in den nächsten Jahren die KI im weitesten Sinne nicht einen Strich durch die Rechnung machen könnte.

[corpsman]

*g*
also ich mach mir da keine so Sorgen, ja die Ki Systeme werden immer besser und ich setze diese auch gerne auf Arbeit ein (allein schon weil mein AG dafür bezahlt).

Wenn man Dinge macht die schon zig mal gelöst wurden sind diese Systeme auch echt spitze. Aber ich arbeite in R&D, dort wird Code geschrieben der nicht 1000fach im Netz ist. Da versagen diese Systeme komplett, weil sie den Code einfach nicht verstehen und merken, dass entscheidende Kleinigkeiten Fehlen.

Und wenn einem dass Bewust ist, kann man damit auch sehr Produktiv arbeiten.
Jobs wie
- Mach mal Doxygen kommentare
- Schreib mir mal nen Testrumpf
- Warum compiliert das nicht ?
sind ideal für KI's.

Zur Zeit setzte ich privat nen neuen Laptop auf, da hat mir die KI auch massiv geholfen, die Flut der via Google verfügbaren antworten zu klassifiziern und zu sortieren, und nur nach 2 Tagen läuft mein neuer Rechner (fast) komplett gleich wie der ALte (alle Fragen die ich hatte bezogen sich aufs Einrichten von Linux Mint Mate, die Lazarus IDE schnurrt wie ein kätzchen ). Das hat früher deutlich länger gedauert, alleine schon weil nicht jeder im Forum sofort antwortet ..

[Mathias]

*g*
also ich mach mir da keine so Sorgen, ja die Ki Systeme werden immer besser und ich setze diese auch gerne auf Arbeit ein (allein schon weil mein AG dafür bezahlt).

Ich mir auch nicht.
Es wurde schon mehrmals gesagt, das die KI auch falschen Code aus Foren übernimmt.
Wen die KI aber intelligent genug ist, liest sie den ganzen Thread durch und schaut wie die User auf den Code geantwortet haben. Wen da steht, das es nicht funktioniert, übernimmt die KI aus dies und ignoriert den fehlerhaften Code.
Was ich auch vermute, des es eine URL-Liste von lib Referenzen gibt, welche io. sind. ZB. die von GTK4.
Wen das so ist, habe ich kein bedenken, vor allem bei geläufigen Sachen wie C und GTK4.
Aber fragt man er solle ein Lazarus Programm mit Vulkan machen, dann wir er sicher (noch) scheitern.

[Zvoni]

Das ist auch mal interessant:

«Wenn Entwickler KI-Tools nutzen dürfen, benötigen sie 19 Prozent länger für die Bearbeitung von Aufgaben – eine deutliche Verlangsamung, die den Erwartungen der Entwickler und Expertenprognosen widerspricht.»

quelle: metr.org

Eine Zusammenfassung vom METR:

https://metr.org/blog/2025-07-10-early- ... dev-study/

Der komplette Originalreport vom METR:

https://arxiv.org/pdf/2507.09089

Ist das dann die Rechtfertigung, warum Programmierer die Mehrwertsteuer auf ihrer Rechnung ausweisen?

[Stevie]

...
Wen die KI aber intelligent genug ist, liest sie den ganzen Thread durch und schaut wie die User auf den Code geantwortet haben. Wen da steht, das es nicht funktioniert, übernimmt die KI aus dies und ignoriert den fehlerhaften Code.
...

LLMs kennen kein 'richtig' oder 'falsch', kein 'logisch' oder 'unlogisch' und auch kein 'fehlerfrei' oder 'fehlerhaft'. Sie kennen nur 'kommt häufig vor' bzw. 'kommt häufig vor im Kontext von'. Das, was sich sich da 'künstliche Intelligenz' nennt, arbeitet ganz stumpf nach einer quantitativen Methode und was häufig vorkommt, wird für wahrscheinlich gehalten und somit vorgeschlagen. Entsprechend weiß sie gar nicht, was fehlerhafter Code ist, sondern nur, welcher Code häufig gezeigt wird.

[Jorg3000]

'kommt häufig vor im Kontext von'

Deshalb ein kleiner Tipp: Man erhält u.U. besseren Quellcode, wenn man in seiner Fragestellung nach einem "robusten, sicheren, modularen, funktionierenden, fehlerfreien, produktionsfähigen Quellcode" fragt, denn zum gelernten Kontext gehört auch, welche Wörter im Umfeld des Erlernten standen (Self Attention Mechanism).
Deshalb ist es LLMs möglich, sprachlich verschiedene Färbungen zu reproduzieren - und dazu gehört ggf. auch die Wahrscheinlichkeit entwender von Murks aus Foren oder getestetem Code aus Veröffentlichungen.

[Mathias]

LLMs kennen kein 'richtig' oder 'falsch', kein 'logisch' oder 'unlogisch' und auch kein 'fehlerfrei' oder 'fehlerhaft'. Sie kennen nur 'kommt häufig vor' bzw. 'kommt häufig vor im Kontext von'. Das, was sich sich da 'künstliche Intelligenz' nennt, arbeitet ganz stumpf nach einer quantitativen Methode und was häufig vorkommt, wird für wahrscheinlich gehalten und somit vorgeschlagen. Entsprechend weiß sie gar nicht, was fehlerhafter Code ist, sondern nur, welcher Code häufig gezeigt wird.

Was noch nicht ist, kann noch werden.