KI vs. Mensch: Die Veröffentlichung von ChatGPT 3.5 hat die Welt der Programmierer nachhaltig verändert. Auch wenn viele von uns, mich eingeschlossen, die genaue Funktionsweise dieser Technologie noch nicht vollständig verstanden haben, ist sie bereits ein unverzichtbares Werkzeug in unserem Arbeitsalltag geworden. Für manche hat ChatGPT sogar traditionelle Informationsquellen wie Stack Overflow, Google oder IDE-integrierte Funktionen überflüssig gemacht. Und dennoch stehen wir erst am Anfang einer spannenden Entwicklungsreise. Zwar liegt die wahre Zukunft dieser Technologie in den Händen von Giganten wie Microsoft, aber es ist sicherlich spannend, eigene Prognosen darüber anzustellen, was als nächstes kommen könnte. In diesem Artikel möchte ich meine persönlichen Vorhersagen darüber teilen, wie Roboter, ausgestattet mit Generativer KI, unsere Welt in den kommenden Jahren prägen könnten. Dabei werde ich versuchen, nicht nur bereits bekannte Ideen von GitHubNext zu wiederholen, sondern einen Blick über den Tellerrand zu werfen. Je weiter Sie in der Liste voranschreiten, desto futuristischer und visionärer werden die Prognosen.
Bug-Reporting
Sie werden den Code analysieren, unterschiedliche Tests durchführen und Fehlerberichte einreichen, wenn sie Anomalien feststellen. Zudem werden sie Berichte erstellen, wenn sie auf schlecht dokumentierten, obfuskierten oder sicherheitsanfälligen Code stoßen, oder wenn der Code keine automatisierten Tests enthält. Außerdem werden sie Code markieren, der von etablierten Normen oder Best Practices abweicht. Diese Berichte werden so sorgfältig erstellt, voller technischer Details und ergänzender Links, dass Programmierer diese robotergenerierten Berichte den von Menschen erstellten vorziehen werden.
Überprüfung von Pull-Anfragen
Sie werden Pull-Anfragen, die im Repository entweder von Menschen oder von Robotern eingereicht wurden, bewerten. Dabei werden sie spezielle Zeilen des Codes kommentieren, um die Codequalität zu kritisieren oder bessere Alternativen vorzuschlagen. Sie werden einen Verlauf früherer Vorschläge führen und bei Bedarf ihre Argumentation fortsetzen. Letztlich wird der Urheber der Pull-Anfrage möglicherweise nicht einmal bemerken, ob der Überprüfer menschlich oder robotisch ist.
Roboter werden Routineaufgaben wie das Prüfen von Pull Requests übernehmen. Sie werden Änderungsvorschläge kommentieren und Quelltext annotieren. Langfristig werden wir die Roboter kaum noch von menschlichen Reviewern unterscheiden können.
Code-Refaktorisierung
Aus einem umfangreichen Repertoire anerkannter Mikro-Refaktorisierungen werden sie die jeweils relevantesten auswählen und Pull-Anfragen mit diesen Änderungen einreichen. Sie werden die Funktionalität des Codes nicht beeinträchtigen oder umfassende Änderungen vornehmen. Stattdessen werden sie schrittweise die Code-Qualität verbessern, um den Zusammenführungsprozess für menschliche Entwickler zu vereinfachen. Allmählich werden sie die Lesbarkeit, Wartbarkeit und Verständlichkeit des Codes erhöhen, hauptsächlich für das Verständnis durch Roboter.
Priorisierung des Backlogs
Sie werden Aufgaben und Probleme in relevante Meilensteine einordnen und ihre jeweiligen Prioritäten bestimmen. Unter Berücksichtigung historischer Daten, der aktuellen Teamgeschwindigkeit und anderer relevanter Kennzahlen werden sie ein priorisiertes Backlog erstellen, das sowohl mit den unmittelbaren Zielen als auch mit den übergeordneten Zielen im Einklang steht.
Verfeinerung von Fehlerberichten
Sie werden bestehende Fehlerberichte erneut bewerten, sie mit zusätzlichen Details ergänzen, den betroffenen Code erläutern und potenzielle Test-Ausschnitte zur Reproduktion des Problems empfehlen. Sie werden Rollen übernehmen, die von menschlichen Programmierern oft vernachlässigt werden: umfassende Erklärungen zur Erleichterung der Fehlerbehebung bieten.
Dokumentation des Quellcodes
Sie werden komplexe Code-Strukturen identifizieren, wie beispielsweise komplexe Funktionen, umfangreiche Klassen und voluminöse Datenstrukturen. Anschließend werden sie Dokumentationsblöcke generieren und Pull-Anfragen für diese stellen. Menschen werden diese Beiträge gerne annehmen, da das Dokumentieren von externem Code allgemein als monoton und mühsam empfunden wird. Darüber hinaus wird dies ein häufiges menschliches Manko beheben – die Sicherstellung, dass die Dokumentation mit dem Quellcode synchron bleibt.
Fehlerbehebung
Auf Grundlage ihrer Analyse des bestehenden Codes und der registrierten Fehlerberichte werden sie Lösungen entwickeln und diese durch neue Pull-Anfragen einführen. Diese Einreichungen werden die Art der Lösung, die Logik dahinter, ihre Dringlichkeit und mögliche Alternativen erläutern. Menschliche Entwickler werden diese Änderungen einfach integrieren.
Formalisierung von Anforderungen
Sie werden die Codebasis und zugehörige Diskussionen analysieren, um formale Anforderungsdefinitionen abzuleiten. Mit Hilfe von Instrumenten wie Use-Case-Diagrammen, Anforderungsmatrizen oder weniger formellen Dokumenten wie READMEs oder Wikis werden sie diese Dokumente kontinuierlich aktualisieren—eine Aufgabe, die von menschlichen Entwicklern oft vernachlässigt wird.
Unterstützung bei der Einarbeitung
Sie werden die Integration neuer Entwickler erleichtern, indem sie sie durch die Codebasis navigieren, architektonische Entscheidungen erläutern und individuell angepasste Tutorials anbieten. Sie werden auch interaktive Erläuterungen zu spezifischen Code-Segmenten bieten.
Analyse Technischer Schulden
Sie werden die Codebasis bewerten, um Bereiche zu erkennen, in denen technische Schulden angesammelt werden, und proaktive Maßnahmen zur Minderung empfehlen. Tickets werden erstellt, die diese kritischen Bereiche hervorheben und Verbesserungen vorschlagen.
Aufräumen der Dokumentation
Sie werden Dokumentationsblöcke, die von Menschen geschrieben wurden, standardisieren und Pull-Anfragen zur Implementierung dieser Überarbeitungen stellen. Die ordnungsgemäße Formatierung der Dokumentation über HTML, Markdown, Doxia und andere Protokolle wird Bereiche angehen, die von Menschen häufig übersehen werden.
Vorschläge für Funktionserweiterungen
Sie werden bereits implementierte Funktionen überprüfen und Erweiterungen vorschlagen, indem sie Tickets zur Dokumentation dieser Ideen ausstellen. Diese Tickets werden die Argumentation hinter den neuen Funktionsvorschlägen untermauern und Rechtfertigungen sowie Beispiele für die Benutzerinteraktion bieten.
Architekturdokumentation
Sie werden die Codebasis überprüfen, um die Dokumentation bezüglich ihrer architektonischen Grundlagen mit Hilfe von UML-Diagrammen oder weniger formellen Methoden zu aktualisieren. Dies wird die Wartbarkeit des gesamten Projekts verbessern.
Komplexitätsschätzung
Sie werden die Komplexität jedes Fehlerberichts oder Funktionsantrags in Bezug auf Arbeitsstunden, Kalendertage oder sogar Zeilen des Codes bewerten, um bei der Projektplanung zu helfen.
Verhaltensprognose
Durch die Analyse von Repository-Events werden sie Anomalien in menschlichen Verhaltensmustern identifizieren, wie zum Beispiel Stimmungsschwankungen in Kommentaren, Aktivitätsspitzen oder Fehler bei der kontinuierlichen Integration/ kontinuierlichen Bereitstellung. Sie werden bevorstehende Probleme vorhersagen und proaktiv korrektive und präventive Maßnahmen empfehlen.
Leistungsbeurteilung
Sie werden die Aktivität jedes Programmierers überwachen, um deren Produktivität zu bewerten. Die Ergebnisse der Beurteilung werden entweder direkt auf GitHub veröffentlicht oder per E-Mail an die Projektmanager kommuniziert. Letztlich werden sie feststellen, welche menschlichen Beiträger für ihre Projekte am wertvollsten sind.
KI vs. Mensch Fazit
Künstliche Intelligenz, insbesondere generative Modelle wie ChatGPT, nimmt unaufhaltsam an Komplexität und Fähigkeiten zu. In vielen Szenarien können sie menschliche Entwickler bereits unterstützen oder sogar ersetzen, wenn es um Routineaufgaben wie Code-Reviews, Fehlerberichterstattung oder Dokumentationspflege geht. Dies entlastet Entwickler von wiederkehrenden Aufgaben und ermöglicht es ihnen, sich auf komplexere und kreative Aspekte der Softwareentwicklung zu konzentrieren. Es stellt sich jedoch die Frage, wie weit diese Entwicklung gehen kann und ob KI irgendwann die Mehrheit der Entwicklertätigkeiten übernehmen wird. Das wird nicht nur technische, sondern auch ethische und soziale Herausforderungen mit sich bringen.
Gleichzeitig dürfen wir nicht vergessen, dass KI, so fortschrittlich sie auch sein mag, immer nur ein Werkzeug bleibt, das menschliche Intuition und Kreativität nicht vollständig ersetzen kann. Sie kann Aufgaben rationalisieren und optimieren, aber die visionäre Kraft und das empathische Verständnis für Nutzerbedürfnisse kommen nach wie vor vom Menschen. Daher ist die Kombination aus menschlicher Kreativität und maschineller Effizienz der Schlüssel zu einer ausgewogenen und erfolgreichen Softwareentwicklung in der Zukunft. KI wird uns nicht ersetzen, sondern uns befähigen, mehr zu erreichen, als wir je für möglich gehalten hätten.
Es ist faszinierend zu bedenken, dass generative KI-Modelle wie ChatGPT in ihrer aktuellen Form gerade einmal 8-9 Monate alt sind. Die rasanten Fortschritte in diesem Bereich lassen nur erahnen, was in den nächsten 2-3 Jahren möglich sein wird. Mit der Entwicklung von Sprachmodellen, die 1000-fach mehr Trainingsdaten nutzen, werden die Grenzen dessen, was wir für machbar halten, neu definiert. Die Fähigkeiten dieser zukünftigen Modelle könnten so weit fortgeschritten sein, dass sie nicht nur menschliche Entwickler in noch mehr Bereichen unterstützen, sondern in einigen Fällen sogar ersetzen könnten. Dies könnte eine Revolution in der Softwareentwicklung einleiten, in der KI nicht mehr nur ein Werkzeug, sondern ein integraler Bestandteil des Entwicklungsprozesses ist. Aber schon Spiderman wusste es: Mit großer Macht kommt große Verantwortung, und die ethischen Implikationen dieser Entwicklung werden sicherlich ebenso wichtig sein wie die technologischen Durchbrüche.
Quelle: CAM
#KI #AI #GenerativeKI #CodeAssistenz #Programmierung #Zukunftstechnologien #Chatbot #Roboter #Automatisierung #Digitalisierung #TechnischerFortschritt #MenschMaschineKooperation #Dokumentation #Refactoring #Projektmanagement