AI & You #5: Wie unsere CTOs generative AI für Coding nutzen

Hallo Abonnent,

Diese Woche tauchen wir in die wilde Welt der KI-gestützten Codierung ein. Wir berichten von den Abenteuern unseres CTO im Bereich der generativen KI und besprechen, wie ChatGPT und Bard das Coding-Spiel aufmischen. Bereiten Sie sich auf einen Tech-Tonic-Shift vor!

Evan Davis, unser CTO, hat die neuesten KI-Technologien zur Lösung von Problemen in der Praxis eingesetzt. Er sprach kürzlich über seine Erfahrungen mit generative KI für die Kodierungsarbeit mit dem Skim AI-Team und gab einige seiner persönlichen Einblicke in die praktischen Anwendungen und potenziellen Fallstricke der Technologie.

Seine jüngsten Erfahrungen mit generativen Spitzenmodellen der KI wie ChatGPT-3.5, GPT-4, Github CoPilot, Amazon CodeFlüsterer, Bard und mehr hat sich die Technologie als wertvoller Verbündeter bei Codierungsaufgaben erwiesen.

Für diejenigen, die über einige Programmierkenntnisse verfügen, kann die Technologie einen erheblichen Vorsprung bieten, da sie möglicherweise etwa 80% der Aufgabe übernimmt und den Debugging-Prozess überschaubarer macht.

Wie jede neue Technologie ist jedoch auch die generative KI nicht ohne Einschränkungen. In seiner persönlichen Erfahrung stellte Evan fest, dass die Technologie gelegentlich Code erzeugt, dem es an Logik mangelt, insbesondere bei weniger verbreiteten Bibliotheken.

GitHub Copilot und seine möglichen Auswirkungen

Evan erzählte auch von seinen Erfahrungen mit GitHub Copilot, einem KI-gesteuerten Programmierassistenten, der Zeile für Zeile Code vorschlägt. Seiner Meinung nach ist es weniger wahrscheinlich, dass er aus dem Ruder läuft, da er innerhalb der Grenzen des bestehenden Codes des Nutzers arbeitet.

Generative KI: Der Rosetta-Stein von heute

Während des Gesprächs mit dem Team über generative KI zog CEO Greggory Elias eine interessante Analogie zwischen KI-generiertem Code und dem Stein von Rosetta, um die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie zu veranschaulichen. So wie der Stein von Rosetta als Übersetzungsmechanismus für alte Sprachen diente, kann generative KI als Übersetzer für Programmiersprachen angesehen werden.

Die Qualität der Trainingsdaten: Ein entscheidender Faktor

Evan betonte auch die Bedeutung der Qualität der Trainingsdaten, die in die KI-Modelle einfließen. Das Internet ist reich an Code unterschiedlicher Qualität, und es ist eine große Herausforderung sicherzustellen, dass das KI-Modell auf qualitativ hochwertigem Code trainiert wird.

Eine neue Ära einläuten

Generative KI-Modelle wie ChatGPT haben den Bedarf an Hunderttausenden von Programmierstunden und jahrelanger Spezialisierung in Bibliotheken sowohl für Programmierer als auch für Endnutzer erheblich reduziert. Dieser Wandel stellt einen gewaltigen Sprung nach vorn in der Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit von Programmieranwendungen dar.

https://skimai.com/using-generative-ai-for-coding/

ChatGPT und Bard sind eine Gefahr für Programmierer

Das Aufkommen hochentwickelter KI-Modelle wie ChatGPT von OpenAI, Bard von Google und andere generative KI-Technologien werfen allmählich alarmierende Fragen über die künftige Rolle menschlicher Programmierer im Softwareentwicklungsprozess auf.

Noch vor wenigen Jahren galt der Bereich der Programmierung als eine Bastion der Arbeitsplatzsicherheit, die eine feste Anstellung, attraktive Gehälter und die Möglichkeit zum ständigen Lernen bot. Die Landschaft ändert sich jedoch rasch. Heute sind selbst technische Kernfunktionen von der Hauptlast der Unternehmensentlassungen.

Ein breiterer Trend in der Technologie

Dieser Trend ist symptomatisch für einen breiteren Wandel in der Technologiebranche, die allmählich von einer Phase aggressiven Wachstums zu einem Zustand der Wartung und Optimierung übergeht.

Nicht nur Trübsal und Untergang

Die Nachrichten sind nicht nur düster. Trotz der potenziellen Gefahren, die von generativer KI ausgehen, darf man nicht vergessen, dass diese Modelle Werkzeuge sind, die die menschlichen Fähigkeiten ergänzen und nicht ersetzen sollen. Programmierer spielen nach wie vor eine wichtige Rolle beim Entwerfen, Trainieren und Überwachen dieser KI-Modelle. KI mag in der Lage sein, sich wiederholende Aufgaben zu bewältigen, aber ihr fehlt die Kreativität, das kritische Denken und die Fähigkeit zur Problemlösung, über die menschliche Programmierer verfügen.

Die Demokratisierung der Codierung

Es ist wichtig zu erwähnen, dass die Raffinesse der KI-Tools die Demokratisierung des Programmierens vorantreibt. Mit der Unterstützung von KI wird das Programmieren zugänglicher und öffnet das Feld für Personen, die keinen traditionellen Informatik-Hintergrund haben. Diese Entwicklung könnte zu einer vielfältigeren und integrativeren Tech-Industrie führen.

Der Aufstieg der generativen KI stellt zwar eine echte Bedrohung für die traditionelle Rolle der Programmierer dar, bietet aber auch bedeutende Chancen. Der Schlüssel zur erfolgreichen Bewältigung dieses Übergangs liegt in der Anpassung und Weiterentwicklung.

https://skimai.com/chatgpt-and-bard-spell-danger-for-coders/

Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, AI & You zu lesen!

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