{"id":5352,"date":"2023-05-23T18:48:52","date_gmt":"2023-05-23T23:48:52","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5352"},"modified":"2024-06-02T10:48:24","modified_gmt":"2024-06-02T15:48:24","slug":"einsatz-generativer-ki-fur-die-codierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/using-generative-ai-for-coding\/","title":{"rendered":"Die Erfahrungen unseres CTO mit generativer KI f\u00fcr die Codierung"},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Our-CTOs-Experience-Using-Generative-AI-for-Coding.png\" alt=\"\" width=\"6912\" height=\"3456\"><\/p>\n<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/using-generative-ai-for-coding\/#Our_CTOs_Experience_Using_Generative_AI_for_Coding\" >Die Erfahrungen unseres CTO mit generativer KI f\u00fcr die Codierung<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Potential_and_Limitations_of_Generative_AI_in_Coding\" >Potenzial und Grenzen der generativen KI bei der Codierung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Role_of_GitHub_Copilot_and_Its_Potential_Impact\" >Die Rolle von GitHub Copilot und seine m\u00f6glichen Auswirkungen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/using-generative-ai-for-coding\/#Generative_AI_Todays_Rosetta_Stone\" >Generative KI: Der Rosetta-Stein von heute<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Quality_of_Training_Data_A_Critical_Factor\" >Die Qualit\u00e4t der Trainingsdaten: Ein entscheidender Faktor<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/using-generative-ai-for-coding\/#Ushering_in_a_New_Era\" >Eine neue \u00c4ra einl\u00e4uten<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Our_CTOs_Experience_Using_Generative_AI_for_Coding\"><\/span>Die Erfahrungen unseres CTO mit generativer KI f\u00fcr die Codierung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Evan Davis, unser CTO, hat die neuesten KI-Technologien zur L\u00f6sung von Problemen in der Praxis eingesetzt. Er sprach k\u00fcrzlich \u00fcber seine Erfahrungen mit <a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/was-ist-generative-ki\/\">generative KI<\/a> f\u00fcr die Codierungsarbeit mit dem Skim AI-Team und gibt einige seiner pers\u00f6nlichen Einblicke in die praktischen Anwendungen und potenziellen Fallstricke der Technologie. Mit diesem Gespr\u00e4ch und dem daraus resultierenden Blog m\u00f6chten wir einen Einblick in dieses sich schnell ver\u00e4ndernde Umfeld geben und insbesondere erl\u00e4utern, warum Kodierung in dieser einfach zu bedienenden \u00c4ra der generativen KI nie mehr dasselbe sein wird.  <\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-1-Generative-AI-and-Coding-With-Evan-Davis.png\" alt=\"\"><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Potential_and_Limitations_of_Generative_AI_in_Coding\"><\/span>Potenzial und Grenzen der generativen KI bei der Codierung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Generative KI, ein Teilbereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz, konzentriert sich auf die Erstellung neuer Inhalte, von Kunstwerken bis hin zu Code, durch Lernen aus vorhandenen Beispielen. Evan hat in letzter Zeit Erfahrungen mit den besten generativen KI-Modellen wie ChatGPT-3.5, <a href=\"https:\/\/openai.com\/research\/gpt-4\">GPT-4<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/features\/copilot\">Github CoPilot<\/a>, <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/codewhisperer\/\">Amazon CodeFl\u00fcsterer<\/a>, <a href=\"https:\/\/bard.google.com\">Bard<\/a> und mehr hat sich die Technologie als wertvoller Verb\u00fcndeter bei Codierungsaufgaben erwiesen. Dies ist ein wichtiger Hinweis, bevor wir auf einige der Einschr\u00e4nkungen eingehen. In ihrem jetzigen Zustand hat die generative KI einen gro\u00dfen Einfluss auf die Codierung, und sie wird sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln und immer besser werden. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>F\u00fcr diejenigen, die \u00fcber einige Programmierkenntnisse verf\u00fcgen, kann die Technologie einen erheblichen Vorsprung bieten, indem sie potenziell etwa 80% der Aufgabe \u00fcbernimmt und den Debugging-Prozess \u00fcberschaubarer macht. Dies stimmt mit Branchenexperten \u00fcberein, die glauben, dass generative KI die Art und Weise, wie wir an die Programmierung herangehen, revolutionieren, den Prozess beschleunigen und menschliche Fehler reduzieren wird.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-2-A-Head-Start.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Wie jede neue Technologie ist jedoch auch die generative KI nicht ohne Einschr\u00e4nkungen. In seiner pers\u00f6nlichen Erfahrung stellte Evan fest, dass die Technologie gelegentlich Code generierte, dem es an Logik mangelte, insbesondere bei weniger verbreiteten Bibliotheken. Die KI rief Phantomfunktionen auf - Funktionen, die in der Bibliothek nicht vorhanden waren - was zu Verwirrung und zus\u00e4tzlichem Zeitaufwand bei der Entschl\u00fcsselung der Ausgaben f\u00fchrte. Dies ist eine bekannte Herausforderung in diesem Bereich, und die Forscher arbeiten weiter an der Verfeinerung der KI-Algorithmen, um solche Probleme zu l\u00f6sen.<\/p>\n<h2><\/h2>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Role_of_GitHub_Copilot_and_Its_Potential_Impact\"><\/span>Die Rolle von GitHub Copilot und seine m\u00f6glichen Auswirkungen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Evan erz\u00e4hlte auch von seinen Erfahrungen mit GitHub Copilot, einem KI-gesteuerten Programmierassistenten, der Zeile f\u00fcr Zeile Code vorschl\u00e4gt. Seiner Meinung nach ist es weniger wahrscheinlich, dass er aus dem Ruder l\u00e4uft, da er innerhalb der Grenzen des bestehenden Codes des Nutzers arbeitet.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-3-GitHub-Copilot.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Copilot wurde von GitHub und OpenAI entwickelt und schl\u00e4gt auf der Grundlage des vom Benutzer angegebenen Kontexts zeilenweise Code vor, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern verringert wird.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Die bevorstehende Ver\u00f6ffentlichung von Copilot X, das GPT-4 in Visual Studio Code integriert und \u00fcber Sprachsteuerung verf\u00fcgt, ist ein gro\u00dfer Fortschritt in diesem Bereich. Dieses Tool wird als sprachgesteuerter Programmierassistent fungieren und stellt einen wichtigen Schritt in Richtung einer umfassenderen Integration von KI in unsere Programmier-Workflows dar - ein Trend, der sich in der gesamten Technologiebranche immer mehr durchsetzt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Generative_AI_Todays_Rosetta_Stone\"><\/span>Generative KI: Der Rosetta-Stein von heute<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>W\u00e4hrend des Gespr\u00e4chs mit dem Team \u00fcber generative KI zog CEO Greggory Elias eine interessante Analogie zwischen KI-generiertem Code und dem Stein von Rosetta, um die M\u00f6glichkeiten und Grenzen der Technologie zu veranschaulichen. So wie der Stein von Rosetta als \u00dcbersetzungsmechanismus f\u00fcr alte Sprachen diente, kann generative KI als \u00dcbersetzer f\u00fcr Programmiersprachen angesehen werden. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-4-Todays-Rosetta-Stone.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Generative KI funktioniert im Zusammenhang mit der Codierung \u00e4hnlich wie ein \u00dcbersetzer. Sie versucht, die Syntax, Konventionen und Redewendungen einer Sprache zu verstehen und sie in einer anderen wiederzugeben. Sie geht \u00fcber eine einfache Wort-f\u00fcr-Wort-\u00dcbersetzung hinaus und zielt darauf ab, die Absicht, Logik und Struktur des urspr\u00fcnglichen Codes zu erfassen.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Die Genauigkeit und Effektivit\u00e4t dieses \u00dcbersetzungsprozesses h\u00e4ngt jedoch in erheblichem Ma\u00dfe von der Verf\u00fcgbarkeit und Reichhaltigkeit der spezifischen Programmiersprache oder Bibliothek in den Trainingsdaten der KI ab. Wenn die KI beispielsweise ausgiebig in Python und Java trainiert wurde, aber nur sehr wenig mit einer weniger verbreiteten Sprache wie Erlang zu tun hatte, kann es sein, dass sie Schwierigkeiten hat, Erlang-Code genau zu generieren oder zu \u00fcbersetzen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Quality_of_Training_Data_A_Critical_Factor\"><\/span>Die Qualit\u00e4t der Trainingsdaten: Ein entscheidender Faktor<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Evan betonte auch die Bedeutung der Qualit\u00e4t der Trainingsdaten, die in die KI-Modelle einflie\u00dfen. Das Internet ist reich an Code unterschiedlicher Qualit\u00e4t, und es ist eine gro\u00dfe Herausforderung sicherzustellen, dass das KI-Modell auf qualitativ hochwertigem Code trainiert wird. Es wurde beobachtet, dass suboptimale L\u00f6sungen erzeugt werden k\u00f6nnen - sie funktionieren zwar, sind aber zu vereinfacht.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-5-Quality-of-Training-Data.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Nehmen wir zum Beispiel ein generatives KI-Modell, das darauf trainiert ist, Benutzer bei der Erstellung von SQL-Abfragen zu unterst\u00fctzen. In der Vergangenheit erforderte die Erstellung der richtigen SQL-Abfrage jahrelanges Fachwissen, doch jetzt k\u00f6nnen Hunderttausende von Nutzern dies mit Hilfe generativer KI in wenigen Sekunden erreichen. Dies ist ein gewaltiger Schritt in Richtung Demokratisierung von Wissen und F\u00e4higkeiten. Dieses Prinzip l\u00e4sst sich \u00fcber SQL hinaus auf allt\u00e4glichere Tools wie Microsoft Excel oder sogar Business Intelligence-Tools \u00fcbertragen. Die Benutzer k\u00f6nnen bei der Erstellung komplexer Tabellen, Diagramme und Dashboards mit Leichtigkeit und Pr\u00e4zision unterst\u00fctzt werden, was normalerweise fortgeschrittene Kenntnisse und Erfahrungen erfordert.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Wenn jedoch eine Bibliothek schlecht dokumentiert ist oder die Trainingsdaten der KI keine umfassenden Beispiele aus dieser Bibliothek enthalten, kann die KI weniger genauen oder weniger funktionalen Code produzieren. Diese Erkenntnis deckt sich mit allgemeineren Beobachtungen von KI-Forschern: Die Leistung eines KI-Modells h\u00e4ngt stark von der F\u00fclle, Vielfalt und Qualit\u00e4t der Daten ab, mit denen es trainiert wurde.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Im Wesentlichen arbeitet generative KI, \u00e4hnlich wie menschliche Programmierer, besser mit Sprachen und Bibliotheken, mit denen sie besser vertraut ist. Dies unterstreicht die Bedeutung umfassender und qualitativ hochwertiger Trainingsdaten f\u00fcr die Entwicklung von KI-Modellen sowie die Bedeutung einer kontinuierlichen KI-Schulung und -Verfeinerung, wenn neue Sprachen auftauchen und bestehende sich weiterentwickeln. Im Gro\u00dfen und Ganzen tr\u00e4gt dies dazu bei, die F\u00e4higkeit der KI zur Unterst\u00fctzung der Nutzer bei verschiedenen Aufgaben kontinuierlich zu verbessern und ihre Effizienz und Produktivit\u00e4t zu steigern.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ushering_in_a_New_Era\"><\/span>Eine neue \u00c4ra einl\u00e4uten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Evans Erfahrungen mit generativer KI geben einen faszinierenden Einblick in das immense Potenzial und die damit verbundenen Herausforderungen dieser Technologie. W\u00e4hrend sich der Bereich der KI weiter entwickelt, sind es Erfahrungen wie diese, die ihre Entwicklung leiten und sicherstellen, dass sie ein noch effektiveres Werkzeug f\u00fcr die L\u00f6sung realer Probleme wird<\/p>\n<p>Generative KI-Modelle wie ChatGPT haben den Bedarf an Hunderttausenden von Programmierstunden und jahrelanger Spezialisierung in Bibliotheken sowohl f\u00fcr Programmierer als auch f\u00fcr Endnutzer erheblich reduziert. Dieser Wandel stellt einen gewaltigen Sprung nach vorn in der Zug\u00e4nglichkeit und Benutzerfreundlichkeit von Programmieranwendungen dar.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Ein Blick auf die Ergebnisse aus unserem Artikel \"<a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/chatgpt-und-bard-bannen-gefahr-fur-programmierer\/\">ChatGPT und Bard bergen Gefahren f\u00fcr Programmierer<\/a>\" unterstreicht diesen Punkt. Beide KI-Modelle haben gezeigt, dass sie in der Lage sind, effektiv Code zu generieren, wodurch unz\u00e4hlige Stunden menschlicher Programmierarbeit entfallen k\u00f6nnen und bemerkenswerte Ergebnisse erzielt werden. Mit der weiteren Verbesserung dieser Technologien k\u00f6nnen wir einen noch gr\u00f6\u00dferen Einfluss auf die Einfachheit und Geschwindigkeit von Programmieraufgaben erwarten.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Das Aufkommen und die kontinuierliche Weiterentwicklung der generativen KI k\u00f6nnte eine neue \u00c4ra in der Welt der Programmierung einl\u00e4uten, die durch beschleunigte Innovation und Inklusivit\u00e4t gekennzeichnet ist. Durch die Senkung der Einstiegsh\u00fcrden und die Vereinfachung des Programmiervorgangs versprechen diese fortschrittlichen KI-Modelle eine Zukunft, in der Programmierkenntnisse keine Voraussetzung mehr f\u00fcr die Entwicklung digitaler L\u00f6sungen sind. Auf dem Weg in diese aufregende Zukunft m\u00fcssen wir am Puls dieser sich schnell entwickelnden Technologie bleiben und ihr transformatives Potenzial weiterhin nutzen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Our CTO\u2019s Experience Using Generative AI for Coding Evan Davis, our CTO, has leveraged the latest in AI technology to solve real-world problems. He recently discussed his experiences using generative AI for coding work with the Skim AI team, providing some of his personal insights into the technology&#8217;s practical applications and potential pitfalls. 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