Kommt KI zuerst für Programmierer?

Viele Branchen spekulieren darüber, was KI für ihre Zukunft bedeutet. Es könnte eine „besonders große Sache“ für die Anwaltschaft sein und die Marktforschung „neu erfinden“. Es könnte verändern, was es bedeutet, Grafikdesigner zu sein. Es könnte dazu führen, dass Callcenter leerlaufen. Wird es Büroangestellte auf der ganzen Welt massiv produktiver machen, oder werden sie entlassen, oder keines von beiden, oder beides? Ein offener Brief, der zu einer „Pause“ bei „riesigen KI-Experimenten“ aufruft und von einer ungewöhnlichen Auswahl an Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens, darunter Elon Musk, Yuval Noah Harari und Andrew Yang, unterzeichnet wurde, formuliert die Frage so hoffnungslos wie möglich: „Sollten wir alles wegautomatisieren?“ die Jobs, auch die erfüllenden?“

Dabei handelt es sich meist um aus der Ferne gemachte Vorhersagen über die Pläne einer Branche für alle anderen. In der Technologiebranche besteht jedoch etwas mehr Vertrauen darüber, wo die KI-Automatisierung am schnellsten am wichtigsten sein wird. Die Zukunft könnte auch auf der automatischen Vervollständigung liegen: KI kommt offensichtlich zuerst für Software. Wo sonst würde es anfangen?

Als Gefühl ist das verständlich. Das Kapital fließt aus dem Rest der Start-up-Szene ab und strömt in die KI. Große Technologieunternehmen kündigen große KI-Investitionen an und entlassen gleichzeitig Tausende anderer Arbeitskräfte. Es ist alles, worüber jeder in der Branche reden kann, und wahre Gläubige gibt es überall; Wenn Sie bereits zu der Art von Person gehören, die befürchtet, dass Sie nicht an der nächsten großen Sache arbeiten, bedeutet das für Sie als angestellter Softwareentwickler in einem Unternehmen, das nichts mit KI zu tun hat, emotional nur, dass die Das nächste große Ding könnte Sie einfach erdrücken oder zumindest Ihren Job auf unvorhersehbare Weise verändern.

Aber die Vorstellung, dass die Softwareentwicklung die Konsequenzen der LLM-basierten KI entdecken wird, beruht auf mehr als nur einer nervösen Stimmung. Während die Öffentlichkeit zum ersten Mal mit experimentellen Chatbots wie ChatGPT und Bildgeneratoren wie DALL-E und Midjourney spielte, nutzten Programmierer bei der Arbeit KI-Assistenten – einige davon basierten auf derselben zugrunde liegenden Technologie. GitHub Copilot, ein von Microsoft und OpenAI entwickelter Codierungsassistent, „analysiert den Kontext in der Datei, die Sie bearbeiten, sowie in zugehörigen Dateien und bietet Vorschläge“ für das, was als nächstes kommen könnte, mit der Absicht, die Programmierung zu beschleunigen. In letzter Zeit ist es ehrgeiziger und selbstbewusster geworden und wird sich an einem breiteren Spektrum an Programmieraufgaben versuchen, einschließlich Debugging und Code-Kommentaren.

Die Kritiken zu Copilot reichten von begeistert bis gemischt; Zumindest ist es eine ziemlich gute automatische Vervollständigung für viele Codierungsaufgaben, was darauf hindeutet, dass das zugrunde liegende Modell beeindruckend viel „gelernt“ hat, wie grundlegende Software funktioniert. Der Spieleentwickler Tyler Glaiel stellte fest, dass GPT-4 nicht in der Lage war, knifflige und neuartige Programmiertestprobleme zu lösen, und dass es, wie seine inhaltsgenerierenden Cousins, sowieso dazu neigt, „Scheiße zu erfinden“, was „viel Zeit verschwenden kann“. ” Auf die Frage, ob GPT-4 „tatsächlich Code schreiben kann“, gab er ihm jedoch einige Anerkennung:

Angesichts einer Beschreibung eines Algorithmus oder einer Beschreibung eines bekannten Problems mit zahlreichen vorhandenen Beispielen im Web kann GPT-4 durchaus Code schreiben. Meistens geht es nur darum, Dinge zusammenzustellen und zu remixen, die man gesehen hat, aber um fair zu sein … ein Großteil der Programmierung ist genau das.

Der ehemalige Twitter-Vizepräsident und Google-Mitarbeiter Jason Goldman bewertete die Technologie aus der Perspektive eines typischen Branchentyps: eines Managers, der nicht wirklich programmieren kann.

Ich war noch nie ein Programmierer. Ich habe im College einiges für meine Abschlussarbeit gemacht und seitdem waren meine stärksten Sprachen immer die Datenverarbeitung, also R und SQL. Deshalb finde ich es einfach unglaublich, dass chatGPT mich dazu bringen kann, einen funktionierenden Discord-Bot zu schreiben und ihn auf Heroku zu stellen.

OpenAI war früh dabei, verwendbare KI-Codierungstools zu veröffentlichen, aber diese Woche gab Google bekannt, dass es mit Replit, einer beliebten Softwareentwicklungsumgebung, bei der Entwicklung eines universellen Codierungsassistenten zusammenarbeitet. In einem Interview mit Semafor beschrieb der ziemlich aufgeregte CEO von Replit, Amjad Masad, das Programmieren als „nahezu den perfekten Anwendungsfall für LLMs“ und sagte, dass das Ziel seines Unternehmens letztendlich darin bestehe, seinen Assistenten „völlig autonom“ zu machen Es kann wie ein zusätzlicher Mitarbeiter behandelt werden.

Diesen Monat veröffentlichten Paul Kedrosky und Eric Norlin von SK Ventures einen ausführlicheren Bullenfall für die Entwicklung von KI-Software:

Die aktuelle Generation von KI-Modellen ist eine Rakete, die, wenn auch unbeabsichtigt, direkt auf die Softwareproduktion selbst zielt. Klar, Chat-KIs können bei der Erstellung von Bachelor-Aufsätzen oder der Erstellung von Marketingmaterialien und Blogbeiträgen hervorragende Leistungen erbringen (als ob wir mehr von beidem bräuchten), aber solche Technologien sind bis zur Grenze der dunklen Magie großartig, wenn es darum geht, Software schnell zu erstellen, zu debuggen und die Softwareproduktion zu beschleunigen und das nahezu kostenlos.

Dies liegt ihrer Meinung nach zum Teil daran, dass „Software noch regelbasierter und grammatikalischer ist als Konversationsenglisch oder jede andere Konversationssprache“ und „Programmierung ein gutes Beispiel für eine vorhersehbare Domäne ist“. Ihrer Ansicht nach – ziemlich optimistisch, aber auch, wie Sie wissen, sind sie Investoren – wird dies den Menschen die Möglichkeit geben, Software zu erstellen und zu verwenden, wo sie zuvor nie dazu in der Lage gewesen wären, wodurch die „technischen Schulden der Gesellschaft“ schnell abgebaut werden, bevor Wellen unvorhersehbarer Innovationen ausgelöst werden.

Und hey – vielleicht! Es ist auf jeden Fall klar, dass die Softwareindustrie den Auswirkungen ihrer neuesten Entwicklungen – wie auch immer diese sein mögen – in hohem Maße ausgesetzt ist und dass ihre Arbeitnehmer und Arbeitgeber diese schnell getestet und übernommen haben. Es macht durchaus Sinn, dass sich die Auswirkungen der LLM-Automatisierung auf die Arbeit – weniger Arbeitsplätze, mehr Arbeitsplätze, andere Arbeitsplätze, Lohndruck, Verdrängung – früh, wenn nicht zuerst, irgendwo in der Branche manifestieren werden, wo sie zuerst und am umfassendsten eingesetzt wird und wo es scheint besonders fähig.

Einer davon ist irgendwo bei den Unternehmen, die die KI-Tools entwickeln. Google ist ein Softwareunternehmen, das seinen Nutzern und Kunden anderer Unternehmen KI-basierte Software anbieten möchte. Es ist außerdem ein Arbeitgeber mit mehr als 150.000 Mitarbeitern, der gerade 6 % seiner Belegschaft abgebaut hat. In seiner Entlassungsankündigung verwies Google-Chef Sundar Pichai direkt auf die Investition des Unternehmens in KI. „Da wir in einigen Bereichen eingeschränkt sind, können wir auf andere stark setzen“, schrieb er. „Die Umstellung des Unternehmens auf AI-First führte vor Jahren zu bahnbrechenden Fortschritten in unseren Unternehmen und der gesamten Branche“, fuhr er fort und betonte, dass „uns mit KI erhebliche Chancen bietet.“ Dies kann auf zwei Arten gelesen werden. Google ist sicherlich in einer beneidenswerten Lage, KI-Produkte an andere zu verkaufen und bereitzustellen. Es ist vielleicht auch der ideale Kunde für seine eigenen angeblich produktivitätssteigernden Tools: Dutzende Büros voller Programmierer, Produktmanager, E-Mail-Verfasser, Deckmacher und Versammlungsleiter – ganz zu schweigen von den unzähligen schlecht bezahlten Auftragnehmern auf der ganzen Welt – Massentests von Tools in einer einzigen Unternehmensumgebung. Bevor Google wirklich herausfindet, was seine Produkte für seine Kunden und deren Mitarbeiter bewirken, wird es wahrscheinlich damit beginnen, herauszufinden, was diese Produkte für sich selbst bewirken. Sollten sich LLM-Tools als völlig überbewertet erweisen und keinen großen Nutzen oder Wandel bringen, wäre Google einer der ersten, der das auch erfährt, auch wenn sie vielleicht nicht allzu gern ihre Erkenntnisse teilen würden.

In seiner eigenen Analyse wies OpenAI darauf hin, dass bestimmte Tech-Berufe in hohem Maße LLM-basierten Tools ausgesetzt sein würden. „Wir haben herausgefunden, dass Rollen, die stark von Wissenschaft und Fähigkeiten zum kritischen Denken abhängen, einen negativen Zusammenhang mit der Präsenz aufweisen“, behauptete das Unternehmen, „während Programmier- und Schreibfähigkeiten positiv mit der Präsenz im LLM-Bereich verbunden sind“ und dass „etwa 80 Prozent der US-Belegschaft.“ könnten mindestens 10 Prozent ihrer Arbeitsaufgaben durch die Einführung von LLMs beeinträchtigt werden, während bei etwa 19 Prozent der Arbeitnehmer mindestens 50 Prozent ihrer Aufgaben beeinträchtigt sein könnten.“

Nun würde das eines der führenden LLM-Unternehmen der Welt sagen, und für ein Unternehmen mit weniger als 400 Mitarbeitern ist es leicht, wild darüber zu spekulieren, was mit allen anderen passieren wird. (OpenAI beschäftigt jedoch Tausende von ausländischen Vertragsarbeitern, um bei der Bereinigung seiner Modelle zu helfen und Arbeiten zu erledigen, die möglicherweise einer kurzfristigen Automatisierung ausgesetzt sind.) Es ist auch die Art von Vorhersage, die Microsoft, den größten Geldgeber von OpenAI, interessieren könnte weit und sein Partner bei einer Reihe von KI-gestützten Funktionen in beliebter Software wie Windows, Office und natürlich GitHub. Wie Google hat auch Microsoft die Kosten gesenkt, vor allem durch die Streichung Tausender Arbeitsplätze, darunter auch einige bei den GitHub-Teams im Ausland. Seine Investition in KI kann ebenfalls auf zwei Arten interpretiert werden: als Wette auf eine neue Art von Produkt, mit dem das Unternehmen Geld verdienen kann, und, noch unmittelbarer, als Investition in die Automatisierung, die ihm einfach etwas Geld bei der Arbeit spart, wie bei einer neuen Maschine auf einer Fabrikhalle.

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