Viele Menschen – wie zum Beispiel Journalisten – sind verständlicherweise besorgt darüber, was generative künstliche Intelligenz für die Zukunft ihres Berufs bedeuten könnte. Es hilft nicht, dass Expertenprognosen zu diesem Thema einen verwirrenden Cocktail aus großer Aufregung, scharfer Skepsis und dystopischer Verzweiflung bieten.
Einige Arbeitnehmer leben jedoch bereits in einer möglichen Version der generativen KI-Zukunft: Computerprogrammierer.
„Entwickler sind im Zeitalter der KI angekommen“, sagt Thomas Dohmke, CEO von GitHub. „Die Frage ist nur: Wie schnell kommt man an Bord? Oder bleiben Sie in der Vergangenheit stecken, auf der falschen Seite der „Produktivitätspolarität“?“
Im Juni 2021 veröffentlichte GitHub eine Vorschauversion einer Programmierhilfe namens Copilot, die mithilfe generativer KI vorschlägt, wie große Codeblöcke zu vervollständigen sind, sobald eine Person mit der Eingabe beginnt. Copilot ist mittlerweile ein kostenpflichtiges Tool und ein Volltreffer. Der Eigentümer von GitHub, Microsoft, sagte in seinen jüngsten Quartalsergebnissen, dass es mittlerweile 1,3 Millionen kostenpflichtige Copilot-Konten gebe – ein Anstieg von 30 Prozent gegenüber dem Vorquartal – und stellte fest, dass 50.000 verschiedene Unternehmen die Software nutzen.
Laut Dohmke zeigen die neuesten Nutzungsdaten von Copilot, dass fast die Hälfte des gesamten von Benutzern erstellten Codes KI-generiert ist. Gleichzeitig behauptet er, es gebe kaum Anzeichen dafür, dass diese KI-Programme ohne menschliche Aufsicht funktionieren könnten. „Nach der Verwendung dieser Tools besteht in der Entwicklergemeinschaft ein klarer Konsens darüber, dass es sich um einen Copiloten mit Paar-Programmierern handeln muss“, sagt Dohmke.
Die Stärke von Copilot liegt darin, wie es die Komplexität für einen Programmierer abstrahiert, der versucht, ein Problem zu lösen, sagt Dohmke. Er vergleicht das mit der Art und Weise, wie moderne Programmiersprachen knifflige Details verbergen, mit denen sich Programmierer in früheren, niedrigeren Sprachen auseinandersetzen mussten. Dohmke fügt hinzu, dass Copilot besonders von jüngeren Programmierern akzeptiert wird und dass es bei der Lösung von Programmierproblemen für Anfänger besonders hilfreich zu sein scheint. (Dies macht Sinn, wenn man bedenkt, dass Copilot aus Unmengen von online veröffentlichtem Code gelernt hat, in dem Lösungen für Anfängerprobleme zahlreicher sind als Beispiele abstruser und anspruchsvoller Programmierkenntnisse.)
„Wir sehen die Entwicklung der Softwareentwicklung“, sagt Dohmke.
Das alles bedeutet nicht, dass die Nachfrage nach Entwicklerarbeitskräften durch KI nicht verändert wird. GitHub Forschung in Zusammenarbeit mit dem MIT zeigt, dass Copilot es Programmierern, die mit relativ einfachen Aufgaben konfrontiert sind, ermöglicht, ihre Arbeit im Durchschnitt 55 Prozent schneller abzuschließen. Diese Produktivitätssteigerung deutet darauf hin, dass Unternehmen die gleiche Arbeit mit weniger Programmierern erledigen könnten, diese Einsparungen jedoch nutzen könnten, um mehr für die Arbeit in anderen Projekten auszugeben.
Selbst für Nicht-Programmierer sind diese Erkenntnisse – und die schnelle Einführung von Copilot – potenziell aufschlussreich. Microsoft entwickelt KI-Copiloten, wie es sie nennt, die beim Schreiben von E-Mails, beim Erstellen von Tabellenkalkulationen oder beim Analysieren von Dokumenten für seine Office-Software helfen sollen. Es wurde sogar eingeführt ein Copilot-Schlüssel auf die neuesten Windows-PCs, die erste große Änderung der Tastaturtasten seit Jahrzehnten. Konkurrenten wie Google entwickeln ähnliche Tools. Der Erfolg von GitHub könnte dazu beitragen, diesen Vorstoß voranzutreiben, jedem einen KI-Arbeitsplatzassistenten zur Verfügung zu stellen.
„Es gibt gute empirische Beweise und Daten rund um den GitHub Copilot und die damit verbundenen Produktivitätsstatistiken“, sagt Satya Nadella, CEO von Microsoft. sagte zur jüngsten Gewinnmitteilung des Unternehmens. Er fügte hinzu, dass er erwarte, dass auch bei den Nutzern der anderen Copiloten von Microsoft ähnliche Fortschritte zu verzeichnen seien. Microsoft hat eine Website erstellt, auf der Du kannst es versuchen sein Copilot für Windows. Ich gestehe, mir ist nicht klar, wie ähnlich die Aufgaben, die Sie möglicherweise unter Windows ausführen möchten, denen sind, die Sie in GitHub Copilot ausführen, wo Sie Code verwenden, um klare Ziele zu erreichen.
Neben der Verdrängung von Arbeitsplätzen gibt es noch weitere potenzielle Nebenwirkungen von Tools wie GitHub Copilot. Beispielsweise könnte eine stärkere Abhängigkeit von der Automatisierung dazu führen, dass sich mehr Fehler in den Code einschleichen. Eins Kürzlich durchgeführte Studie behauptete, Beweise für einen solchen Trend gefunden zu haben – obwohl Dohmke sagt, dass seit der Einführung von Copilot nur ein allgemeiner Anstieg der Fehler gemeldet wurde, kein direkter Beweis dafür, dass der KI-Helfer einen Anstieg der Fehler verursachte. Obwohl dies wahr ist, besteht Anlass zur Sorge, dass weniger erfahrene Programmierer möglicherweise Fehler übersehen, wenn sie sich auf KI-Hilfe verlassen, oder dass die Gesamtqualität des Codes dank der automatischen Vervollständigung sinken könnte.
Angesichts der Beliebtheit von Copilot wird es nicht lange dauern, bis wir mehr Daten zu dieser Frage haben. Diejenigen von uns, die in anderen Berufen arbeiten, werden möglicherweise bald herausfinden, ob uns die gleichen Produktivitätssteigerungen wie Programmierern bevorstehen – und die damit verbundenen Umwälzungen im Unternehmen.