Wird also die Fähigkeit zum Programmieren verschwinden?

Autor |. Anirudh VK

Übersetzer |. Vor allem angetrieben durch Microsofts GitHub Copilot-Plattform verändert dieser Fortschritt derzeit langsam das Arbeitsmodell von Entwicklern auf der ganzen Welt.

Viele Codierungsalternativen der letzten Jahre, wie z. B. No-Code- und Low-Code-Plattformen, sind ideal für technisch nicht versierte Benutzer. Während solche Tools bei manchen „Hardcore-Programmierern“ in Technologiekreisen Verachtung und Ärger hervorrufen, müssen wir zugeben, dass selbst die erfahrensten Coding-Veteranen von automatischen Codierungsalgorithmen profitieren können, da sie die Menge an Code, die Entwickler tatsächlich eingeben müssen, erheblich reduzieren.

Andrej Karpathy, der ehemalige Direktor für künstliche Intelligenz bei Tesla und OpenAI, drückte in seinem Tweet seine Meinung zu automatischen Codierungstools aus:

„Copilot beschleunigt mein Codieren erheblich. Nachdem ich Copilot ausprobiert habe, bin ich sehr zufrieden.“ Stellen Sie sich vor, wie es wäre, zur „manuellen Codierung“ zurückzukehren. Obwohl ich noch dabei bin, damit umzugehen, hilft es mir bereits, etwa 80 % des Codes zu schreiben und eine Genauigkeit von etwa 80 % beizubehalten Wenn ich mit Copilot arbeite, programmiere ich nicht einmal wirklich.“ Da sich die automatische Codierungsplattform auch mit anderen Problemen der Anwendung befasst, hat sie sich in kurzer Zeit weltweit mit alarmierender Geschwindigkeit durchgesetzt. Nehmen wir als Beispiel GitHub Copilot. Innerhalb eines Monats nach seiner Einführung verzeichnete CitHub Copilot mehr als 400.000 kostenpflichtige Abonnements (10 $/Monat, 100 $/Jahr). Da diese sich ständig verbessernden Tools jedoch immer mehr Codierungsaufgaben übernehmen, stellt sich eine neue Frage: Werden Entwickler aufgrund ihrer Abhängigkeit von automatisierten Codierungstools nach und nach ihre Codierungskenntnisse verlieren?

1. Erodieren Sie die Codierungsfähigkeit

Ehrlich gesagt, jeder, der automatische Codierungstools verwendet hat, weiß, dass der Code, den sie automatisch schreiben, nicht perfekt ist. Auch wenn an der Syntax des vorgeschlagenen Codeausschnitts möglicherweise nichts falsch ist, sind solche Tools häufig in einer ineffizienten Weise geschrieben, was zu Abhängigkeitsproblemen führen kann. Ein Benutzer Aryamaan aus dem YCombinator-Nachrichtenforum hatte die folgenden Kommentare zur Verwendung der von Replit bereitgestellten automatischen Codierungsplattform „Ghostwriter“:

„Es hat mich definitiv umgehauen, als wüsste es, was ich tun würde. Aber in einigen Fällen war es so.“ Es ist sogar noch dümmer als die Standard-Autovervollständigung, erkennt jedoch bereits definierte Variablen nicht und verwendet sie nicht, um halbgeschriebene Variablen zu vervollständigen. Andererseits basieren fast alle automatischen Codierungstools auf Algorithmen der künstlichen Intelligenz, was auch bedeutet, dass ihre Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit mit der Weiterentwicklung der Technologie und der Zunahme des Datenvolumens weiter zunehmen werden. Für eine neue Generation von Entwicklern werden automatisierte Codierungstools unverzichtbar. Die angehenden Entwickler, die sich heute in der Lernphase befinden, werden in ein paar Jahren in das Feld einsteigen, und in dieser Zeit werden automatisierte Codierungstools wahrscheinlich allmählich den durchschnittlichen menschlichen Entwickler einholen. Dies führt auch dazu, dass die nächste Generation von Entwicklern langsam mit dem Codieren aufhört und die nachfolgende Generation möglicherweise sogar bis zu einem gewissen Grad ihre Codierungsfähigkeiten verliert.

Heutzutage benötigen Entwickler ein tiefes Verständnis der von ihnen verwendeten Sprachen und das Wissen, wie man tatsächlich Lösungen für Probleme schreibt. Zukünftige Programmierer müssen jedoch nur wissen, wie eine Sprache funktioniert, da sie dieses Wissen mit Rapid Engineering kombinieren können, um Codeschnipsel zu generieren. Unter Prompt Engineering versteht man den Prozess, NLP-Techniken zu verwenden, um dem LLM die richtigen Fragen zu stellen und so den Algorithmus zu einer optimalen Reaktion zu veranlassen.

Wie andere Anwendungen der künstlichen Intelligenz, die verschiedene Bereiche revolutionieren, besteht das Problem, mit dem die Menschen derzeit konfrontiert sind, in der Notwendigkeit, einen Konsens darüber zu erzielen, wie Programmiersprachen zu betrachten sind. Die nächste Generation von Entwicklern wird sich entweder dafür entscheiden, die Vorteile automatischer Codierungstools durch schnelles Engineering voll auszuschöpfen, oder beim aktuellen Inside-Out-Ansatz zum Erlernen von Programmiersprachen bleiben. Wer sich für den zweiten Ansatz entscheidet, verliert möglicherweise an künstlicher Intelligenz die nächsten Jahre.

2. Die Zukunft automatischer Codierungstools

Die Akzeptanzrate automatischer Codierungstools hat in den letzten Jahren zugenommen, und die Unternehmen, die hinter diesen Produkten stehen, arbeiten auch weiterhin an Innovationen, um neue Funktionen hinzuzufügen und das Benutzererlebnis zu optimieren. Während Github Copilot dafür kritisiert wurde, Benutzercode zu sammeln und ihn zum Trainieren ihrer Algorithmen zu verwenden, ist die Wahrheit, dass sich die Algorithmen von Github Copilot mit jedem seiner Datenbank hinzugefügten Codestück weiterentwickeln.

Natürlich gehen derzeit auch viele Unternehmen verantwortungsvoller mit Daten um. Nehmen wir zum Beispiel Tabnine, das zum Trainieren seiner Algorithmen ausschließlich öffentlich verfügbare Daten verwendet. Das Modell von Tabnine kann auch vom Codierungsstil des Benutzers lernen. Durch die lokale Ausführung des Algorithmus auf dem Computer des Benutzers kann das Modell den Stil des Programmierers kennenlernen und Snippet-Vorschläge bereitstellen, die den Anforderungen des Benutzers besser entsprechen. Dadurch wird auch verhindert, dass alle Daten an das zentrale Repository zurückgesendet werden, wodurch die Privatsphäre geschützt und gleichzeitig ein zusätzlicher Mehrwert geschaffen wird.

Im Gegensatz zum aktuellen Ansatz, ein großes Modell (wie Codex) zu erstellen, das Empfehlungen in mehreren Programmiersprachen bereitstellen kann, können zukünftige automatisierte Codierungsplattformen mehrere Modelle verwenden und sie in die Sprache integrieren, die am besten zu ihnen passt. Tabnine hat mit verschiedenen Open-Source-Modellen in verschiedenen Programmiersprachen Erfolg gehabt. In einem kürzlichen öffentlichen Interview sagte Brandon Jung, Vizepräsident für Ökosystem- und Geschäftsentwicklung bei Tabnine:

„Wir nehmen die besten Modelle von anderswo, sie sind Open Source, sie sind großartig. Wir nehmen sehr große Modelle, diese Modelle.“ Das Training ist sehr teuer, und wir sind auf die Codierung spezialisiert, die darauf basiert, was für jede Sprache am besten funktioniert. Es stellt sich heraus, dass einige dieser Modelle für bestimmte Sprachen besser geeignet sind als andere Die Effizienz der Codierungsplattform macht es für Unternehmen auch einfacher, sie in ihren persönlichen Code-Repositorys auszuführen und zu optimieren. Derzeit sind viele Daten von Dienstanbietern wie GitHub, AWS und GCP isoliert, aber die Abkehr von diesen Plattformen könnte automatisierte Codierungstools für Entwickler im Allgemeinen zugänglicher machen. Dies wiederum wird mehr Menschen dazu ermutigen, Autoencoder effektiver als Werkzeuge zu nutzen, wodurch die Genauigkeit der Vorhersagen des Werkzeugs erhöht wird.

Am Beispiel von GitHub Copilot und Tabnine schaffen automatische Codierungstools eine neue Arbeitsumgebung für zukünftige Entwickler, und die Vorteile, die sie für Programmierer mit sich bringen, sind unbestreitbar. Fortgeschrittenere KI-Tools können Entwicklern nicht nur dabei helfen, die Effizienz beim Schreiben von Code erheblich zu verbessern, sondern auch den Stress oft überlasteter Programmierer verringern. In dieser Hinsicht müssen Unternehmen in dieser Phase auch diesen Trend und die Effektivität, die Entwickler durch den Einsatz automatischer Codierungstools erzielen können, erkennen und darüber nachdenken, ihnen die zukunftsorientierten Entwicklungstools zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen.

Originallink: https://analyticsindiamag.com/have-developers-forgotten-how-to-code/

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