Bereits im vorigen Jahrhundert hat sich die künstliche Intelligenz (KI) von rudimentären Konzepten zu einer Schlüsseltechnologie in nahezu allen Branchen entwickelt.
Schon 1993, als junger Student, besuchte ich Vorlesungen zu künstlichen neuronalen Netzen und programmierte Perceptrons in C. Die theoretischen Grundlagen existieren also schon lange, doch warum dauerte es dann so lange, bis die KI Einzug in unseren Alltag gehalten hat?
Rechenleistung und Big Data
Neuronale Netze müssen trainiert werden. Dafür sind zahlreiche Durchläufe mit großen Datenmengen notwendig, damit die KI aus den Daten lernen kann. Für das Training sind hohe Rechenleistungen erforderlich, die heutzutage vor allem durch leistungsfähige Grafikkarten (GPUs) bereitgestellt werden.
Für das KI-Training sind riesige Datenmengen erforderlich. Erst mit dem Aufkommen des Internets und Software-Bibliotheken wie NumPy und Pandas wurde es möglich, diese effizient zu verarbeiten.
KI in der Softwareentwicklung
Die KI hat in vielen Bereichen Einzug gehalten, insbesondere möchten wir den Einsatz in der Softwareentwicklung näher betrachten.
Hier wird KI zunehmend unverzichtbar. Sie unterstützt nicht nur bei der Automatisierung repetitiver Aufgaben, sondern auch bei komplexeren Prozessen wie der Code-Generierung, Fehleranalyse und sogar bei der Vorhersage von Projektzeiten.
Tools wie GitHub Copilot sind Vorreiter einer Ära KI-basierter Assistenzsysteme, die Entwickler:innen nicht ersetzen, sondern deren Fähigkeiten erweitern und ergänzen.
Urheberrecht, Datenschutz und Sicherheitslücken
Der Einsatz von KI in der Softwareentwicklung wirft aber auch wichtige rechtliche Fragen auf.
Die Situation des Urheberrechts bei KI generiertem Codes ist beispielsweise noch weitgehend ungeklärt.
Wer trägt die Verantwortung, wenn ein KI-System fehlerhaften Code produziert, der zu Sicherheitslücken oder Fehlfunktionen führt?
Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU stellt uns vor die Herausforderung, Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen zu gewährleisten. Vor allem bei Kundenprojekten mit NDAs ist es nicht gewünscht, dass Source Code in der Cloud landet.
Weitgehend auf KI verzichten?
Den Entwickler:innen aufgrund der obigen Bedenken die Verwendung von KI-Tools zu verbieten ist nicht zielführend. KI-Tools können die Produktivität von Softwareentwicklern steigern und dazu beitragen, die Qualität des Codes zu verbessern.
Bei POLYGONS haben wir entschieden, ausgewählte KI-Tools On-Premise zu hosten und unseren Mitarbeiter:innen zur Verfügung zu stellen. Wir werden in Kürze die Open-Source-Tools Tabby und Continue evaluieren und uns für eines entscheiden.
Und eine Frage, die immer gestellt wird …
… Wird die KI Softwareentwickler:innen ersetzen?
Softwareentwicklung erfordert viel Kreativität! Daher können KI-Tools Softwareentwickler:innen unterstützen, aber nicht ersetzen.
Wie steht ihr zu diesem Thema?
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