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Deepmind sieht KI-Tool Alphacode weit vorne: Forscher bleiben skeptisch

Deepmind zeigt: Maschinen werden immer besser darin, Code zu schreiben. Aber von menschlichem Niveau sind sie noch Lichtjahre entfernt.

2 Min. Lesezeit
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Deepmind sieht sich weit vorne. (Symbolbild: Deepmind)

Deepmind gab am Mittwoch bekannt, dass seine Software namens Alphacode genauso gut programmieren können soll wie ein durchschnittlicher menschlicher Programmierer.
Das will das in London ansässige und seit 2014 zu Google gehörende KI-Unternehmen Deepmind im Rahmen eines Wettbewerbs auf Codeforces herausgefunden haben. Zum Einsatz kam dabei die aktuellste KI namens Alphacode. Codeforces wiederum ist eine Plattform, auf der menschliche Programmierer gegeneinander antreten können.

Teilnahme an Codeforces-Wettbewerb nicht aussagefähig, sagt Software-Entwickler

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„Alphacode hat sich etwa auf dem Niveau des mittleren Teilnehmers platziert, was das erste Mal ist, dass ein KI-Code-Generierungssystem ein konkurrenzfähiges Leistungsniveau in Programmierwettbewerben erreicht hat“, schreibt das verantwortliche Deepmind-Team in einem Blog-Beitrag.

Der Informatiker Dzmitry Bahdanau zeigte sich auf Twitter indes nicht überzeugt. Aus seiner Sicht sei die Programmierung auf menschlichem Niveau „noch Lichtjahre entfernt“.

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„Das [Alphacode]-System rangiert hinter 54,3 Prozent der Teilnehmer“, schrieb er. Hinzu käme noch, dass viele der Teilnehmenden Schülerinnen, Schüler oder Studierende seien, die durch die Teilnahme ihre Problemlösungsfähigkeiten zu verfeinern suchten. Laut Bahdanau könnten die meisten Menschen, die seinen Tweet lesen, „leicht trainieren, um Alphacode zu übertreffen“.

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Forscher versuchen schon seit Jahrzehnten, Computern das Schreiben von Code beizubringen. Mit dem raschen Fortschritt heutiger Hardware-Fähigkeiten gelangen immer mehr KI-Tools auf den Markt. Die können indes manches gut, manches weniger gut.

KI-Coder eher vergleichbar mit Taschenrechner

Wie ein nicht genannter KI-Forscher gegenüber CNBC erklärte, sei Deepminds Alphacode zwar „eine beeindruckende technische Errungenschaft“. Die müsse aber konsequent da eingesetzt werden, wo sie glänzen kann und das sei bei Weitem nicht in allen Anwendungsbereichen der Fall.

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Eher traut der Wissenschaftler KI-Tools wie Alphacode eine Art Assistenzfunktion für menschliche Software-Entwickelnde zu. So sieht es auch Gary Marcus, KI-Professor an der Universität des US-Bundesstaats New York:

„Man sollte es als einen Assistenten für einen Programmierer betrachten, so wie früher ein Taschenrechner einem Buchhalter geholfen hat. Es handelt sich nicht um eine Komplettlösung, die einen menschlichen Programmierer ersetzen würde. Davon sind wir noch Jahrzehnte entfernt.”

OpenAI und Deepmind sind sich ähnlich

Auch Microsoft befasst sich mit dem KI-Einsatz in der Programmierung und hat dafür sogar bereits ein Produkt am Markt. Das System mit dem Namen Github Copilot wurde von Microsoft und Tochter Github mithilfe von OpenAI entwickelt, einem Startup-Unternehmen für KI-Forschung. Github-Chef Nat Friedman beschreibt den Copilot als eine virtuelle Version dessen, was Software-Entwickler als „Pair Programmer“ bezeichnen – das ist, wenn zwei Entwickler Seite an Seite gemeinsam an einem Projekt arbeiten.

Das Github-Tool sieht sich den vorhandenen Code und die Kommentare in der aktuellen Datei an und schlägt eine oder mehrere Zeilen zum Hinzufügen vor. Wenn die Programmierer die Vorschläge annehmen oder ablehnen, lernt das Modell und wird mit der Zeit immer ausgefeilter.

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Das mache unzweifelhaft das Programmieren schneller, ist Friedman sicher. Hunderte von Entwickelnden würden die Funktion regelmäßig beim Programmieren verwenden. Deepmind hat sich inzwischen mit OpenAI gemessen und in einem am vergangenen Freitag veröffentlichten Forschungspapier erklärt, dass sich die beiden Technologien hinsichtlich ihrer Fähigkeiten deutlich ähnlich sind.

Das sollte Software-Ingenieurinnen und Ingenieure erst einmal beruhigen. Zumal neben den rein technischen Fähigkeiten wesentliche weitere Fragen zum KI-Einsatz offen sind. Darunter befindet sich die wichtige Abwägung, ob eine von einer KI erstellte Software tatsächlich in der Lage sein sollte, wichtige Systeme moderner Gesellschaften zu steuern. Man denke an das Finanz- und das Gesundheitswesen oder an die Steuerung von Waffensystemen.

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