GitHub Copilot: KI-Hilfe sorgt für zunehmend schlechten Quellcode

Microsoft als Anbieter des GitHub Copilot wirbt damit, dass die Unterstützung von Entwicklern durch KI zu schnelleren Arbeitsergebnissen führt. Eine unabhängige Untersuchung zeigt jedoch, dass hier negative Entwicklungen einfach verschwiegen werden.
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Schnelligkeit ist nicht alles

Seit einiger Zeit können Programmierer die Hilfe von KI-Bots in Anspruch nehmen, die vor allem bei Routineaufgaben sehr hilfreich sein können. Und tatsächlich lässt sich auch messen, dass Entwickler, die sich dieser Form der Unterstützung bedienen, schneller mit ihrer Arbeit fertig werden.

Allerdings sollte man sich nicht darüber hinwegtäuschen lassen, dass dadurch an anderer Stelle Probleme hinzukommen, wie aus dem aktuellen Whitepaper "Coding on Copilot" von GitClear hervorgeht. Dieses kommt nach eingehenden Untersuchungen zu dem Ergebnis, dass der Code, der mit KI-Unterstützung erarbeitet wurde, qualitativ längst nicht so gut ist, wie jener, der komplett von gewissenhaften Programmierern geschrieben wurde.


Und das liegt nicht unbedingt daran, dass die KI generell schlechteren Code abliefern würde. Ihr fehlt aber in der Regel der große Überblick über gesamte Projekte, in denen Entwickler auch mit dem Grundsatz "don't repeat yourself" (DRY) arbeiten. Wiederkehrende Routine-Codes werden also in Funktionen und Bibliotheken ausgelagert, sodass man von verschiedenen Stellen immer wieder auf sie zugreifen kann.

Wer räumt auf?

Projekte, in denen viel mit KI-Support gearbeitet wird, neigen hingegen dazu, dass ähnliche Aufgaben immer wieder damit bewältigt werden, dass einfache Code-Teile erneut eingefügt werden. Das bläht nicht nur die Sourcen an sich auf, sondern sorgt auch dafür, dass später die Übersichtlichkeit verloren geht und es komplizierter und aufwendiger wird, ein Projekt zu warten.

"Wir finden beunruhigende Trends für die Wartbarkeit", heißt es in der Untersuchung von GitClear. "Es steht außer Frage, dass wir mit der zunehmenden Popularität von KI in eine Ära eingetreten sind, in der Codezeilen schneller als je zuvor hinzugefügt werden. Die bessere Frage für das Jahr 2024 lautet: Wer ist dafür verantwortlich, dass der Schlamassel hinterher aufgeräumt wird?"

Zusammenfassung
  • Microsofts GitHub Copilot verspricht schnellere Ergebnisse
  • Unabhängige Studie zeigt versteckte Nachteile auf
  • KI-Bots helfen bei Routine, aber Qualität leidet
  • KI fehlt Überblick für Prinzipien wie DRY
  • KI-Nutzung führt zu aufgeblähtem, unübersichtlichem Code
  • GitClear warnt vor schlechterer Wartbarkeit durch KI
  • Frage nach Verantwortung für Code-Wartung im Jahr 2024

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