Definition „OpenAI Chat Generative Pre-trained Transformer“ Wie hilft ChatGPT beim Programmieren?

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Mit ChatGPT verbinden die meisten User vor allem den Chatbot. Doch auch beim Programmieren kann das KI-Modell helfen, indem es Code-Blöcke vorschlägt oder korrigiert.

Es klingt nach Science Fiction: Anstatt dass weiterhin Menschen den Code für Programme schreiben, könnten sich Programme in Zukunft von alleine schreiben. Bis dies tatsächlich so reibungslos funktioniert, wie sich SciFi-Auoren und Autorinnen sich das vorstellen, wird zwar noch etwas Zeit vergehen. Doch Künstliche Intelligenzen (KIs) wie ChatGPT unternehmen bereits die ersten Schritte.

ChatGPT wurde von OpenAI entwickelt und Ende 2022 veröffentlicht. Wogen schlug der Bot in der Öffentlichkeit vor allem deswegen, weil seine Texte durchaus menschlich klangen. Probleme gibt es häufiger noch bei der Plausibilität und technischen Korrektheit des Geschriebenen – in vielen Fällen klingen Texte von ChatGPT besser recherchiert, als sie es – der veralteten aber gleichsam vielfältigen Datenbasis geschuldet – eigentlich sind.

Zumindest für OpenAI war ChatGPT ein voller Erfolg, denn inzwischen nutzt sogar Microsofts Suchmaschine Bing auf eine Integration des Bots. Dabei kann ChatGPT noch viel mehr als nur Smalltalk, auch beim Coden kann die AI (Artificial Intelligence) zum Einsatz kommen.

Wie funktioniert ChatGPT beim Programmieren?

Programmieren ist ein weites Feld und nicht alle Entwicklerinnen und Entwickler widmen sich derselben Nische. Während einige eher die abstrakten Ideen entwickeln, bauen andere an der konkreten Implementierung in die gewünschte Programmiersprache. Letzteres kann auch von Bots wie ChatGPT ausgeführt werden, denn Programmiersprachen sind vor allem auch Sprachen.

Ist eine AI entsprechend im Vokabular und Code geschult und kann abstrakte Eingaben in konkreten Code übersetzen, so können hier durchaus laufende Programme entstehen. Die Grundlage hierfür findet sich in der prinzipiellen Funktionsweise von ChatGPT. Denn der Bot legt zunächst eine Datenbank an und zerhackt große Texte in kleine Blöcke.

Ist die Datenbank entsprechend groß, so kann ChatGPT auch gut voraussagen, welche Blöcke welche Effekte haben werden. In der Konversation weiß ChatGPT deshalb (grob), welche Antwort auf welche Frage passt. Analog lässt sich dieses Szenario natürlich auch für das Programmieren von komplexen Anwendungen denken.

Wird ChatGPT nun nach einem konkreten Code in einer konkreten Sprache gefragt, so durchsucht die AI Foren und Datenbanken und sucht dort nach Anhaltspunkten. Das ist nichts, das Menschen nicht auch leisten könnten, allerdings kann eine KI hierbei natürlich auf eine größere Anzahl an Datensätzen in wesentlich kürzerer Zeit zurückgreifen. Das Ergebnis ist derzeit zwar noch kein vollwertiger IT-Spezialist, aber zumindest ein .

Konkrete Fragen und konkrete Antworten

Diese KI-basierte Assistenz ist beim Programmieren aktuell für konkrete Anfragen sinnvoll und hält Developern bei Problemen den Rücken frei. Mehr Zeitersparnis bedeutet auch ein feineres Ressourcenmanagement und damit einen optimierten Einsatz der Arbeitszeit. IT-Teams sollten also ChatGPT nicht als mechanische Konkurrenz ächten, sondern vielmehr den Hebel der schnellen und zuverlässigen Datenbanksuche nutzen.

Wie funktioniert das „Programmieren“ von ChatGPT Schritt für Schritt?

Eingabe: User schildern eine Aufgabenstellung und eine Code-Sprache. Dabei wird eine Anforderung formuliert wie bei der Arbeit mit anderen Teammitgliedern.

Ergänzung: User können auch Code in ChatGPT einfügen und diesen von der KI ergänzen lassen.

Ausgabe: Wie auch bei der Textausgabe arbeitet ChatGPT Zeile für Zeile und Wort für Wort. Anwenderinnen und Anwender, die schnell genug Code lesen können, können (fast) mitlesen.

Highlighting: Der Code ist zwar direkt nach der Ausgabe bereit für ein Kopieren in die Zwischenablage, ist aber über Syntax-Highlighting von ChatGPT bereits lesbar aufbereitet. Dies macht ihn nicht nur maschinell lesbar, sondern auch für Menschen besser verständlich.

Erläuterungen: ChatGPT liefert nicht einfach nur blanken Code, sondern ergänzt jede Ausgabe um Erläuterungen und beantwortet Folgefragen.

Natürlich ist bei ChatGPT (wie auch bei anderen KIs) noch Vorsicht geboten. Wie bei Antworten in natürlicher Sprache auch gibt ChatGPT sich immer recht selbstbewusst, allerdings liegt auch die KI häufiger daneben. Schließlich hat die künstliche Intelligenz keine eigene Erfahrung und kein „Bewusstsein“, sondern greift auf Datensätze zurück. Sie gibt wieder, was andere vor ihr behauptet haben.

Greift ChatGPT dabei vor allem auf überholtes Wissen zurück, so wird auch ChatGPTs Antwort nicht korrekt sein. Der Chat Generative Pre-Transformer ist eben nur so gut wie die Summe seiner Datensätze. Aber auch das machen Menschen ja nicht anders. Nicht alles, was ChatGPT ausgibt, wird auch funktionieren. Ebenfalls eine Arbeitserfahrung, die es mit menschlichen Programmierern und Programmiererinnen teilt.

ChatGPT – echte Hilfe oder bessere Suchmaschine?

Wie Developer ChatGPT derzeit nutzen, hängt sicherlich vor allem von der Komplexität der Aufgaben ab. Bereits jetzt kann ChatGPT aber ein sinnvolles Tool sein, um sich als eine Art Meta-Crawler durch Foren und Datenbanken zu wühlen und Antworten zu liefern. Dies erspart menschlichen Fachkräften Zeit und Nerven und ist auch als Lernhilfe ideal, denn ChatGPT ist recht gut darin, seine Antworten zu erklären. Auch Kontext gibt die AI auf Nachfrage.

ChatGPT kann daher als Tool für Code-Teile durchaus nützlich sein und reduziert die Zeit, um das Internet nach richtigen Antworten zu durchsuchen. Positiv für viele Einsteiger*innen: Anders als so manche Community ist ChatGPT stets freundlich. Allerdings braucht es noch menschlichen Sachverstand, um aus ChatGPTs Antworten und Code-Zeilen sinnvolle Programme zusammenzusetzen.

Können Computerprogramme sich in Zukunft also selbst programmieren? Derzeit ist das Fundament für die Wissenschaft dahinter bereits gelegt, bis aber ChatGPT und Co. aus Anweisungen und Planungen konkrete Programme entwickeln können, wird noch etwas Zeit vergehen. Doch ewig wird auch dieser Teil der IT-Geschichte keine Fiktion mehr bleiben.

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