Carson Gross, Professor für Informatik an der Montana State University, wird häufig gefragt, ob Studierende angesichts der Fähigkeit von KI, Code zu erzeugen, überhaupt noch Programmierer werden sollten. Seine Antwort lautet: „Ja, und …“ Programmieren bedeutet im Kern, mit Computern Probleme zu lösen und die Komplexität dieser Lösungen zu beherrschen. Diese Fähigkeiten, so erwartet er, werden auch dann wertvoll bleiben, wenn KI-Werkzeuge sich weiter verbreiten.
Gross warnt, dass KI für Junior-Programmierer besonders gefährlich ist. Wenn Studierende Code nur generieren, statt ihn selbst zu schreiben, entgeht ihnen das praktische Verständnis, das man nur durch Arbeit „im Schützengraben“ erwirbt. Er sagt seinen Studierenden: „Ja, KI kann den Code für diese Aufgabe erzeugen. Lassen Sie es nicht zu. Sie müssen den Code selbst schreiben.“ Ohne diese Erfahrung können sie Code nicht zuverlässig lesen, und gerade diese Fähigkeit könnte in einer KI-basierten Zukunft noch wertvoller werden. Andernfalls droht die „Falle des Zauberlehrlings“: Man baut Systeme, die man weder versteht noch kontrollieren kann.
Gross widerspricht auch dem Vergleich des Übergangs zu KI-generiertem Code mit dem Wechsel von Assembler zu höheren Programmiersprachen. Compiler sind weitgehend deterministisch, LLM-Ausgaben hingegen nicht. Höhere Programmiersprachen haben viel zufällige Komplexität beseitigt, während LLM-generierter Code oft durch ungeeignete Ansätze und Abkürzungen zusätzliche zufällige Komplexität einbringt. Kritisch Code zu lesen setzt voraus, dass man ihn selbst geschrieben hat.
Gross ermutigt Studierende, KI als Lehrassistenten statt als Code-Generator zu nutzen. Sich an zufälliger Komplexität festzubeißen, etwa an unbekannten Toolketten, kann viel Zeit kosten und Menschen aus der Informatik vertreiben. Richtig eingesetzt kann KI Studierenden helfen, solche Hindernisse zu überwinden und ihr Verständnis zu vertiefen.
Quelle: Hacker News · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing