Ein Hacker-News-Nutzer teilt einen LinkedIn-Beitrag eines Meta-Ingenieurs, in dem es heißt, dass das Ausliefern mit KI sich anfühle, als arbeite man in einer Blackbox. Jede Zeile des von KI erzeugten Codes zu prüfen, würde zu lange dauern, sodass Ingenieure am Ende Systeme verantworten könnten, die sie nur auf hoher Ebene verstehen. Der Beitrag sagt, dies widerspreche den Instinkten von Softwareingenieuren, die gewohnt sind zu verstehen, was sie bauen, und fragt, wie viel Verständnis genug ist, bevor man weitermacht.
Kommentatoren beschreiben eine Verlagerung, wohin der Aufwand fließt. Einer sagt, dass mit weniger Zeit für das Programmieren mehr Zeit auf das Testen entfällt und dass das LLM eher Implementierungsfehler findet als Programmierfehler, selbst in Code, den der Autor für perfekt hielt. Ein anderer weist auf den Kompromiss hin: Zeit, die beim Erstellen von Code gespart wird, geht in die Verifikation, die Arbeit ist also verschoben, nicht verschwunden. Mehrere vergleichen das Formulieren von Prompts mit Produktmanagement, wo die Verantwortung weniger direkt ist, während andere argumentieren, dass Ingenieure für jeden Code verantwortlich bleiben, den sie einreichen, ob ihn ein Kollege oder eine KI geschrieben hat.
Ein Entwickler, der einen autovektorisierenden Compiler baut, beschreibt einen Workflow, der auf intensivem Testen beruht, einschließlich eines Release-Gates, das über Stunden auf fünf Architekturen läuft. Lange Planungssitzungen zu Randfällen und Testdesign gehen der Implementierung voraus, und der Entwickler prüft den Code weiterhin, räumt aber ein, dass nicht jede Zeile genau untersucht wird. Über sechs Monate blieb die Codequalität recht hoch, was der Entwickler teilweise auf die vorausgehende Planung zurückführt.
Quelle: Hacker News · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing