OpenAI wetteifert darum, besseren Code zu generieren, um die Softwarebranche zu dominieren

Systeme der künstlichen Intelligenz sind den menschlichen Programmierern voraus, da OpenAI und andere Technologiegruppen Werkzeuge auf den Markt bringen, die Code schreiben, reparieren und erklären können und damit die Art und Weise, wie Software entwickelt wird, grundlegend verändern.

Das in San Francisco ansässige Unternehmen OpenAI veröffentlicht diese Woche neue Versionen seiner Sprachmodellreihedent Tests diese Modelle zu den besten für die Programmierung zählen. 

Das Unternehmen gibt an, dass GPT-4.1, o3 und o4-mini schwierige Codierungsaufgaben häufiger lösen als frühere Software, da den beiden letztgenannten Modellen mehr Zeit zum „Nachdenken“ eingeräumt wird, um eine Frage zu durchdenken.

Am Mittwoch stellte OpenAI außerdem Codex CLI vor, einen kostenlosen Befehlszeilenhelfer, und bezeichnete ihn als KI-Agenten, der dieselben Modelle nutzt, um alltägliche Programmieraufgaben zu beschleunigen.

Diese Schritte spiegeln die Bestrebungen von Anthropic, Google, Meta und einer Vielzahl von Start-ups wider, die alle darauf setzen, dass die Codegenerierung eine der klarsten frühen Aufgaben für große Sprachmodelle ist. 

Führungskräfte dieser Firmen sagen, der Fokus auf Programmierung sei „eines der greifbarsten Beispiele“ dafür, wie die Technologie ganze Branchen verändern könnte, wobei Tausende von Entwicklern die neuen Systeme bereits bei der Arbeit nutzen.

„Dieses Jahr wird KI Menschen in Sachen Wettbewerbsprogrammierung für immer übertreffen“, sagte Kevin Weil, Chief Product Officer von OpenAI, diese Woche im Podcast „Overpowered“. Er verglich diesen Wandel mit dem Moment, als Computer Schachweltmeister besiegten, betonte aber, dass der neue Durchbruch „in einer Welt, in der jeder Software entwickeln kann, von größerer Bedeutung ist“.

LLM-Modelle werden immer besser darin, Muster im Code zu erkennen

Entwickler geben nun einige wenige einfache Sätze in eine Eingabeaufforderung ein und erhalten ganze Blöcke mit lauffähigem Code. Branchenkenner bestätigen, dass LLMs die Softwareentwicklung bereits beschleunigen, indem sie Codeblöcke aus kurzen Anweisungen generieren. Dieselben Systeme suchen nach Fehlern und versuchen, diese zu beheben, bevor ein Mensch die Ausgabe sieht.

In den vergangenen zwölf Monaten haben sich die Modelle darin verbessert, Muster zu erkennen, Probleme logisch zu analysieren und passende Lösungen zu finden. Im Jahr 2023 konnte KI lediglich 4,4 Prozent der Aufgaben im Branchenstandard SWE-bench lösen. In diesem Jahr stieg die Erfolgsquote auf 69,1 Prozent.

Laut GitHub, der zu Microsoft gehörenden Programmierplattform, nutzen mittlerweile 92 Prozent der US-amerikanischen Entwickler KI-gestützte Programmierhilfen.

Der Wettbewerb nimmt zu. Meta brachte letztes Jahr Code Llama auf den Markt, ein Programm, das mithilfe von Texteingabeaufforderungen Code erklärt und schreibt. Anthropic zog im Februar mit Claude Code nach. Mike Krieger, Chief Product Officer bei Anthropic, prognostizierte, dass die Rolle des Entwicklers zunehmend darin bestehen wird, „die Anforderungen zu verstehen, im Team zu arbeiten und herauszufinden, ob das, was man entwickelt hat, tatsächlich das Richtige war“.

„Es geht mehr darum, für die eigene Idee einzutreten“, fügte er hinzu und beschrieb zukünftige Programmierer als „Puppenspieler oder Orchesterdirigent“, die diese KI-Agenten lenken.