ChatGPT und seine Grenzen in der Softwareentwicklung

In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der kundenspezifischen Softwareentwicklung haben künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) viele transformative Tools eingeführt, wobei ChatGPT eine Vorreiterrolle spielt. ChatGPT, ein Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das auf der GPT-Architektur aufbaut, hat sich zu einem leistungsstarken Werkzeug für Entwickler entwickelt.

Die Plattform erfreut sich schnell wachsender Beliebtheit, mit
1,4 Milliarden Website-Besuche
allein im August 2023, was auf eine Verlagerung hin zur Automatisierung verschiedener Aufgaben in vielen Branchen hindeutet. Während ChatGPT ein immenses Potenzial für die Softwareentwicklung birgt, ist es ebenso wichtig, seine Grenzen zu erkennen.

In diesem Artikel wird untersucht, wie ChatGPT die Arbeitsabläufe von Entwicklern umgestaltet, aber auch seine Grenzen bei Codierungsaufgaben aufgezeigt. Für Unternehmen, die die Vorteile dieser Technologie effektiv nutzen wollen, ist es wichtig, diese Einschränkungen zu verstehen.

Wird ChatGPT die Programmierer/Softwareingenieure ersetzen?

In der Welt der Technologie ist die Frage, ob ChatGPT Programmierer oder Software-Ingenieure ersetzen wird, für viele zu einer wachsenden Sorge geworden. Diese Sorge ist jedoch möglicherweise überflüssig, denn die Experten sind sich einig: Es wird immer menschliche Entwickler brauchen, um einen Entwicklungsprozess abzuschließen, ganz gleich, was passiert.

ChatGPT kann schnell, effizient und fehlerfrei für die Entwicklung kurzer Codeschnipsel sein. Wenn wir jedoch das Gesamtbild betrachten, fehlt es an dem erforderlichen kreativen Problemlösungsansatz, der zum Aufbau eines Lösungsrahmens erforderlich ist. Das KI-basierte Tool kann Ihnen helfen, die Code-Blöcke schneller zu erstellen, aber Sie benötigen einen erfahrenen Entwickler, um diese Blöcke auf organisierte Weise zu verbinden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

ChatGPT oder jedes andere KI-Tool wird also menschliche Entwickler nicht ersetzen, sondern hat das Potenzial, deren Gesamtproduktivität erheblich zu steigern.

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In the modern business landscape, harnessing the right technological tools is crucial for staying competitive and efficient. Microsoft

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Michał

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ChatGPT Beschränkungen in der Softwareentwicklung

Auch wenn es für Unternehmen verlockend sein mag, die Kosten durch den Einsatz von ChatGPT bei der Entwicklung ihrer Software zu senken, ist es wichtig, sich die Grenzen vor Augen zu halten, die mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz bei einer so intensiven Aufgabe wie der Softwareentwicklung verbunden sind. Einige der ChatGPT-Einschränkungen sind:

• Begrenzung der Eingangs-/Ausgangsgröße

Eine wesentliche Einschränkung bei der Verwendung von ChatGPT für die Softwareentwicklung ist die Begrenzung der Eingabe- und Ausgabegröße. So beschränkt GPT-3.x die Gesamtzahl der Token für Eingabeaufforderungen und generierte Ausgaben auf etwa 4.000 Token. Daraus ergibt sich eine Beschränkung der Codelänge auf etwa 70 Zeilen, abhängig von Faktoren wie Programmiersprache und Programmkomplexität.

Obwohl die genauen Größenbeschränkungen für ChatGPT variieren können, kann man davon ausgehen, dass es keine vollständige Anwendung erstellen kann, wenn der Inhalt zu umfangreich wird. In solchen Fällen kann das Modell während der Codegenerierung auf halbem Weg stehen bleiben.

• Begrenztes aktuelles Wissen

Zu den Einschränkungen von ChatGPT bei der Softwareentwicklung gehört, dass es sich auf vorhandenes Wissen stützt. Diese Sprachmodelle zeichnen sich vor allem durch die Vervollständigung von Texten aus, so dass sie sich auf die am häufigsten gesehenen ähnlichen Muster und Codes stützen. Diese Tendenz bedeutet, dass sie häufig Code auf der Grundlage älterer Versionen, Bibliotheksdefinitionen und Funktionen erzeugen.

Um einen Code zu erhalten, der die neuesten Entwicklungen widerspiegelt, müssen Sie Ihre Anforderungen in der Eingabeaufforderung explizit angeben, wobei vorausgesetzt wird, dass das Modell Zugang zu aktuellem Wissen hat. Es ist wichtig zu beachten, dass ChatGPT, wie GPT-3.x, nur bis Juni 2021 bekannt ist. Alle Entwicklungen oder Aktualisierungen von Programmiersprachen, Frameworks oder Bibliotheken, die nach diesem Datum erfolgen, liegen außerhalb des Anwendungsbereichs.

• Veraltete Endpunkte

Eine der Überlegungen beim Einsatz von ChatGPT in der Softwareentwicklung ist die mögliche Aufnahme von veralteten API-Endpunkten in den generierten Code. Bei der Erstellung von Anwendungen, die auf APIs angewiesen sind, ist es wichtig zu wissen, dass ChatGPT möglicherweise Endpunkte vorschlägt, die veraltet sind.

Diese Einschränkung ergibt sich aus den inhärenten Beschränkungen des Modells, da es keinen Zugang zu Wissen nach einem bestimmten Stichtag, in diesem Fall Juni 2021, hat. Daher müssen die Entwickler möglicherweise Anpassungen vornehmen, um die Kompatibilität mit den neuesten API-Standards und -Verfahren zu gewährleisten.

• Fragen der Optimierung

Bei der Softwareentwicklung mit ChatGPT kann die Optimierung eine Herausforderung darstellen. Diese Sprachmodelle zeichnen sich durch eine hervorragende Textvervollständigung aus, erzeugen aber nicht von sich aus optimierten Code. Daher müssen die Entwickler den Code oft manuell auf Effizienz, Leistung oder spezifische Anforderungen abstimmen.

Die Optimierung ist ein entscheidender Aspekt der Softwareentwicklung und erfordert unter Umständen manuelle Anpassungen oder die Anweisung an das Modell, auf eine bestimmte Art und Weise zu optimieren, um dies zu erreichen. Unabhängig davon, welcher Ansatz gewählt wird, ist ein klares Verständnis der Optimierungsziele unerlässlich, wozu nur menschliche Softwareentwickler in der Lage sind.

• Halluzination

Eine weitere wichtige Einschränkung, die bei der Verwendung von ChatGPT in der Softwareentwicklung beachtet werden muss, ist das Potenzial für Halluzinationen. Dies geschieht, wenn das Modell, wenn es keine spezifische Aufforderung erhält, Abkürzungen nimmt und Code mit undefinierten Funktionen oder unnötigen Codesegmenten generiert, die Teile des Problems lösen sollen, auch wenn sie nicht existieren sollten. In solchen Fällen müssen die Entwickler möglicherweise weitere Klarstellungen zu diesen Funktionen einholen.

• Mangelndes Verständnis des Kontextes

Während ChatGPT bei der Texterstellung und der Vervollständigung des Codes hervorragende Leistungen erbringt, hat es Schwierigkeiten, die Feinheiten spezifischer Projektkontexte und -anforderungen zu verstehen. Diese Unzulänglichkeit kann bei verschiedenen Anwendungen zu Problemen führen, wenn ChatGPT nuancierte Fragen falsch interpretiert, was zu ungenauen oder irrelevanten Antworten führt.

Außerdem kann es keinen Code generieren, der ein tiefes Verständnis des Kontexts erfordert, so dass die Entwickler den gesamten erforderlichen Kontext bereitstellen müssen, damit der Code mit den Projektzielen übereinstimmt, was eine unrealistische Erwartung sein kann.

• Unvollständige Puzzle-Blöcke

ChatGPT kann zwar eine wertvolle Ressource für die Codegenerierung sein, schlägt aber manchmal auch Codeblöcke vor, die nicht nahtlos zusammenpassen. Dies kann passieren, wenn dem Modell das richtige Verständnis und der Kontext der Projektarchitektur oder der Anforderungen fehlen. Entwickler müssen bei der Integration der von ChatGPT generierten Codeblöcke vorsichtig sein und darauf achten, dass sie mit der Gesamtstruktur der Software übereinstimmen.

• Unvollständige Wissens- und Ausbildungsdaten

Es ist auch erwähnenswert, dass das Wissen und die Trainingsdaten von ChatGPT unvollständig sein können. Das KI-Modell wurde zwar auf einem umfangreichen und vielfältigen Datensatz trainiert, umfasst aber möglicherweise nicht alle Programmiersprachen, Frameworks oder Nischendomänen. Diese Einschränkung kann gelegentlich dazu führen, dass Code-Vorschläge weniger genau oder umfassend sind, insbesondere in weniger häufig verwendeten oder spezialisierten Bereichen.

• Begrenzte Echtzeit-Aktualisierungen

Außerdem hat dieses KI-Tool keinen direkten Zugang zum Internet oder zu Echtzeit-Code-Repositories, was bedeutet, dass es möglicherweise nicht immer auf dem neuesten Stand der Programmierpraktiken, Bibliotheken oder Frameworks ist.

In Anbetracht der rasanten Entwicklung der Technologiebranche, in der ständig neue Tools und Praktiken auftauchen, wird deutlich, dass die Entwickler die Unterstützung von ChatGPT durch ihr eigenes aktuelles Wissen und ihr Bewusstsein für die neuesten Branchentrends ergänzen müssen.

• Mögliche Ungenauigkeiten und logische Fehler

Es besteht auch die Möglichkeit von Ungenauigkeiten und logischen Fehlern im von ChatGPT erzeugten Code. Obwohl ChatGPT auf syntaktische Korrektheit abzielt, ist es nicht fehlerfrei und kann Code mit logischen Fehlern produzieren. Dieser Code kann nicht nur fehlerhaft, sondern auch nicht funktionsfähig oder unnötig komplex sein. In letzter Zeit haben Plattformen wie
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Abschließende Überlegungen

Die ChatGPT-gestützte Programmierung bietet zahlreiche Vorteile, wie die Vereinfachung verschiedener Programmieraufgaben und die Beschleunigung bestimmter Aspekte des Entwicklungsprozesses. Daher fragen sich viele, ob ChatGPT Programmierer ersetzen wird.

Es ist jedoch wichtig zu bedenken, dass sie aufgrund ihrer Grenzen den Bedarf an menschlichen Entwicklern nicht vollständig ersetzen kann.

Die Begrenzungen der Eingabe-/Ausgabegröße, die Abhängigkeit von älterem Wissen, das Potenzial für veraltete Endpunkte, Optimierungsprobleme, Halluzinationen, unvollständige Rätselblöcke, unvollständiges Wissen und begrenzte Aktualisierungen in Echtzeit unterstreichen die Notwendigkeit einer sorgfältigen menschlichen Aufsicht bei der Verwendung von ChatGPT.

Im Wesentlichen ergänzt ChatGPT das Toolkit des Entwicklers, kann aber die unverzichtbaren Fähigkeiten und das Fachwissen menschlicher Softwareingenieure nicht vollständig ersetzen.