Bewertung der Energieeffizienz von KI-generiertem Code

Immer mehr Software-Entwickler nutzen KI-Tools, um ihnen beim Programmieren zu helfen. Eine aktuelle Umfrage hat gezeigt, dass viele Entwickler es vorziehen, diese Tools in ihre Arbeit einzubeziehen. Unter diesen Tools stechen grosse Sprachmodelle (LLMs) als wertvolle Ressourcen zur Code-Generierung hervor. LLMs können Programmierern aller Niveaus helfen, von Anfängern bis hin zu erfahrenen Experten, indem sie Fehler finden und beheben und neuen Code in bestehende Projekte integrieren. Es gibt jedoch noch eine grosse Lücke bei der Bewertung, wie energieeffizient der von diesen KI-Modellen produzierte Code ist.

Ein neuartiges LLM-Tool namens Code Llama wurde entwickelt, das speziell zur Generierung von Programmiercode gedacht ist. Dieses Tool wurde im August 2023 veröffentlicht und hat viel Aufmerksamkeit erregt. Wir haben eine Studie durchgeführt, um zu bewerten, wie energieeffizient der von Code Llama produzierte Code ist, insbesondere im Vergleich zu menschlich geschriebenem Code.

Um dies zu tun, haben wir ein Experiment eingerichtet, das drei verschiedene Programmierbenchmarks in C++, JavaScript und Python untersucht hat. Wir haben Code Llama aufgefordert, Code für diese Benchmarks unter Verwendung verschiedener Aufforderungen und Einstellungen zu erstellen. Nachdem der Code generiert wurde, haben wir ihn getestet und die Energieeffizienz von Code Llamas Ausgabe mit menschlich geschriebenen Lösungen verglichen.

Die Ergebnisse zeigten, dass die Energieeffizienz des von Code Llama generierten Codes stark von der verwendeten Programmiersprache und der spezifischen Aufgabe abhängt. Im Allgemeinen wurde festgestellt, dass menschlich geschriebener Code energieeffizienter ist. Interessanterweise schnitt generierter JavaScript-Code in einigen Szenarien besser ab als sein menschliches Pendant. Als wir Code Llama jedoch ausdrücklich darum baten, energieeffizienten Code zu produzieren, lieferte es nicht konstant bessere Ergebnisse, und unterschiedliche Aufforderungseinstellungen hatten keinen signifikanten Einfluss auf die Energieeffizienz.

Diese Erkenntnisse deuten darauf hin, dass Entwickler sorgfältig die Energieeffizienz jeglichen KI-generierten Codes bewerten sollten, bevor sie ihn in ihre Softwareprojekte integrieren.

#Der Aufstieg der KI in der Softwareentwicklung

In den letzten Jahren sind KI-Tools im Softwareentwicklungsprozess immer relevanter geworden. Eine Umfrage aus dem Jahr 2023 mit einer grossen Zahl von Entwicklern zeigte, dass ein erheblicher Teil von ihnen bereits KI-Tools nutzt. Tatsächlich geben viele Entwickler an, dass sie es bevorzugen, diese Tools in ihren Arbeitsablauf für verschiedene Aufgaben wie Schreiben, Debuggen und Pflegen von Code einzubeziehen.

Unter den verschiedenen KI-Tools, die heute verfügbar sind, helfen LLMs Entwicklern speziell beim Schreiben von Code. Plattformen wie GitHub Copilot und ChatGPT können natürliche Sprachbefehle in tatsächliche Code-Snippets übersetzen. Code Llama ist ein neuer Akteur in diesem Bereich, der auf dem Llama 2 Modell basiert, aber speziell zur Code-Generierung entwickelt wurde.

Obwohl KI den Entwicklern helfen kann, produktiver zu sein, wirft es auch Fragen zur Umweltbelastung des generierten Codes auf, insbesondere in Bezug auf den Energieverbrauch. Software macht mittlerweile einen beachtlichen Anteil der weltweiten Treibhausgasemissionen aus, was die Bedeutung der Erstellung energieeffizienten Codes verdeutlicht.

#Studienziele

Das Hauptziel unserer Studie ist die Bewertung der Energieeffizienz von Code, der von Code Llama im Vergleich zu menschlich geschriebenem Code erzeugt wird. Dazu gehört das Entwerfen und Durchführen eines empirischen Experiments, das sich auf drei Programmierprobleme konzentriert, die in C++, JavaScript und Python implementiert sind. Wir werden den Energieverbrauch jeder Implementierung analysieren, sowohl die menschlich geschriebene als auch die KI-generierte.

Im Rahmen unserer Studie haben wir mehrere wichtige Forschungsfragen formuliert. Erstens wollten wir verstehen, wie die Energieeffizienz des von Code Llama generierten Codes im Vergleich zu menschlichen Implementierungen ist. Als nächstes wollten wir herausfinden, ob Code Llama tatsächlich die Energieeffizienz seiner Ausgaben verbessern kann, wenn es ausdrücklich darum gebeten wird. Schliesslich wollten wir untersuchen, ob unterschiedliche Versionen von Code, die aus derselben Aufforderung stammen, Variationen in der Energieeffizienz basierend auf den Zufallseinstellungen zeigen.

#Experimentdesign

Um die Energieeffizienz des von Code Llama generierten Codes zu bewerten, haben wir drei verschiedene Programmierprobleme ausgewählt, die bekannt dafür sind, in ihren Energieverbrauchseigenschaften zu variieren. Das erste Problem konzentriert sich darauf, Paare mit dem kleinsten Unterschied zu finden, während das zweite Problem darin besteht, zwei Zahlen in einem Array zu identifizieren, die zu einem bestimmten Ziel addiert werden. Das letzte Problem dreht sich darum, eine Datei zu lesen, nach einem bestimmten String zu suchen und diesen String durch einen neuen zu ersetzen.

Jedes dieser Probleme repräsentiert unterschiedliche Arten von Energieverbrauch: einige sind CPU-lastig, einige sind speicherlastig und andere sind I/O-lastig. Diese Variation ermöglicht es uns zu untersuchen, wie spezifische Eigenschaften der Probleme die Energieeffizienz sowohl von menschlichem als auch von KI-generiertem Code beeinflussen.

Sobald wir unsere Probleme definiert hatten, richteten wir die notwendige Testumgebung ein. Wir führten jede Implementierung auf einem Raspberry Pi aus, einer einfachen und effektiven Hardware-Option, während der Code-Generierungsprozess auf einem leistungsstärkeren Personal Computer durchgeführt wurde. Wir massen den Energieverbrauch des Raspberry Pi mit einem Energiemessgerät, das detaillierte Einblicke lieferte.

Nachdem wir unser Experiment durchgeführt und die ersten Ergebnisse gesammelt hatten, führten wir zusätzliche Tests durch, die Code Llama speziell aufforderten, energieeffiziente Versionen der gleichen Probleme zu generieren. Damit konnten wir die Ergebnisse sowohl der generischen Aufforderungen als auch derjenigen, die ausdrücklich um Energieoptimierung baten, vergleichen.

#Ergebnisse der Studie

Die Ergebnisse unserer Studie lieferten mehrere wichtige Einblicke. Erstens fanden wir heraus, dass die Energieeffizienz erheblich von der verwendeten Programmiersprache und dem zu lösenden Problem abhängt. Insgesamt waren menschlich geschriebene Implementierungen im Allgemeinen energieeffizienter im Vergleich zu denen, die von Code Llama generiert wurden.

Insbesondere beobachteten wir, dass Code Llama beeindruckend beim Generieren von JavaScript-Code abschneidet, der einen geringeren Energieverbrauch hatte als die entsprechenden menschlich geschriebenen JavaScript-Lösungen. Allerdings waren bei Szenarien, die C++ und Python betrafen, menschliche Implementierungen tendenziell effizienter für die getesteten Probleme.

Als wir Code Llama ausdrücklich aufforderten, energieeffiziente Versionen seiner Ausgaben zu erstellen, zeigten die Ergebnisse gemischte Ergebnisse. In einigen Fällen blieb der Energieverbrauch unverändert oder stieg sogar an, was darauf hindeutet, dass allein die Aufforderung zur Optimierung keine bessere Effizienz garantierte. Ausserdem schienen unterschiedliche Einstellungen für Zufälligkeit keinen signifikanten Einfluss auf den Energieverbrauch zu haben.

#Auswirkungen für Entwickler

Angesichts unserer Ergebnisse ist es wichtig, dass Entwickler vorsichtig sind, wenn sie KI-generierten Code nutzen, insbesondere wenn Energieeffizienz eine Priorität ist. Während KI-Tools bei der Code-Generierung helfen können, hebt unsere Studie hervor, dass der von diesen Modellen erzeugte Code nicht immer den Effizienzkriterien entspricht. Entwickler müssen die potenziellen Energieauswirkungen der Integration von KI-generiertem Code in ihre Projekte berücksichtigen.

Die Ergebnisse betonen die Bedeutung einer aktiven Bewertung der Energieeffizienz des erzeugten Codes, anstatt anzunehmen, dass er automatisch optimiert ist. KI-generierter Code kann in den frühen Phasen der Entwicklung vorteilhaft sein, sollte aber weiter verfeinert werden, indem man sich auf Optimierung konzentriert.

Ausserdem gibt es einen Aufruf, dass Unternehmen, die diese Modelle entwickeln, die Energieeffizienz als kritische Funktion priorisieren sollten, da KI-Tools an Popularität gewinnen. Durch die Verbesserung der Energieeffizienz der Code-Generierung in zukünftigen Modellen können Organisationen zu breiteren Nachhaltigkeitsanstrengungen beitragen und sich an globalen Zielen zur Reduktion von Kohlenstoffemissionen ausrichten.

#Fazit

Unsere Studie markiert eine erste Bewertung der Energieeffizienz von Code, der von Code Llama generiert wurde. Während KI-Tools wie Code Llama vielversprechend sind, um Entwicklern bei Programmieraufgaben zu helfen, unterstreichen die Inkonsistenzen in der Energieeffizienz einen kritischen Bereich, der Aufmerksamkeit braucht. Die Erkenntnisse fordern Entwickler auf, einen sorgfältigen Ansatz bei der Integration von KI-generiertem Code zu verfolgen und die Verbesserung der Energieeffizienz in zukünftigen KI-Modellen zu unterstützen. Mit weiterer Forschung und Fokus auf Nachhaltigkeit kann die Softwareentwicklungsgemeinschaft daran arbeiten, die Umweltbelastung ihres Codes zu minimieren.