Die Zukunft des automatischen Programmierens und Vertrauen

Automatisches Programmieren ist mit Tools wie GitHub Copilot, die grosse Sprachmodelle (LLMs) nutzen, beliebt geworden. Diese Tools helfen dabei, Code schnell zu schreiben. Allerdings gibt es Herausforderungen bei der Verwendung von automatisch generiertem Code, vor allem in Bezug auf dessen Qualität und Vertrauen. In diesem Artikel schauen wir uns automatisiertes Codieren allgemein an und konzentrieren uns auf Themen wie Codequalität, Sicherheit und welche Verantwortlichkeiten Programmierer haben, wenn sie solchen Code verwenden. Diese Themen sind wichtig für Organisationen, die darüber nachdenken, automatisch generierten Code zu verwenden.

Wir werden auch darüber sprechen, wie die neuesten Fortschritte in der Softwaretechnik, wie Programmreparatur und -analyse, das automatische Programmieren unterstützen können. Am Ende geben wir einen Ausblick auf die zukünftige Programmierumgebung, in der Programmierer möglicherweise andere Rollen übernehmen müssen, um das Beste aus automatischem Programmieren herauszuholen.

#Herausforderungen beim automatischen Programmieren

Programmieren bedeutet, das, was der Nutzer machen möchte, zu erfassen und richtigen Code zu erstellen. Diese Aufgabe ist seit über fünfzig Jahren ein grosses Thema in der Informatik. Es gab bedeutende Fortschritte im Modellieren und Entwerfen von Systemen, um Nutzerintentionen zu erfassen, was zur Entwicklung formaler Spezifikationen geführt hat. Trotz dieser Fortschritte sind viele Software-Ingenieure zögerlich, formale Spezifikationen zu schreiben. Bei grossen Software-Systemen fehlt oft eine klare Beschreibung dessen, was der Nutzer will, was das Debuggen und Beheben von Fehlern erschwert.

Automatische Programmreparatur hat sich als vielversprechend erwiesen, um Code zu reparieren. Eine zentrale Frage bleibt jedoch: Wie können wir dem automatisch generierten Code vertrauen?

Der Aufstieg der automatisierten Codegenerierung durch grosse Sprachmodelle hat Vertrauensfragen in den Vordergrund gerückt. Dies wirft die Frage auf, ob wir uns auf automatisch generierten Code genug verlassen können, um ihn in unseren Projekten zu nutzen. In der Vergangenheit haben einige Branchen Code aus Modellen generiert, aber es gibt wenig Präzedenzfälle für die weit verbreitete Verwendung von aus natürlichen Sprachbeschreibungen generiertem Code.

Während immer mehr Organisationen darauf hinarbeiten, automatisch generierten Code zu verwenden, gibt es zusätzliche Bedenken hinsichtlich der Richtigkeit, Sicherheit und der Fähigkeit, den Code zu verstehen. Es besteht das Risiko des "Schuldzuweisens", wenn ein Projekt fehlschlägt, das automatisch generierten Code enthält.

Eine Möglichkeit, die Herausforderungen beim Integrieren von automatisch generiertem Code in ein Projekt zu verstehen, besteht darin, darüber nachzudenken, wie Softwareanwendungen mit Systemsoftware interagieren. Wenn eine Systemsoftware aktualisiert wird, kann eine spezifische Anwendung fehlschlagen, nicht aufgrund eines Problems mit der Systemsoftware, sondern wegen eines Missverständnisses der Erwartungen zwischen der Anwendung und dem System. Ähnlich können Fehler auftreten, wenn automatisch generierter Code und handgeschriebener Code in einem Projekt zusammen existieren, weil es Missverständnisse zwischen den beiden Arten von Software gibt.

In diesem Artikel werden wir erkunden, wie sich das Vertrauen verändern kann, wenn wir automatisch generierten Code mit manuellem Codieren kombinieren. Eine interessante Frage für Forscher ist, welche Kriterien wir verwenden sollten, um zu entscheiden, ob wir LLM-generierten Code in unseren Projekten vertrauen können.

#Der Aufstieg der Low-Code-Entwicklung

Ein bedeutender Wandel findet statt, wie Organisationen Softwareentwicklung angehen. Zum Beispiel hat Oracle erwähnt, von Java zu einer Low-Code-Plattform namens Apex zu wechseln, um neue Software zu generieren. Dieser Wechsel zu Low-Code-Tools beschleunigt nicht nur die Entwicklung, sondern vereinfacht auch die Sicherheitsprüfungen von Softwareprojekten.

Insgesamt sehen wir, dass automatisches Programmieren mehr ist als nur die Verwendung grosser Sprachmodelle; es umfasst auch den wachsenden Trend zur Low-Code- und No-Code-Anwendungsentwicklung.

#Beseitigung von Bedenken bezüglich automatisch generierten Codes

Mit dem zunehmenden Fokus auf automatisches Programmieren werden verschiedene Probleme im Zusammenhang mit automatisch generiertem Code untersucht. Neben Richtigkeit sind auch Sicherheit, Datenschutz und die Erklärbarkeit des Codes von Bedeutung, insbesondere wenn er aus einem grossen Sprachmodell stammt.

Ein weiteres wichtiges Anliegen ist die Verantwortung für Fehler im automatisierten Codieren. Um dieses Problem zu klären, können wir die Interaktion zwischen Anwendungssoftware und Systemsoftware vergleichen, die zu Kompatibilitätsproblemen von Anwendungen führen kann. Oft kann eine spezifische Anwendung aufgrund von Änderungen in der Systemsoftware nicht mehr funktionieren, aber das muss nicht die Schuld der Systemsoftware sein. Stattdessen könnte es an einem Missverständnis der Bedürfnisse der beiden Systeme liegen.

Wenn automatisch generierter Code auf manuell geschriebenen Code in einem Projekt trifft, können Fehler aus Missverständnissen darüber entstehen, wie jede Seite erwartet, zusammenzuarbeiten.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie das Vertrauen schwanken kann, wenn wir automatisierten Code mit manuellem Programmieren kombinieren. Eine zentrale technische Frage für Forscher ist, welche Kriterien wir verwenden sollten, um LLM-generierten Code in unseren Projekten zu akzeptieren. Die Fähigkeit von LLMs, kombiniert mit Programm-Analysetools, um wichtige Programmieraufgaben wie Fehlerbehebungen und Funktionshinzufügungen zu automatisieren, zeigt das Potenzial für Forschung in diesem Bereich. Die Verbesserung der letzten Phasen von automatisch generiertem Code durch Programmreparatur könnte helfen, Beweise für die Qualität zu liefern, um LLM-generierten Code in unsere Projekte zu akzeptieren.

Wir werden auch die Auswirkungen von LLMs bei der Generierung nicht nur von Code, sondern auch von anderen Prozessen betrachten, wie zum Beispiel dem Generieren von Tests, dem Überprüfen von Code und dem Zusammenfassen von Code. Aus der Perspektive, wie Menschen mit LLMs interagieren, möchten wir einen neuen Ausblick darauf geben, wie Programmierung in der Zukunft aussehen könnte.

#Der Wandel der Rollen von Programmierern

Während wir uns auf eine Zukunft mit LLMs und automatischem Programmieren zubewegen, wird sich die Rolle der Programmierer wahrscheinlich verändern. Traditionell haben sich Programmierer darauf konzentriert, Code zu schreiben. Mit der Automatisierung vieler Codieraufgaben könnte der Schwerpunkt jedoch auf Aufgaben liegen, die ein breiteres Verständnis erfordern, wie zum Beispiel das Entwerfen von Anwendungen oder die Überwachung der Qualitätssicherung.

Programmierer müssen sich möglicherweise an neue Rollen anpassen, die die Zusammenarbeit mit KI-Systemen priorisieren, die das Schreiben von Code übernehmen. Dies könnte bedeuten, dass sie mehr wie Qualitätssicherungsspezialisten agieren, die ihre Zeit damit verbringen, die Qualität und Richtigkeit des von LLMs produzierten Codes zu überprüfen.

#Verbesserung des Vertrauens in automatisierten Code

Die Sicherstellung der Qualität des von LLMs generierten Codes ist entscheidend. Einige Forscher haben darauf hingewiesen, dass automatisch generierter Code dazu neigt, einfache Fehler einzuführen. Ohne klare Spezifikationen wird es zunehmend schwierig zu verstehen, ob der von LLMs generierte Code korrekt ist.

Die Fragen der Vertrauenswürdigkeit in LLM-generierten Code sind für Entwickler zu einem bedeutenden Anliegen geworden. Es wurden Fälle beobachtet, in denen automatisch generierter Code Sicherheitsanfälligkeiten enthält. Diese Sicherheitslücken zu erkennen, kann schwierig sein, besonders wenn Entwickler nicht jedes Stück generierten Codes genau überprüfen.

Es gibt auch die Sorge, dass LLMs von Personen mit schlechten Absichten ausgenutzt werden können. Sie könnten Trainingsdaten oder Eingabeaufforderungen manipulieren, um fehlerhaften Code zu produzieren. Der Mangel an Transparenz darüber, wie LLMs funktionieren, erschwert das Verständnis und die Fehlersuche bei automatisch generiertem Code.

Um die Qualität von automatisch generiertem Code zu bewerten, können wir Richtlinien wie ISO/IEC 25010 verwenden. Dieses Framework enthält verschiedene Qualitätsmerkmale wie Funktionalität, Leistung, Sicherheit und Wartbarkeit. Während sich die jüngste Forschung auf verschiedene Aspekte der Qualität konzentriert hat, stellen wir fest, dass einige Bereiche wie Kompatibilität und Portabilität noch Aufmerksamkeit benötigen.

#Attribute der Vertrauenswürdigkeit in der Codegenerierung

Um Vertrauen in LLM-generierten Code aufzubauen, ist es wichtig, Attribute zu identifizieren, die helfen, deren Zuverlässigkeit zu beurteilen. Wir können diese Attribute in zwei Hauptgruppen einteilen: solche, die sich auf die Eigenschaften des generierten Codes beziehen, und solche, die für das breitere Funktionieren von LLMs relevant sind.

Einige Merkmale, auf die man achten sollte, sind:

1. Sicherheit: Da viele LLMs aus grossen Datensätzen lernen, die unsichere oder fehlerhafte Beispiele enthalten können, könnte der von ihnen generierte Code Schwachstellen einführen.

2. Zuverlässigkeit: LLMs könnten kleinere Fehler produzieren, die sich in grösseren Projekten zu bedeutenden Problemen summieren können.

3. Datenschutz: Unternehmen könnten zögern, sensible Code-Daten zu teilen, aus Angst vor möglichen Leaks.

Um die sichere Verwendung von LLM-generiertem Code zu gewährleisten, können verschiedene Strategien entwickelt werden. Dazu könnte die Verwendung von hochwertigen Trainingsdaten und die Entwicklung von leichtgewichtigen statischen Analysetools gehören, um den generierten Code auf Schwachstellen zu überprüfen.

#Verbesserung der Qualität von automatisch generiertem Code

Da sich LLMs weiterentwickeln, sind sie nicht nur Codierungshilfen; sie werden integraler Bestandteil der Softwareentwicklung. Es gibt jedoch immer noch Herausforderungen bezüglich ihrer vollständigen Integration in tatsächliche Programmieraufgaben.

Um die Leistung von LLMs im automatischen Programmieren wirklich zu nutzen, müssen mehrere Bereiche angegangen werden:

1. Multi-modales Codieren: Aktuelle LLMs bearbeiten hauptsächlich Text, aber Entwickler arbeiten oft mit verschiedenen Datentypen, einschliesslich Bildern. Die Fähigkeit, visuelle Elemente zu analysieren und in Code umzuwandeln, könnte den Designprozess vereinfachen.

2. Domänenspezifisches Wissen: Für Grossprojekte müssen LLMs spezifische geschäftliche und technische Bereiche verstehen, um Entwickler besser unterstützen zu können.

3. Wissenaktualisierung: Da Software und APIs ständig weiterentwickelt werden, müssen LLMs Möglichkeiten haben, neues Wissen zu integrieren und inkorrekte Informationen aus früheren Trainingssessions zu bearbeiten.

4. Qualitätssicherung: Es ist wichtig, die Zuverlässigkeit des von LLMs generierten Codes zu verbessern und automatisierte Methoden zur Überprüfung der Qualität des generierten Codes zu entwickeln.

#Zukünftige Programmierumgebungen

Bis zum Jahr 2030 könnte die Programmierumgebung ganz anders aussehen. Mit ausgereiften LLM-basierten Auto-Programmiertechniken könnten Programmierer von traditionellen Codierungsrollen zu Positionen übergehen, die sich auf hochgradiges Design und Qualitätssicherung konzentrieren. Statt Zeit mit dem Schreiben von Code zu verbringen, könnten sie die Aufgaben überwachen, die von LLMs übernommen werden, die Code generieren und reparieren.

In der Zukunft könnten Programmierer die Rolle von Qualitätssicherungsspezialisten übernehmen, die sicherstellen, dass der generierte Code mit den Anforderungen des Projekts übereinstimmt. Sie könnten automatisierte Programmreparaturtechniken nutzen, um die Qualität des automatisch generierten Codes zu verifizieren.

#Fazit

Das Potenzial für automatisches Programmieren und die Verwendung grosser Sprachmodelle wächst weiter. Der Weg in eine Zukunft, in der LLMs und Automatisierung eine bedeutende Rolle spielen, bringt jedoch verschiedene Herausforderungen mit sich. Das Vertrauen in den automatisch generierten Code zu verbessern, seine Qualität sicherzustellen und die Rollen der Programmierer anzupassen, wird entscheidend für eine erfolgreiche Integration sein. Während wir Programme entwickeln und aus diesen Tools lernen, könnte die Zukunft der Programmierung spannende Möglichkeiten bieten, die unser Verständnis von Codierung und Softwareentwicklung neu definieren.