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Die wichtigsten Erkenntnisse von ZDNET
- AI Dev, die KI-Konferenz von DeepLearning.ai, feierte ihr Debüt in New York.
- Wir haben uns bei der Veranstaltung mit Andrew Ng getroffen, um über KI und Entwickler zu sprechen.
- Ng empfiehlt, dass jeder das Programmieren lernen sollte.
Der zweite jährliche AI Dev, ein von Andrew Ngs DeepLearning.ai veranstalteter Gipfel zu allen Themen rund um KI und Software, fand am Freitag in New York statt. In mehreren Panels und einem Interview mit ZDNET gab der Gründer von Google Brain Ratschläge zur Zukunft des Fachgebiets.
KI hat sich für viele Entwickler schnell zu einem zuverlässigen Codierungsassistenten entwickelt – so sehr, dass sich viele über die Zukunft des gesamten Berufsstands wundern. Einstiegsjobs im Programmieren schwinden für junge Absolventen, da Teams Nachwuchsaufgaben an KI-Assistenten verlagern; Gleichzeitig führen Experten die tatsächlichen Grenzen dieser Tools als Beweis dafür an, dass Ingenieure niemals wirklich veraltet sein werden.
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Hier ist, was Ng darüber zu sagen hatte, wie man in dieser ungewissen Zukunft zurechtkommt, warum jeder das Programmieren lernen sollte und wie Governance wirklich durchgeführt werden sollte.
Codierung ist immer noch wichtig – irgendwie
„Da die KI-Codierung die Einstiegshürde so stark gesenkt hat, hoffe ich, dass wir alle dazu ermutigen können, das Codieren zu lernen – nicht nur Softwareentwickler“, sagte Ng während seiner Keynote.
Wie sich KI auf Arbeitsplätze und die Zukunft der Arbeit auswirken wird, ist noch offen. Ungeachtet dessen sagte Ng ZDNET in einem Interview, dass er der Meinung sei, dass jeder die Grundlagen der Verwendung von KI zum Codieren kennen sollte, was gleichbedeutend mit „ein bisschen Mathematik“ sei – immer noch eine schwierige Fähigkeit, die aber allgemeiner auf viele Karrieren für alles angewendet werden kann, was man braucht.
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„Eine der wichtigsten Fähigkeiten der Zukunft ist die Fähigkeit, einem Computer genau zu sagen, was er für Sie tun soll“, sagte er und wies darauf hin, dass jeder genug wissen sollte, um die Sprache eines Computers zu sprechen, ohne selbst Code schreiben zu müssen. „Syntax, die arkanen Beschwörungsformeln, die wir verwenden, das ist weniger wichtig.“
Er fügte hinzu, dass er Vibecoder als Community-Mitglieder willkommen heißen möchte, auch wenn sie technisch gesehen selbst keine Entwickler sind. Aber er rechnet auch nicht damit, dass es einfach wird. Obwohl er feststellte, dass „es wirklich offensichtlich ist, dass Code mit KI-Assistenten geschrieben werden sollte“, gab Ng zu, dass Vibecoding – das er lieber „KI-Codierung“ nennt – ihn „geistig erschöpft“ zurücklässt.
Generalisten werden
In seiner Keynote stellte Ng fest, dass das Produktmanagement – und nicht das Prototyping – der neue Bremspunkt für die Einführung neuer Produkte sei, weil KI die Softwareentwicklung so schnell gemacht habe. Um das Tempo beizubehalten, das KI ermöglicht, empfahl er den Ingenieuren, einige Produktmanagementfähigkeiten zu erlernen, um diesen Stillstand zu umgehen.
„Ingenieure, die etwas Produktarbeit erlernen, können ehrlich gesagt ein Team bilden“, sagte er.
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Das Thema, dass alle Fachleute – nicht nur Entwickler – zu Generalisten werden, tauchte während des gesamten Gipfels immer wieder auf. Während einer Podiumsdiskussion über Entwicklung im KI-Zeitalter stellte Fabian Hedin, CTO der Coding-Plattform Lovable – eines der Außenseiter-Startups auf der aktuellen Liste von a16z – fest, dass Vibecoding es Menschen mit fundierten Kenntnissen in einem Nicht-Software-Thema ermöglichen kann, mithilfe von Codierungskenntnissen „viel schneller als zuvor zu iterieren“. Moderator Laurence Moroney, Direktor von AI at Arm, sagte, dass dies das Beste aus einem ansonsten isolierten Experten machen und eine Veränderung in der Art und Weise bewirken könne, wie Nischenkompetenzen am Arbeitsplatz funktionieren.
Die neue Herausforderung für Entwickler, sagte Ng während des Panels, werde darin bestehen, ein Konzept für das zu entwickeln, was sie wollen. Hedin stimmte zu und fügte hinzu, dass sich Entwickler bei der Entwicklung eines Produkts oder Tools auf ihre Intuition konzentrieren sollten, wenn in Zukunft KI die Codierung übernimmt.
„Das, was die KI am schlechtesten kann, ist, Menschen zu verstehen“, sagte er.
Warum CS-Abschlüsse den Studierenden nicht nützen
Die Realität des Codierens im KI-Zeitalter hat begonnen, Postgraduierte zu treffen, die Schwierigkeiten haben, einen Job zu finden. Informatik, die einst als narrensicheres Hauptfach galt, das eine lukrative Karriere garantierte, lässt Studenten im Stich, sagte Ng gegenüber ZDNET.
Als Hauptgrund dafür, dass Einstiegsjobs im Bereich Programmieren schwer zu finden sind, nannte er die Überbesetzung der Tech-Unternehmen, die es während der COVID-19-Pandemie gab – und die sich dann letztendlich wieder änderte. Darüber hinaus kommt es jedoch darauf an, dass die Absolventen über die richtigen Programmierkenntnisse verfügen.
„KI hat die Art und Weise verändert, wie Code geschrieben werden sollte, aber ehrlich gesagt haben viele Universitäten den Lehrplan nur langsam angepasst“, sagte er. „Wenn also eine Universität ihre Lehrpläne seit 2022 nicht wesentlich geändert hat, dann bereitet sie ihre Absolventen nicht auf die Jobs des heutigen Marktes vor.“
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Ng sagte, er betrachte es als „Fehlverhalten“ von Universitäten, CS-Abschlüsse zu verleihen, ohne diesen Studenten beizubringen, wie sie die Arbeit mit KI-Assistenten optimieren können.
„Eigentlich finde ich es schade, dass es heute immer noch Leute gibt, die einen Bachelor-Abschluss in Informatik machen, die keinen einzigen API-Aufruf an ein einziges KI-Modell durchgeführt haben“, sagte er. Für ihn wird die Neuausrichtung der CS-Studiengänge auf diese Realität die Lücke zwischen unzureichend vorbereiteten Absolventen und dem Bedarf an KI-erfahrenen Programmierern schließen. „Für die frischgebackenen Hochschulabsolventen, die sich mit diesen Fähigkeiten auskennen, können wir nicht genug davon finden“, sagte Ng, eine Sorge, die er auch Anfang Herbst in einem X-Beitrag angesprochen hatte.
Öffentliche Angst vor KI
In seiner Keynote erkannte Ng an, dass „KI die Herzen und Köpfe Amerikas noch nicht erobert hat“, und bezog sich dabei auf die oft verbreitete öffentliche Vorstellung davon, was KI im schlimmsten Fall werden könnte. Mehrere Diskussionsteilnehmer forderten die Hunderte von Entwicklern im Publikum auf, diese Wahrnehmung zu ändern.
„Sie haben diesen einzigartigen Einblick in das, was KI nicht ist“, sagte Miriam Vogel, Präsidentin und CEO von Equal AI. Sie forderte die Entwickler auf, die Ängste der Menschen vor der Technologie nicht zu ignorieren, sondern sich aktiv an der KI-Kompetenz zu beteiligen, und fügte hinzu, dass „wir scheitern werden“, wenn sich diese Stimmung nicht verbessert.
Ng glaubt, dass Dritte bisher absichtlich KI-Angst gesät haben.
„Ich denke, ein großer Teil der Angst vor KI wurde von einer Handvoll Unternehmen geschürt, die, ehrlich gesagt, PR-Kampagnen durchgeführt haben, um den Menschen Angst vor KI einzujagen, oft aus Lobbyarbeit“, sagte er ZDNET während unseres Interviews. „Ich denke, das hat dem Bereich der KI und der amerikanischen Führungsrolle bei Entwicklern großen Schaden zugefügt.“
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Auf die Frage, wie Entwickler dies beeinflussen können, sagte er, er wolle, dass sie sich an einem offenen Gespräch darüber beteiligen, was funktioniert und was nicht. „Wenn die Öffentlichkeit es besser versteht, können wir alle zu rationaleren Schlussfolgerungen über die Technologie gelangen“, sagte er.
Viele dieser Befürchtungen gehen auf AGI zurück, das etwas unklar definierte Äquivalent menschlicher Intelligenz, das neben anderen Labors auch OpenAI und Microsoft immer stärker ins Visier nehmen. Ng behauptet seit langem, dass diese Prognosen übertrieben seien.
„Wenn man sich die unglaublich chaotischen Trainingsrezepte anschaut, die in das Training dieser KI-Modelle einfließen, ist das auf keinen Fall AGI – wenn man mit AGI irgendeine intellektuelle Aufgabe meint, die ein Mensch erledigt“, sagte Ng gegenüber ZDNET. „Ein großer Teil dieses Wissens ist, ehrlich gesagt, immer noch in diese Systeme integriert, mit sehr klugen Leuten und einer Menge Daten.“
Sicherheit und Governance
In einer Podiumsdiskussion räumte Ng ein, dass die Öffentlichkeit nicht wirklich weiß, was KI-Labore tun, was zu Panik führen kann, forderte die Menschen jedoch auf, „keine Red-Teaming-Übung durchzuführen und daraus eine Mediensensation zu machen“. Ng fügte hinzu, dass er die Sicherheits- und Governance-Marke von Anthropic weniger befürworte, die er als etwas einschränkend empfindet. Anstatt die Governance-Bemühungen einzuschränken, betonte er Sandbox-Umgebungen, „die garantiert sicher sind“, als Weg zu einer verantwortungsvollen KI, die die Geschwindigkeit nicht beeinträchtigt.
Vogel definierte Governance als „Aufschlüsselung von Prinzipien in umsetzbare Arbeitsabläufe“ und nicht als Schaffung von Bürokratie. Ihre Sorge galt weniger den Hyperscalern wie OpenAI und Meta als vielmehr den kleineren KI-Unternehmen, die voranschreiten, bevor sie eine Governance-Struktur entwickelt haben.
KI regulieren
„Man kann in der KI nicht durch die Verabschiedung von Vorschriften führend werden“, sagte Ng während einer Podiumsdiskussion über den Ansatz der EU bei der Gesetzgebung zu KI. Er lobte den im vergangenen Sommer veröffentlichten KI-Aktionsplan der Trump-Regierung für die Lockerung der Bundesvorschriften.
Viele KI-Experten sind beunruhigt über die fehlende KI-Regulierung in den USA. Einige sehen das Versäumnis der Bundesregierung, Social-Media-Plattformen zu regulieren, als diese sich stark verbreiteten, als Beispiel dafür, was passieren könnte, wenn KI weiterhin schneller ist als die Gesetzgebung. Ng sagte gegenüber ZDNET, dass er das für eine falsche Gleichsetzung halte.
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„Ich sehe viel mehr schlechte als gute Regulierungsvorschläge“, sagte Ng in dem Interview und fügte hinzu, dass er das nicht einvernehmliche Deepfake-Verbot und die Maßnahmen der FTC gegen Unternehmen, die KI nutzen, um „betrügerisches oder unfaires Verhalten“ zu skalieren, als Beispiele für eine gute KI-Politik ansieht.
Auf die Frage, ob er auf Bundesebene noch weitere Regelungen treffen würde, sagte er, er wünsche sich von Anfang an mehr Transparenzanforderungen für große KI-Unternehmen.
„Als mit den sozialen Medien viele schlimme Dinge passierten, wusste keiner von uns davon. Selbst die Leute innerhalb des Unternehmens wussten nicht wirklich davon“, sagte Ng gegenüber ZDNET. „Wenn wir Vorschriften haben, die vorschreiben, dass die größten Unternehmen – nur die großen, damit wir kleinen Startups keine unangemessene Compliance-Belastung auferlegen –, wenn wir aber ein gewisses Maß an Transparenz von den Unternehmen mit einer sehr großen Anzahl von Nutzern fordern, könnte uns das bessere Signale geben, um die tatsächlichen Probleme zu erkennen, anstatt auf das Glück eines Whistleblowers zu zählen.“
