Überall in den Medien ist AI – genauer gesagt generative AI mit Large Language Models – ein grosses Thema. Meist geht es um eine illustre oder rechtlich bedenkliche Nutzungsweise, Tipps und Tricks für den Einsatz oder das Ersetzen von Arbeitsplätzen durch diese Technologie.
Selten erfährt man jedoch, welche Auswirkungen der Einsatz auf Menschen oder Geschäftsmodelle hat.
Der Zusammenbruch von Stack Overflow wegen AI
Ein Artikel bringt es reisserisch auf den Punkt: From 50M Questions to Zero: How ChatGPT Killed the World’s Biggest Dev Community. Er erinnert mich an alte Zeiten. Nach den Bulletinboards und Foren war Stack Overflow die erste Anlaufstelle für meine bescheidenen Programmierkünste.
Wer die öffentlich zugänglichen Informationen zur Anzahl der Fragen auswertet, stellt fest: Nicht AI ist der Start des Niedergangs, höchstens der Beschleuniger. Ab 2014 scheint jedoch die Kultur sowie die Art und Weise, wie moderiert und Fragen beantwortet wurden, aggressiver geworden zu sein. Das hat Stack Overflow 2019 selbst publiziert.
Treffend formulierte es ein Blog-Post:
„LLMs haben Stack Overflow nicht obsolet gemacht. Sie bieten den Entwicklern nur eine Alternative, bei der sie sich nicht dumm fühlen müssen, wenn sie Fragen stellen.“
Training von AI mittels verifizierter Antworten von Stack Overflow
Der Umfang von Stack Overflow enthält etwa 24 Millionen Fragen und 36 Millionen kuratierte Antworten.
Diese Inhalte sind neben anderen Quellen offiziell in „The Pile“ und „The Common Pile“ enthalten und werden zum Trainieren offener und proprietärer Modelle verwendet.
Das Geschäftsmodell der Plattform – „Ich stelle eine Frage zu einem Programmierthema und erhalte eine Antwort“ – passt genau ins Schema, wie ein LLM funktioniert.
Wird Stack Overflow deswegen obsolet?
Wenn weniger neue Inhalte entstehen, veralten die Trainingsdaten – und damit das Modell?
Zu diesem Thema habe ich zwei verschiedene Meinungen.
Nein, weil die vorhandenen Informationen zu Umsetzungsoptionen in den einzelnen Programmiersprachen noch relevant sind (Stack Overflow erreicht immer noch 50 Millionen Pageviews pro Monat).
Ja, weil sich jede Programmiersprache weiterentwickelt und Probleme in neueren Versionen vielleicht mit einem besseren Ansatz gelöst werden können. Es darf nicht vergessen werden, dass sich die 24 Millionen Artikel in den letzten 18 Jahren angesammelt haben.
Aber tauschen sich Entwickler jetzt nicht mehr aus?
Als Starthilfe habe ich eine akademische Forschungsarbeit aus dem Magazin „nature“ genommen: The consequences of generative AI for online knowledge communities (Nature Scientific Reports).
Die Erkenntnis lautet: Sie tun es weiterhin und sind auf die mir bekannten Diskussionsplattformen (reddit, GitHub Discussions und Discord) ausgewichen. Es handelt sich jedoch um eine andere Art des Informationsaustausches. Hier gibt es nicht die eine akzeptierte Antwort auf eine Frage, sondern Debatten und Meinungen – eben das, was ein LLM nicht kann, z.B. „Welche Lösung hilft mir bei folgendem Problem?“.
Aber bleibt bei dieser Entwicklung nicht die Neugierde zugunsten der Effizienz auf der Strecke? Wir Menschen lernen durch Fehler…
Einfluss von AI auf Open Source Software
Nolan Lawson brachte diese Sorge in seinem Blog ebenfalls zum Ausdruck.
„The goal wasn’t just to give you a utility to solve your problem (although it does that) – the goal was also to teach people how to use JavaScript effectively, so that you’d have an understanding of how to solve other problems in the future.“
und weiter
„I don’t know which direction we’re going in with AI …, but I do think it’s a future where we prize instant answers over teaching and understanding. … and therefore less reason to educate people about the problem space.“
Aus seiner Sicht geht auch etwas Kulturelles verloren: Entwickler lernen Probleme zu lösen, indem sie sich in andere Arbeiten einlesen.
Diese Tendenz spüre ich auch in meinem geschäftlichen Alltag. Schnelle Lösungen (am liebsten mit AI) mögen nach aussen erfolgreich sein, führen aber oft in eine Sackgasse. Erst das Verstehen des Problemraums ermöglicht Lösungen die nachhaltig sind und das Geschäftsmodell erfolgreich unterstützen.
Aber Verstehen bedeutet Diskussionen und sich gegenüber anderen Personen zu exponieren. Die eigentliche Frage ist also vielleicht nicht, welchen Einfluss AI auf die Entwickler-Community hat – sondern ob wir zulassen, dass Effizienz das Lernen ersetzt.
Dieser Beitrag wurde mittels Claude-AI auf Rechtschreibfehler überprüft.
