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Was ist künstliche Intelligenz und wie beeinflusst KI die Entwicklung von Software? In diesem Artikel erfährst du, wie künstliche Intelligenz funktioniert und wie hilfreich die neue Version der KI ChatGPT – 4 bei der Softwareentwicklung sein kann und wie GitHub Copilot dir als Softwareentwickler beim Lernen und der Arbeit helfen kann.

Künstliche Intelligenz (KI) ist die Simulation menschlicher Intelligenz in Geräten, die so programmiert sind, dass sie Funktionen des menschlichen Geistes wie Denken, Lernen, Problemlösen und Kreativität übernehmen. Was ist künstliche Intelligenz, fragst du dich? Künstliche Intelligenz ist ein alltäglicher Bestandteil vieler Aspekte unseres Lebens – von der Unterhaltung bis hin zum Gesundheitswesen. Auch im Haushalt ist künstliche Intelligenz keine Seltenheit mehr. Oft merkst du gar nicht, dass spezialisierte KI bereits in dein Leben „eingedrungen“ ist, zum Beispiel durch das Internet, Werbung und Marketing, Roboter in Restaurants oder Assistenten in Autos. In der Software hat die KI dank allgemeiner Konversationsmodelle wie ChatGPT und Bard AI inzwischen mehr Aufmerksamkeit erlangt. Chatten mit künstlicher Intelligenz wird immer üblicher. Auch im Bereich der Softwareentwicklung hat KI ein großes Potenzial, um Prozesse zu rationalisieren und die Produktivität zu steigern.
Zum Beispiel haben wir diesen Artikel auch in Zusammenarbeit mit GitHub Copilot und ChatGPT geschrieben, speziell mit seinem neuen GPT-4-Modell, das ein Produkt von Open AI ist. Er hatte ein Release 14. März 2023 veröffentlicht und ist ein guter erster Test, um zu prüfen, wie aktuell die Datenbank und die Bibliotheken des Modells sind.
Wir haben die gleiche Frage auf Englisch gestellt. Wie du siehst, ist bei der GPT-KI nicht alles so tragisch (oder umgekehrt) rosig, wie manche Leute denken. Sie wird uns nicht beherrschen oder massenhaft unsere Jobs stehlen. Noch nicht. Aber wir können sie nutzen, um unsere Aufgaben effizienter zu gestalten.
GitHub Copilot ist ein cloudbasierter KI-Assistent, der Entwicklern hilft, automatisch Code zu erzeugen. Wie funktioniert ChatGPT? Das System wurde von Github und OpenAI (dem Erfinder von ChatGPT) entwickelt und basiert auf dem GPT-3-Modell. GitHub Copilot lernt aus der Menge des gescrapten Codes und bietet dann Codevorschläge an, die für das spezifische Projekt des Softwareentwicklers relevant sind. Es wurde als begrenzte Beta-Version am 29. Juni 2021 eingeführt, als sie ausgewählten Nutzern auf Einladung zur Verfügung gestellt wurde. Nach dem Start erweiterte GitHub schrittweise den Zugang von KI zum Code und sammelte Feedback von der Community. Der vollwertige Copilot Git wurde dann am 29. Oktober 2021 als Plugin auf dem JetBrains Marketplace veröffentlicht. Es ist jetzt weltweit für $10 pro Monat für Einzelpersonen oder $19 für Unternehmen erhältlich.
Das Scraping von bestehendem geistigem Eigentum ist nicht nur für KI-Entwicklungsassistenten eine Grauzone. Denn die KI durchforstet bestehende Projekte, Community-Seiten und Portfolios (wenn sie Zugang dazu hat) und verwendet dann, was sie für richtig hält – ohne Erlaubnis der Urheber des Codes oder anderen geistigen Eigentums. Auch Nutzer in der Kunstwelt haben sich gegen ähnliche Praktiken gewehrt, bei denen ihre Arbeiten als Bausteine für die KI Midjourney verwendet werden, die künstlerische Bilder in verschiedenen Stilen erzeugt – von impressionistischen Pinselstrichen, die an Monet erinnern, bis hin zu fotorealistischen Porträts, die Berühmtheiten sehr ähnlich sind. Aber lassen wir den moralischen Aspekt mal beiseite und denken wir darüber nach, wie Chat-KI für das Gute eingesetzt werden kann, in unserem Fall also nicht zur Ausbeutung anderer Branchenkollegen.
Git Copilot arbeitet als KI-Erweiterung für Entwicklungsumgebungen (IDE) und hilft Entwicklern, Code schneller und effizienter zu erstellen. Wir haben bereits erwähnt, dass er auf großen Mengen von Code und Dokumentation trainiert. Dadurch kann er verschiedene Programmiersprachen und ihre Syntax verstehen, darunter Python, JavaScript, Java und viele andere. GitHub Copilot Chat bietet die folgenden Vorteile:
Die Softwareentwicklung in Java kann für Anfänger eine Herausforderung sein, vor allem wenn man von einer anderen Syntax umsteigt, ganz zu schweigen bei völligen Entwickler-Newbies. Künstliche Intelligenz in der SE kann auch ihnen helfen, indem sie nützliche Vorschläge und Ratschläge zur Codestruktur und zur Lösung häufiger Probleme gibt. Auf diese Weise kann KI den Prozess des Softwareentwicklers vereinfachen und die besten Praktiken schneller übernehmen. Man muss nur etwas Zeit investieren; ein KI-Assistent macht dich nicht an einem Abend zu einem Top-Entwickler oder einem Junior Java Softwareentwickler. Er kann dir den Weg zeigen und andere Ansätze zur Problemlösung aufzeigen, an die du nicht gedacht hättest. Wenn du anfängst, sie zu analysieren, zu kombinieren und zu verbessern, wirst du das volle Potenzial der KI zu deinem Lernvorteil nutzen.

Der KI-Assistent wird erst in den Händen eines erfahrenen Entwickler zur mächtigen Waffe. Senior Softwareentwickler erfordert deutlich mehr Wissen, um das Tool vollständig zu nutzen. Mit Fachwissen kannst du viel leichter einschätzen, ob der KI-Assistent dir die richtige Lösung anbietet – ein kurzer Blick auf den Code, eine Bestätigung, eine Bearbeitung, und die Funktion ist fertig.
Wir haben die maßgebliche Instanz befragt – die KI selbst (der Text ist wegen der Lehnwörter und der Struktur leicht bearbeitet): „Anfänger oder Softwareentwickler mit weniger Erfahrung könnten gefährdet sein, weil KI einfachere Aufgaben automatisieren kann, die sie sonst ausführen würden. Umgekehrt könnten die Gehälter von erfahrenen Developern, die an komplexeren Problemen oder spezialisierten Technologien arbeiten, weiter steigen. KI könnte auch die Nachfrage nach Entwicklern erhöhen, da Unternehmen Experten für die Entwicklung, Implementierung und Wartung von KI-Systemen benötigen.“
Das Gehalt eines Softwareentwicklers setzt sich aus vielen Variablen zusammen, neue Tools, Technologien und Trends sind nur eine davon. GPT KI hat jedoch Recht, dass die Spezialisierung auf KI-Systeme auf dem Vormarsch sein wird. Schon jetzt tauchen auf dem Markt Ableger auf, die sogenannte Prompts, also Befehle für kommunikative und assistive KI-Tools, generieren, mit denen auch ein Laie überdurchschnittliche Ergebnisse erzielen kann. Ohne einen passenden oder logischen Befehl erhältst du unbrauchbaren Code.
Wir haben versucht zu sehen, wie es aussehen würde, wenn im Team ein Java Softwareentwickler fehlt und wir eine Integration brauchen. Wir benutzten diese laienhafte, beschreibende Aufforderung: Schreib mir Java-Code, um JIRA-Tickets in das Dashboard meiner Anwendung zu integrieren. Die Antwort des GPT-4-Modells enthielt neben dem eigentlichen Code auch Anweisungen: Um JIRA-Tickets in das Dashboard deiner Java-Anwendung zu integrieren, kannst du die JIRA REST API verwenden. Hier ist ein Beispiel dafür, wie du mit Java und der Unirest-Bibliothek HTTP-Anfragen stellen kannst, um Tickets von JIRA abzurufen. Füge zunächst die Unirest-Abhängigkeit zu deiner pom.xml-Datei hinzu:
<Abhängigkeit>
<groupId>com.konghq</groupId>
<artifactId>unirest-java</artifactId>
<version>3.13.3</version>
</dependency>
Du kannst dann eine Klasse erstellen, die mit der JIRA REST API interagiert:
import kong.unirest.HttpResponse;
import kong.unirest.JsonNode;
import kong.unirest;
import kong.unirest.UnirestException;
public class JiraIntegration {
private static final String JIRA_BASE_URL = „https://vasa-domena.atlassian.net“;
private static final String JIRA_USERNAME = „vas-email@example.com“;
private static final String JIRA_API_KEY = „vas-api-kluc“;
public static void main(String[] args) {
try {
JsonNode jiraTickety = ziskajJiraTickety(„vas-project-kluc“);
System.out.println(jiraTickety);
} catch (UnirestException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static JsonNode ziskajJiraTickety(String projectKey) throws UnirestException {
String jql = „project=“ + projectKey;
HttpResponse<JsonNode> response = Unirest.get(JIRA_BASE_URL + „/rest/api/3/search“)
.basicAuth(JIRA_USERNAME, JIRA_API_KEY).queryString(„jql“, jql).asJson(); if (response.isSuccess()) {return response.getBody();} else {throw new UnirestException(„Nepodarilo sa získať JIRA tickety. Stav: “ + response.getStatus());}}}
Achte darauf, dass du vasa-domain, vas-email@example.com, vas-api-kluc und vas-projektovy-kluc durch die entsprechenden Werte für deine JIRA-Instanz ersetzt. Nach der Ausführung der getJiraTickets-Methode erhältst du ein JsonNode-Objekt, das die JIRA-Ticketdaten enthält, die du dann im Dashboard deiner Anwendung anzeigen kannst. Verarbeite das JsonNode-Objekt, um die Daten zu extrahieren, die du für dein Dashboard benötigst.
Vielleicht hat dich der obige Code verunsichert oder du siehst im Gegenteil Lücken in ihm. Wir werden in absehbarer Zeit nicht alles auf KI aufbauen. Außerdem können KI-Assistenten aufgrund der Sensibilität der Daten nicht in jedem Bereich vollständig eingesetzt werden. Die Fähigkeiten von Menschen sind immer noch breiter gefächert als die, die KI bietet. Das ist auch der Grund, warum wir immer auf der Suche nach neuen Kolleginnen und Kollegen für verschiedene Aufgabenbereiche sind. Wirf einen Blick auf unsere Stellenangebote. Wir heißen Enthusiasten neuer Technologien wie KI willkommen, aber die Tür steht auch traditionellen Machern offen, die den Code gerne aus ihrer eigenen Perspektive betrachten.
Bei msg life Slovakia kümmere ich mich um die Unternehmenskultur, Events und bin Teil des Marketingteams. Mir gefällt eine Tätigkeit, bei der ich kreativ sein und dazu beitragen kann, dass sich meine Kollegen bei msg wohlfühlen. Ich bereite regelmäßig für Sie vor
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