KI-Assistenten sorgen für sinkende Code-Qualität
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KI-Assistenten sorgen für sinkende Code-Qualität

KI-Assistenten wie ChatGPT und Github Copilot sollen für einen deutlich effektiveren Coding-Prozess sorgen. Eine Studie will jedoch belegen, dass sie vielmehr für eine sinkende Qualität verantwortlich sind.
28. Januar 2024

     

KI-Assistenten sorgen laut einer Studie von Gitclear für eine sinkende Code-Qualität. Dabei sollten sie eigentlich das Gegenteil bewirken, nicht nur Entwickler im Coding-Prozess unterstützen, sondern erstellten Code auch auf Fehler prüfen. Das ist laut der Unterssuchung jedoch nur bedingt der Fall. Gitclear, Hersteller eines Analyse-Tools, hat für diesen Zweck 153 Millionen Zeilen Code (erstellt zwischen Januar 2020 und Dezember 2023) geprüft. Das Ergebnis: Die Code-Churn-Rate – die Rate, wie oft Code überarbeitet werden muss – hat sich seit dem Einsatz der KI-Assistenten im Jahr 2023 deutlich erhöht. Zudem stellten die Autoren fest, dass der Prozentsatz von "hinzugefügtem Code" und "kopiertem/eingefügtem Code" im Verhältnis zu aktualisiertem, gelöschtem und verschobenem Code steigt. Sprich, die KIs neigen dazu, bereits vorhandenen Code zu wiederholen (DRY-Prinzip). Das sorgt für eine höhere Komplexität und mehr Pflegeaufwand.


Zwar lassen sich die Gründe für diese Entwicklung nicht klar benennen, die Autoren vermuten jedoch den zunehmenden Einsatz von KI-Tools als Ursprung. Sie schlussfolgern daher, dass es in der Verantwortung der technischen Leiter liegt, die eingehenden Daten zu überwachen und die Auswirkungen der KI auf die künftige Produktpflege zu berücksichtigen. Zudem empfehlen sie den Einsatz entsprechender Werkzeuge, die dabei helfen sollen, den Code zu prüfen.

Laut einem Bericht von Heise hat sich mittlerweile auch Github zu Wort gemeldet. Das Unternehmen bestreitet demnach, dass sich ein Zusammenhang zwischen der Analyse der Code-Zeilen und der Nutzung von KI-Assistenten herleiten lässt, wie ihn Gitclear vorgenommen hat. Zudem wurden demnach keine weiteren Faktoren berücksichtigt, die sich auf die Code-Qualität auswirken könnten. (sta)



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