Erfinder des Vibe Codings räumt ein, dass es nicht funktioniert. Neues Projekt von Hand programmiert

Andrej Karpathy, ein ehemaliger Manager bei OpenAI, prägte Anfang des Jahres den Begriff „Vibe Coding“ (Programmieren nach Gefühl), womit die schnelle Entwicklung von Software mithilfe natürlichsprachlicher Anweisungen für künstliche Intelligenz gemeint ist. Dieser Ansatz sollte die Entwicklung erleichtern, doch nach und nach traten schwerwiegende Mängel zutage. So führten beispielsweise erhebliche Sicherheitsprobleme zur Offenlegung sensibler personenbezogener Daten, und zudem verwandeln Halluzinationen der künstlichen Intelligenz (Fehler im generierten Code) Projekte in ein chaotisches Durcheinander, das von menschlichen Programmierern behoben werden muss.

Karpathy selbst scheint das Vertrauen in seine eigene Idee verloren zu haben. Sein neuestes Projekt heißt Nanochat und ist eine einfache Benutzeroberfläche, die ChatGPT in grundlegender Form nachahmt. „Man startet eine Cloud-Instanz mit einem Grafikprozessor, führt ein einziges Skript aus und kann vier Stunden später über eine ChatGPT-ähnliche Weboberfläche mit seinem eigenen großen Sprachmodell sprechen“, prahlte Karpathy kürzlich in einem Beitrag auf dem Netzwerk X.

Dennoch entstand dieses Projekt nicht mithilfe von Vibe Coding. „Es ist im Grunde vollständig von Hand geschrieben“, räumte Karpathy in einem anschließenden Kommentar ein. „Ich habe mehrmals versucht, Claude- und Codex-Agenten einzusetzen, aber sie funktionierten einfach nicht gut genug und waren insgesamt eher hinderlich, möglicherweise weil das Repository zu weit außerhalb der Datenverteilung liegt.“ Das bedeutet, dass selbst der Schöpfer dieser Technologie ihr nicht genug vertraut, um sie bei seinem eigenen Werk einzusetzen.

Ursprüngliche Absicht und Realität des Vibe Codings

Karpathy wollte nie, dass Vibe Coding menschliche Programmierer dauerhaft ersetzt. In einem Beitrag vom Februar, in dem er den Begriff erstmals verwendete, schrieb er: „Manchmal können LLMs (große Sprachmodelle) einen Fehler nicht beheben, also umgehe ich ihn einfach oder fordere zufällige Änderungen an, bis er verschwindet. Für einmalige Wochenendprojekte ist das nicht schlecht, sondern immer noch ziemlich unterhaltsam.“ Dieser Ansatz sollte nur schnellen Experimenten dienen, nicht der ernsthaften Entwicklung.

Unternehmen übertreiben es jedoch häufig mit dem Einsatz dieser Methode, um Kosten zu sparen und in künstliche Intelligenz zu investieren. Laut einem Bericht von 404 Media beschäftigen sich immer mehr Programmierer damit, Code zu reparieren, den künstliche Intelligenz fehlerhaft generiert hat. Im besten Fall erreichen die Projekte nicht die erforderliche Qualität. Im schlimmsten Fall kann ein solcher Code ganze Datenbanken löschen.

Weitere durch Untersuchungen aufgedeckte Probleme

Forscher haben festgestellt, dass das Programmieren mithilfe künstlicher Intelligenz menschliche Entwickler tatsächlich ausbremst, anstatt ihre Produktivität zu steigern. In einem kürzlich veröffentlichten Bericht des Beratungsunternehmens Bain & Company heißt es, dass die Einsparungen gering ausfielen, obwohl das Programmieren zu den ersten Bereichen gehörte, in denen generative künstliche Intelligenz eingesetzt wurde. „Generative künstliche Intelligenz war mit enormen Erwartungen verbunden, und viele Unternehmen stürzten sich in Pilotprojekte. Die Ergebnisse blieben jedoch hinter den Erwartungen zurück“, heißt es in dem Bericht.

Die Plattform Fastly führte eine Umfrage unter 800 Entwicklern durch und stellte fest, dass mindestens 95 % von ihnen zusätzliche Zeit für die Korrektur von durch künstliche Intelligenz generiertem Code aufwenden mussten. Experten warnen, dass eine übermäßige Abhängigkeit von diesem Ansatz junge Programmierer daran hindert, die Grundlagen zu erlernen. Daniel Jackson vom MIT sagte gegenüber Wired, dies könne zu „Massen von nicht funktionierendem Code voller Sicherheitslücken“ und zu einer neuen Generation von Programmierern führen, die nicht in der Lage sein werden, diese Lücken zu schließen.

Erfahrungen von Entwicklern mit Vibe Coding

Entwickler, die Vibe Coding ausprobiert haben, beschreiben eine Mischung aus Emotionen: Freude, Enttäuschung, Frustration und Stress. Zu den häufigen Schwierigkeiten gehören Fehlinterpretationen von Ausgaben, das Missverstehen klarer Anweisungen trotz natürlicher Sprache und der schnelle Verbrauch von Guthaben bei der Fehlerbehebung. Ein Entwickler bewertete seine erste Erfahrung mit der Note D+ und fügte hinzu, dass es sich für Konzepte oder Spielereien eigne, aber „noch nicht für den produktiven Einsatz bereit“ sei.

Es tritt auch das Phänomen der „Dory Loops“ (Vergessensschleifen) auf, bei dem die künstliche Intelligenz selbstbewusst behauptet, einen weiterhin bestehenden Fehler behoben zu haben, und dabei ohne Fortschritt Guthaben verbraucht oder sogar funktionierenden Code beschädigt.

Wo Vibe Coding Anwendung findet

Dennoch hat Vibe Coding seine Berechtigung. Es eignet sich für kleine, schnelle Prototypen zur Überprüfung von Ideen, für die einfache Behebung gängiger Fehler und für die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben, etwa die Generierung von Grundgerüsten für Code oder die Überführung alten Codes in moderne Frameworks. Experten betonen jedoch, dass die Ergebnisse stets überprüft werden müssen, da künstliche Intelligenz projektspezifische Besonderheiten häufig übersieht.