Vibe-Coding: Die AI-Agenten-Illusion
LLMs helfen beim Coden, doch "Vibe-Coding" ist riskant. KI löst nur leichte Bugs. Autonome Programmier-Agenten bleiben vorerst eine Illusion.
Die aktuelle Generation von KI-Modellen, insbesondere große Sprachmodelle (LLMs), basiert auf Architekturen, die primär darauf ausgelegt sind, Muster in riesigen Datenmengen zu erkennen und statistisch wahrscheinliche Wortfolgen zu generieren. Dies führt zu einer Art "semantischer Unschärfe": Die KI "versteht" nicht wirklich die Bedeutung hinter den Worten, wie ein Mensch es tut, sondern ahmt menschliche Sprache extrem überzeugend nach. Für uns Menschen wirken die Ergebnisse dadurch oft erstaunlich plausibel, kohärent und sogar kreativ. Genau diese Plausibilität führt jedoch dazu, dass wir immer wieder verblüfft sind, wenn sich herausstellt, dass die generierten Informationen trotz ihrer überzeugenden Form faktisch falsch oder unsinnig sind – eine direkte Folge dieser architektonisch bedingten Unschärfe im "Verständnis".
Semantische Unschärfe in der Praxis: Wenn KI-Suchmaschinen zu 60% irren
Wie relevant dieses Problem der semantischen Unschärfe in der Praxis ist, unterstreicht ein aktueller Artikel von Ars Technica. Dort wird über eine Studie (AI Search Has A Citation Problem) berichtet, die zu dem alarmierenden Ergebnis kommt, dass KI-gestützte Suchmaschinen, wie etwa Perplexity, in rund 60% der Fälle inkorrekte oder irreführende Antworten liefern. Dies zeigt eindrücklich, wie die Fähigkeit der KI, plausible, aber nicht notwendigerweise korrekte Informationen zu generieren, zu einer echten Herausforderung bei der Informationssuche wird und unterstreicht die Notwendigkeit kritischer Prüfung der Ergebnisse.
Wenn der KI-Flow zur Falle wird
Der Begriff "Vibe-Coding" macht die Runde und beschreibt, was viele Entwickler inzwischen täglich tun: Programmieren mithilfe von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude und Co. Man gibt eine Anforderung vor, lässt die KI Code generieren, passt ihn vielleicht ein wenig an – fertig. Auf den ersten Blick klingt das verlockend schnell und effizient. Den alltäglichen Nutzen, gerade für Boilerplate-Code oder schnelle Skripte, kann man durchaus sehen und verstehen.
Doch bei genauerem Hinsehen, und das bestätigen inzwischen auch Studien (SWE-Lancer: Can Frontier LLMs Earn $1 Million from Real-World Freelance Software Engineering? (2025, February 24)) und Erfahrungsberichte, stößt dieser Ansatz schnell an seine Grenzen.
Vibe-Coding: Die glänzende Oberfläche täuscht
Eine kürzlich durchgeführte Untersuchung, über die das Tech-Magazin Futurism hier berichtet hat (OpenAI Researchers Find That Even the Best AI Is "Unable To Solve the Majority" of Coding Problems), liefert ernüchternde Ergebnisse, die viele aus der Praxis bestätigen dürften. Die Studie (die sich wohl auf eine Arbeit von Forschern bezieht, die auch bei OpenAI tätig sind) untersuchte die Fähigkeiten von LLMs bei realen Programmieraufgaben:
Oberflächliche Lösungen: Die getesteten Modelle übernahmen Aufgaben, die auf Plattformen wie Upwork einen Wert von Hunderttausenden Dollar hatten. Das Problem: Sie waren oft nur in der Lage, oberflächliche Softwareprobleme zu beheben ("fix surface-level software issues").
Fehlende Tiefe: Gleichzeitig blieben sie unfähig, tatsächliche Fehler in größeren Projekten zu finden oder deren Grundursachen zu ermitteln ("unable to actually find bugs in larger projects or find their root causes").
Selbstbewusst, aber fehlerhaft: Diese "schlampigen und halbfertigen Lösungen" ("shoddy and half-baked solutions") kennen viele, die intensiv mit KI gearbeitet haben. Die Modelle sind großartig darin, selbstbewusst klingende Informationen auszuspucken, die bei näherer Prüfung oft zusammenbrechen ("great at spitting out confident-sounding information that often falls apart on closer inspection"). Dieses Phänomen wird oft als "Halluzination" bezeichnet.
Geschwindigkeit vs. Verständnis: Obwohl die LLMs oft "weit schneller als ein Mensch" ("far faster than a human would") operierten, mangelte es ihnen am Verständnis. Sie erfassten nicht das Ausmass von Fehlern oder deren Kontext ("failed to grasp how widespread bugs were or to understand their context"). Das Resultat: "Lösungen, die falsch oder unzureichend umfassend sind" ("solutions that are incorrect or insufficiently comprehensive").
Was bedeutet das für die Softwareentwicklung?
"Vibe-Coding" kann dazu führen, dass wir uns in falscher Sicherheit wiegen. Schnell generierter Code, der auf den ersten Blick funktioniert, kann tieferliegende Probleme verschleiern, technische Schulden anhäufen oder sogar neue Sicherheitslücken schaffen. Die KI optimiert oft auf die unmittelbare Anforderung, ohne das Gesamtbild, die Architektur oder langfristige Wartbarkeit zu berücksichtigen.
Die Gefahr besteht darin, dass weniger erfahrene Entwickler oder Teams unter Zeitdruck diese halbfertigen Lösungen übernehmen, ohne sie ausreichend zu prüfen. Das Ergebnis ist Code, der vielleicht kurzfristig "vibriert", aber langfristig zu Kopfschmerzen führt.
"Read my Lips: Es wird keine Agents geben."
Diese Beobachtungen führen zu einer klaren, wenn auch vielleicht provokanten Schlussfolgerung, die der ursprüngliche Impulsgeber dieses Posts, Michael Seemann, in seinem Newsletter 48/2025 formuliert hat: "Read my Lips: Es wird keine Agents geben." Zumindest nicht in dem Sinne, dass vollautonome KI-Systeme in naher Zukunft komplexe Softwareprojekte eigenständig entwickeln, debuggen und warten können. Den aktuellen LLMs fehlt es an fundamentalen Fähigkeiten:
Echtes Verständnis: Sie verstehen Code nicht auf einer semantischen Ebene, wie es ein Mensch tut. Sie erkennen Muster, aber verstehen keine Absicht oder tiefere Logik.
Kontextbewusstsein: Komplexe Software besteht aus vielen interagierenden Teilen. LLMs haben Schwierigkeiten, diesen globalen Kontext zu erfassen.
Kritisches Denken & Debugging: Die Fähigkeit, systematisch Fehler zu suchen, Hypothesen zu bilden und zu testen, fehlt ihnen. Sie können oft nicht über den Tellerrand ihres Trainingsdatensatzes hinaus "denken".
Abstraktion und Architektur: Das Entwerfen robuster, skalierbarer und wartbarer Systeme erfordert ein Mass an Abstraktion und Voraussicht, das weit über Mustererkennung hinausgeht.
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Fazit: Werkzeug ja, Ersatz nein
LLMs sind ohne Frage mächtige Werkzeuge. Sie können die Produktivität steigern, beim Lernen helfen, Ideen generieren und repetitive Aufgaben automatisieren. "Vibe-Coding" kann in bestimmten Grenzen sinnvoll sein – als Assistenz, nicht als Hauptentwickler.
Aber die Vorstellung, dass wir uns entspannt zurücklehnen und eine KI die komplexe Arbeit der Softwareentwicklung erledigen lassen, ist – basierend auf den aktuellen Fähigkeiten – eine Illusion. Die menschliche Expertise, das kritische Denken und das tiefe Verständnis für Systeme bleiben unerlässlich. Die "Vibes" der KI müssen immer durch menschliche Intelligenz und Sorgfalt geerdet werden.
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Christoph Müller
Jahrelang habe ich Intranets von Unternehmen am Arbeitsplatz genutzt und dabei aus erster Hand erfahren, dass herkömmliche Lernformate für IT-Einführungen und die Einarbeitung von Mitarbeitern nicht funktionieren. Um dieser Herausforderung zu begegnen, habe ich die GRAVITY Software entwickelt. Die Mitarbeiter sind zufriedener, weil das Lernen einfach und effektiv ist; die Unternehmen sind zufriedener, weil ihre IT-Einführungen erfolgreich sind und viel weniger kosten als früher.
