Der AI-Experte Karpathy ist besorgt: Als Programmierer habe ich mich noch nie so hinterher gefühlt.
Die Feiertage am Jahresende sind der perfekte Zeitpunkt für Rückschau und Überlegung. Wenn Programmierer aber genau darüber nachdenken, könnten sie sich vielleicht etwas unwohl fühlen.
Gerade jetzt hat Andrej Karpathy einen Beitrag auf X gepostet, der bei Tausenden von Programmierern und Branchenmitgliedern starke Resonanz gefunden und reges Gespräch angestoßen hat.
Karpathy gestand offen: "Ich habe mich noch nie so wie jetzt als Programmierer so hinterher gefühlt."
Er weist darauf hin, dass das Berufsbild des Programmierers grundlegend umgestaltet wird. Programmierer schreiben immer weniger Code und verknüpfen stattdessen hauptsächlich verschiedene Tools. Wenn er die neuen Technologien, die in den letzten etwa einem Jahr entstanden sind, richtig nutzen würde, könnte er zehnmal stärker sein. Andernfalls würde er in Skills - Angst geraten.
Es gibt jetzt eine neue programmierbare Abstraktionsebene, die man beherrschen muss, einschließlich Agenten, Subagenten, Prompten, Kontext, Speicher, Mustern, Rechten, Tools, Plug - ins, Skills, Hooks, MCP, LSP, Schrägstrichbefehlen, Workflows, IDE - Integration usw.
Darüber hinaus muss man ein umfassendes Denkmuster aufbauen, um die Stärken und Schwächen von Entitäten (hier AI - Modelle) zu verstehen, die im Wesentlichen zufällig, fehleranfällig, schwer zu verstehen und ständig wechselnd sind. Diese Entitäten verflechten sich plötzlich mit den traditionellen guten Ingenieurspraxis.
Nach Karpathys Vergleich "ist es, als würde man jedem ein mächtiges außerirdisches Werkzeug geben, ohne Anleitung. Jeder muss selbst herausfinden, wie man es benutzt. Und diese Veränderung hat die gesamte Branche wie ein 'Erdbeben der Stufe 9' erschüttert."
Kurz gesagt: Roll die Ärmel hoch und sei fleißig, damit du nicht zurückbleibst.
Sobald er dies sagte, erhielt er schnell über 22.000 Likes, über 3.000 Weiterleitungen und 3,6 Millionen Ansichten. Viele Entwickler äußerten in den Kommentaren ähnliche Gefühle.
Altenhände lernen auch neu
Der erfahrene Ingenieur Boris Cherny sagte: "Ich habe diese Gefühl fast jede Woche. Manchmal beginne ich, ein Problem manuell zu lösen und muss mich dann daran erinnern: Claude sollte das können."
Er gab auch ein konkretes Beispiel. Kürzlich debuggte er einen Speicherleck in Claude Code. Gewohnheitsmäßig benutzte er die alte Methode: er schloss den Analyzer an, benutzte die Applikation, stoppte den Analyzer und sah sich die Heap - Allokation manuell an.
Sein Kollege ließ stattdessen Claude direkt eine Heap - Dump - Datei generieren, ließ es diese Datei lesen und suchte nach Objekten, die eigentlich nicht bleiben sollten. Claude schaffte es in einem Zug und reichte direkt einen Pull - Request ein.
"Solche Dinge passieren fast jede Woche." Boris bemerkte ein interessantes Phänomen. In gewisser Weise können neue Kollegen, insbesondere frisch absolvierte Studenten, die Modelle am effektivsten nutzen, da sie keine Vorurteile darüber haben, was die Modelle können und was nicht.
Er sagte, dass er alle ein bis zwei Monate viel psychische Energie investieren müsse, um seine Einschätzung der Fähigkeiten der Modelle neu zu justieren, da die Modelle ständig in Sachen Codierung und Ingenieurwesen fortschreiten. Letzten Monat hat er als Ingenieur erstmals überhaupt nicht die IDE geöffnet und hat mit Opus 4.5 etwa 200 Pull - Requests geschrieben. Jede Codezeile wurde von der KI generiert.
"Die Softwareentwicklung ändert sich grundlegend. Selbst für uns Early Adopter und Praktiker ist der schwierigste Teil immer noch, unsere Erwartungen ständig neu zu justieren, und das ist erst der Anfang."
Karpathy gab ein Vergleich, um dieses Gefühl zu erklären. Es sei, als würde man mit der KI herumzielen. Manchmal würde sie Projektilen abfeuern, manchmal würde sie auch einfach nicht funktionieren. Aber manchmal, wenn man sie im richtigen Winkel hält, würde plötzlich ein mächtiger Laserstrahl auftauchen und das Problem sofort lösen.
Das heißt, dass das AI - Werkzeug sehr mächtig, aber nicht stabil ist. Es ist nicht so kontrollierbar wie die traditionelle Programmierung. Man muss ständig ausprobieren. Die meiste Zeit passiert wenig oder es kommt zu Fehlern, aber wenn man die richtige Methode findet, kann es eine exponentielle Produktivitätssteigerung bringen.
Igor Babuschkin, Mitbegründer von X, lobte in den Kommentaren den Konkurrenten Claude Opus 4.5. Karpathy antwortete, dass die AI so schnell evolve, dass die Ansichten von Leuten, die in den letzten 30 Tagen nicht mitgehalten haben, schon veraltet seien.
Der Technologieexperte und Risikokapitalist David Galbraith sagte: "Ich habe diesen Sommer drei Monate lang Tag und Nacht gelernt, wie man AI - Coding - Agenten nutzt, um wirklich hochwertige Produkte zu liefern, nicht die willkürlichen Codemüll. Dies war das Beste, was ich in meiner Karriere getan habe."
Der X - Blogger @omarsar0 hat eine optimistischere und entspanntere Einstellung. Er meint, dass es ihn nicht stört, dass der Code immer spärlicher wird und die AI so schnell voranschreitet, weil er es nicht als "Wettlauf" sieht. Im Gegenteil, das Feld ist jetzt völlig offen. Kreative Lösungen und Workflows können von jedermann und überall kommen. Diese Veränderung beschränkt sich nicht nur auf die Codierung, sondern findet auch in der Forschung und anderen wissensintensiven Bereichen statt. Er rät allen, keine Angst zu haben, zwei Stunden am Tag mit den Tools zu experimentieren, viel zu teilen, sich hauptsächlich über den richtigen Kontext für die AI zu Gedanken zu machen und dann hart an Projekten zu arbeiten.
"Build a Large Language Model From Scratch" ist auch ziemlich gelassen. Die allgemeine Angst vor "Hinterhergebliebenheit" in Sachen Skills kommt normalerweise davon, dass man versucht, gleichzeitig zu viele Dinge zu tun, anstatt sich in bestimmten Dingen zu spezialisieren. Beispielsweise lernen manche Leute mehrere Programmiersprachen, anstatt sich auf eine oder zwei zu fokussieren. Oder sie versuchen, gleichzeitig die Forschungsarbeiten in mehreren Bereichen / Teilbereichen zu verfolgen... Das ist an sich nicht schlecht, aber es bringt sicher Stress.
Sogar der X - Blogger @samswoora äußerte die Gefühl, dass "die Beruf des Softwareingenieurs bald vorbei sein wird". "Es könnte in fünf oder zehn Jahren sein, aber wir alle spüren, dass das Ende schon beginnt."
Der bekannte Blogger Yuchen Jin meint, dass die KI nicht die Programmierer ersetzt, sondern die Programmiersprachen.
Widerspruch aus der traditionellen Ecke
Es gibt aber auch Leute, die eine andere Meinung vertreten. Der wichtigste Vertreter ist Rob Pike, Mitbegründer der Go - Sprache, Unix - Veteran, Pionier des Minimalismus und der hochwertigen Ingenieurpraxis.
Rob Pike erhielt eine von Claude Opus 4.5 automatisch generierte Weihnachts - Dankesmail, in der ihm lobend zugeschrieben wurde, dass er die schlichte und mächtige Softwareentwicklung vorangetrieben habe und dass seine Beiträge zu Go, Plan 9, UTF - 8 und Unix weitreichend seien. Rob war so wütend, dass er direkt auf X anfing zu schimpfen: "Ihr AI - Firmen verschwendet Millionen auf giftige, nicht recycelbare Hardware und zerstört die Gesellschaft, und lässt dann die Maschine höflich danken, dass ich mich für schlichte Software einsetze?"
Rob Pikes Wut traf die komplexen Gefühle vieler Programmierer gegenüber der AI - Hype.
Einige Netizens verstehen Robs Haltung voll und unterstützen sie. Dieser von der AI massenhaft generierte schlechte Code und der Spam sind wirklich widerlich, besonders für alte Schule - Geeks wie Rob, die sich für extreme Einfachheit und reine Ingenieurpraxis einsetzen.
Wir müssen in jedem Fall zugeben, dass die Entwicklung und der Fortschritt der AI in den letzten zwei Jahren erstaunlich sind. Obwohl die Diskussion unter AI - Experten über das Ende der Scaling Laws in letzter Zeit sehr laut war, hat der heftige Wettbewerb zwischen den Tech - Firmen die Entwicklung der AI - Technologie nicht verlangsamt, sondern beschleunigt.
Nach den Daten von Epoch AI hat der Epoch Capabilities Index (ECI, ein umfassender Indikator zur Messung der allgemeinen Fähigkeiten der AI) in den letzten zwei Jahren fast doppelt so schnell zugenommen wie in den vorangegangenen zwei Jahren. Im April 2024 hat er sogar um 90 % beschleunigt zugenommen.
Das tatsächliche exponentielle Wachstum hat sogar die ursprünglichen Erwartungen übertroffen, und es ist sehr wahrscheinlich, dass dieser Wachstumstrend bis 2026 anhält.
Es ist schwer vorzustellen, wie weit die AI 2026 entwickelt sein wird. Was glauben Sie, wie die AI 2026 aussehen wird? Teilen Sie Ihre Vorhersagen gerne in den Kommentaren.
Referenzlinks:
https://x.com/karpathy/status/2004607146781278521?s=20
https://x.com/bcherny/status/2004626064187031831
https://x.com/daveg/status/2004661204296589480?s=20
https://x.com/nixcraft/status/2004644277859889181?s=20
https://epoch.ai/data-insights/ai-capabilities-progress-has-sped-up