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Künstliche Intelligenz

KI als Spiegel: Fehlende Bedeutung in Code und Architektur


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Programmieren ist längst weniger das Schreiben von Code als vielmehr das Verstehen von Systemen. Jede Codebasis wird weit öfter gelesen als erweitert. Und genau dort zeigt sich ein häufiges strukturelles Defizit: Das „Warum“ der Entscheidungen ist meist unsichtbar.

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Nicolai Wolko

Nicolai Wolko

Nicolai Wolko ist Softwarearchitekt, Consultant und Mitgründer der WBK Consulting AG. Er unterstützt Unternehmen bei komplexen Web- und Cloudprojekten und wirkt als Sparringspartner sowie Gutachter für CTOs. Fachbeiträge zur modernen Softwarearchitektur veröffentlicht er regelmäßig in Fachmedien und auf seinem Blog.

Wer ein bestehendes System analysiert – ob Mensch oder KI –, trifft zwar auf Klassen und Module, erkennt jedoch nicht unmittelbar, wie diese zusammenhängen und wofür sie stehen. KI-Modelle spiegeln dieses Problem besonders deutlich: Sie erkennen Muster, aber keine Herleitung. Eine aktuelle Übersichtsstudie aus dem Jahr 2025 kommt zu dem Ergebnis, dass ein erheblicher Teil der Fehler in generiertem Code nicht syntaktischer Art ist, sondern logisch-semantischen Fehlannahmen unterliegt. Modelle folgen vorhandenen Strukturen. Wird die zugrunde liegende Bedeutung und Herleitung nicht sichtbar, dann halluzinieren sie – so wie auch Menschen raten oder recherchieren müssten.

Diese Beobachtung zeigt, dass wir Abstraktion perfektioniert, aber Verständlichkeit oft unterschätzt haben.

In der Rückschau wirkt die Geschichte der Softwareentwicklung wie ein kontinuierlicher Versuch, mentale Last zu reduzieren. Assembler verließ die Ebene direkter Maschinenbefehle, Hochsprachen entfernten Hardwaredetails, Frameworks umhüllten Komplexität mit wenigen Zeilen Code. Mit jedem Schritt rückte der Fokus weg vom „Wie“ und hin zum „Was“:


Die zunehmende Abstraktion in der Softwareentwicklung verschiebt den Fokus vom „Wie“ zum „Was“: Sie reduziert die syntaktische Last, erschwert aber den direkten Zugang zur fachlichen Bedeutung.

Die zunehmende Abstraktion in der Softwareentwicklung verschiebt den Fokus vom „Wie“ zum „Was“: Sie reduziert die syntaktische Last, erschwert aber den direkten Zugang zur fachlichen Bedeutung.

Die zunehmende Abstraktion in der Softwareentwicklung verschiebt den Fokus vom „Wie“ zum „Was“: Sie reduziert die syntaktische Last, erschwert aber den direkten Zugang zur fachlichen Bedeutung.

Doch die Entlastung ist ambivalent. Abstraktionen sparen Tipparbeit, erzeugen aber zusätzliche Interpretationsarbeit. Eine Funktion wie calculateTotal() versteckt Implementation, aber auch Bedeutung: Welches Total? Welche Regeln? Welche Domäne? Welche Ausnahmen? Eine Zeile Code wird zum mentalen Sprungbrett, das die Lesenden zwingt, das Unsichtbare zu rekonstruieren.

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Mit zunehmender Reife der Softwareentwicklung rückte eine neue Art der Schwierigkeit in den Mittelpunkt. Das Schreiben von Code wurde deutlich einfacher, doch das gemeinsame Verständnis der dahinter liegenden Bedeutung anspruchsvoller. Der entscheidende Engpass verlagerte sich von der technischen Umsetzung zur Semantik. Eric Evans beschrieb 2003 in seinem Buch „Domain-Driven Design“ erstmals konsequent, dass die eigentliche Herausforderung in der Softwareentwicklung in der vom Code repräsentierten Bedeutung liegt (vgl. Eric Evans: Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software, Addison-Wesley, 2003).

Domain-driven Design (DDD) war ein Durchbruch, denn das Konzept verschob die Diskussion von implementierungsgetriebenen Strukturen hin zur fachlichen Semantik. Konzepte wie Ubiquitous Language, Bounded Contexts und Aggregates stärken das gemeinsame Verständnis über Begriffe und Abläufe. Damit macht DDD ein Problem sichtbar, das bis heute besteht: Bedeutung lässt sich modellieren, bleibt aber in vielen Systemen im fertigen Code nur indirekt erkennbar.

Neben DDD verfolgen auch andere Architekturprinzipien wie Clean Code dieselbe Kernidee: Code verständlich machen. Sie entstanden aus der Einsicht, dass die technische Struktur nur ein Teil des Problems, die eigentliche Hürde aber das Verstehen ist.

Diese Konzepte setzen jedoch voraus, dass das erforderliche fachliche Verständnis bereits vorhanden ist. Sie schaffen eine Struktur, die dieses Wissen abbildet, machen die zugrunde liegenden Entscheidungen im Code selbst aber nur begrenzt sichtbar.

Mentale Last entsteht überall dort, wo ein System Bedeutung nicht ausdrückt, sondern das Verständnis den Leserinnen und Lesern überlässt. Dieser Effekt ist gut untersucht.

Bei Untersuchungen mit funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRT) zeigte sich, dass Codeverständnis mit messbarer kognitiver Belastung einhergeht und dass diese Belastung je nach Verständlichkeit des Codes variiert. Fehlen Orientierung und Kontext, steigt der mentale Aufwand: Das Gehirn muss mehr kognitive Arbeit investieren, um Zusammenhänge herzustellen, die im Code nicht unmittelbar ersichtlich sind.

Scheinbare Banalitäten können schon messbare Auswirkungen haben, wie eine andere Studie zeigt, in der ausgeschriebene Wort-Identifier rund 19 Prozent schneller verstanden wurden als Kürzel oder Einzelbuchstaben.

In der Programmierpraxis zeigt sich mentale Last besonders deutlich in drei Situationen:

1. Unmarkierte Bedeutungswechsel

Beispiel: Ein Vorgang wandelt sich im Code von „Order“ zu „Booking“, ohne dass der Wechsel sichtbar wird. Für das Gehirn bedeutet das einen Kontextsprung. Es fehlt die semantische Markierung, die den Übergang verständlich macht.

2. Implizite Regeln

Beispiel: Ein Parameter darf nur in bestimmten Zuständen gesetzt werden. Das System läuft, aber es drückt nicht aus, welche Annahme gilt. Leserinnen und Leser kompensieren das durch mentale Simulation.

3. Struktur ohne semantische Orientierung

Beispiel: Technische Schichten trennen Abläufe, aber nicht Begriffe. Das Gehirn folgt dem Code, aber nicht dem fachlichen Gedankengang. Orientierung entsteht erst nach mehreren inneren Rekonstruktionsschritten.


Drei Quellen mentaler Last im Code mit einem gemeinsamen Muster: Der Code zeigt Struktur, aber kaum Bedeutung – das Gehirn muss die Lücken füllen.

Drei Quellen mentaler Last im Code mit einem gemeinsamen Muster: Der Code zeigt Struktur, aber kaum Bedeutung – das Gehirn muss die Lücken füllen.

Drei Quellen mentaler Last im Code mit einem gemeinsamen Muster: Der Code zeigt Struktur, aber kaum Bedeutung – das Gehirn muss die Lücken füllen.

Die Beispiele haben ein gemeinsames Muster: Der Code trägt syntaktische Struktur, nicht semantische Bedeutung.

Wie fügt sich nun künstliche Intelligenz (KI) in diese Betrachtungen? Die Geschichte der Softwareentwicklung hat große Fortschritte vom „Wie“ zum „Was“ gemacht. KI soll diesen Weg nun abschließen, indem sie ein Code-Interface in natürlicher Sprache gestaltet. Einstweilen gibt es hier aber noch spürbare Hürden.

Eine der faszinierendsten Eigenschaften von Large Language Models (LLMs) ist, dass sie den Kontext ihres Prompts spiegeln. Eine Studie aus dem Jahr 2023 hat untersucht, welche Arten von Codefehlern LLMs machen. Dabei zeigten sich wiederkehrende Fehlerklassen: falsche Annahmen und inkorrekte logische Richtung. Sprich: keine Syntaxpatzer, sondern Hinweise auf eine fehlende Entscheidungsspur im Kontext. Modelle reproduzieren Struktur, verfehlen aber häufig Bedeutung – ganz so wie es Menschen oft tun, wenn sie ohne Vorwissen in ein System stolpern.

Noch deutlicher wird dieser Effekt, wenn die Lesbarkeit bewusst verschlechtert wird. Bei obfuskiertem Code bricht die Leistung spürbar ein. Erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler können sich in solchen Fällen teilweise mit Erfahrung und analytischem Vorgehen behelfen, arbeiten dabei jedoch langsamer, unsicherer und mit höherem Fehlerrisiko. Hier wird sehr deutlich: Nimmt die Lesbarkeit ab, sinkt die Leistungsfähigkeit – bei Menschen wie auch bei KI-Modellen. Beide sind auf explizite Hinweise angewiesen, um Bedeutung zuverlässig zu erschließen.



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Europäische Verleger verklagen Google auf 640 Millionen Euro


Eine Gruppe von über 20 europäischen Medienhäusern verklagt Google auf 640 Millionen Euro Schadensersatz infolge von mutmasslichen Verstößen gegen das EU-Wettbewerbsrecht im Anzeigenmarkt. Die Klage wurde vom Prozessfinanzierer LitFin in Amsterdam eingereicht. Der Gruppe gehören unter anderem FD Mediagroep aus den Niederlanden, Le Point Sebdo aus Frankreich, Erna Media Group aus Schweden sowie Medienhäuser aus Ungarn, Finland, Polen, Estland und Litauen an.

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Die Kläger beziehen sich auf einen Verstoß, zu dem die EU-Kommission im vorigen September gegen Google ein Bußgeld von 2,95 Milliarden Euro verhängt hat. „Google hat seine Stellung missbraucht, indem es eigene Anzeigentechnologie gegenüber Wettbewerbern bevorzugt hat“, hieß es dazu in einer Mitteilung der zuständigen EU-Kommissionsvizepräsidentin Teresa Ribera.

Ohne diese Verstöße hätten die Medienhäuser laut LitFin deutlich höhere Werbeeinnahmen erzielt und geringere Kosten für Werbedienstleistungen bezahlt. „Googles Missbrauch seiner Marktmacht im Bereich der Werbetechnologie wurde auf höchster Ebene als rechtswidrig eingestuft. Nun ist es an der Zeit, dass die Verlage entschädigt werden, die die Folgen dieses Verhaltens tragen mussten“, sagte LitFin-COO Matej Pardo. Eine gemeinsame Klage gegen Google erleichtere auch kleineren Unternehmen den Zugang zu rechtlichen Schritten. LitFin trägt die Prozesskosten auch im Fall eines Scheiterns.

In einem anderen Fall hatte die EU ein Bußgeld gegen Google in letzter Minute gestoppt, mutmaßlich auf Intervention von Kommissionspräsidentin Ursula von der Leyen. In zwei umfangreichen Verfahren hatten die EU-Wettbewerbshüter untersucht, ob Google systematisch gegen die Regeln des DMA verstößt, um seine marktbeherrschende Stellung weiter zu zementieren. Berichten zufolge waren die Ermittlungen abgeschlossen und das Urteil gefällt: eine Strafe in Milliardenhöhe. Doch statt des erwarteten Paukenschlags folgte – nichts. Die Kommissionspräsidentin soll die Sanktionen nun bis auf weiteres ausgesetzt haben.


(jow)



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Kommentar: Warum Microsoft jetzt auf Open Source setzt


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Wie sich die Zeiten doch ändern: Ausgerechnet Microsoft liefert heute Open Source frei Haus. Richtig praktische und wirklich offene Werkzeuge für Entwickler reihte der Konzern auf der Build 2026 auf – ein quelloffenes KI-Terminal, hilfreiche Dev Configs, dazu WSL-Container und mehr als 75 Unix-Werkzeuge der Coreutils. Doch wer darin nur Entwicklerfreundlichkeit sieht, verpasst den eigentlichen Coup. Open Source ist inzwischen das perfekte Business für den Konzern.

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Ein Kommentar von Moritz Förster

Ein Kommentar von Moritz Förster

Moritz Förster schreibt seit 2012 für die iX und heise online. Er betreut neben dem iX-Channel den Bereich Arbeitsplatz.

Microsoft ging gegen offene Standards lange strategisch vor – und die Strategie trug in den 90ern ein berüchtigtes Kürzel: „EEE – Embrace, Extend, and Extinguish“. Das US-Justizministerium dokumentierte, wie der Konzern dabei vorging. Erst drang Microsoft in Märkte mit offenen Standards ein, dann erweiterte es diese Standards um proprietäre Funktionen, und schließlich nutzte es die so entstandenen Unterschiede, um die Konkurrenz auszuschalten.

Sofort wurde das zu Microsofts Geschäftspraxis: Zum Beispiel setzt Microsoft im Browserkrieg den Internet Explorer nicht nur offensiv gegen Netscape ein; interne Memos zeigen darüber hinaus, dass der Konzern Office und HTML-Funktionen so verzahnen wollte, dass sie als Hebel ausschließlich das eigene Ökosystem stärken.

Doch die Ankündigungen der Build 2026 sind nicht einfach nur EEE 2.0 mit besserem Marketing. Das Umarmen war immer nur Mittel zum Zweck, und der Zweck hieß ersticken. Heute fehlt diese dritte Stufe.

Microsoft gibt bei den Werkzeugen, die Entwickler täglich nutzen, keinen Zentimeter Boden auf. Niemand muss migrieren oder sich umgewöhnen. Und niemand lockt den offenen Standard in eine proprietäre Sackgasse. Was hier an Reibung verschwindet, kostet Microsoft nur Entwicklungsaufwand – aber keinesfalls Marktmacht.

Nehmen wir als Beispiel die Datenbanken: Statt einer hauseigenen, geschlossenen Datenbank setzt Microsoft mit Azure HorizonDB auf das offene PostgreSQL. Die Botschaft: Bleibt bei Postgres, wir bauen die KI-Bausteine drumherum. Ausgerechnet der Konzern, der mit proprietären Datenbanken groß wurde, setzt jetzt auf die Open-Source-Alternative.

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Die Motivation ist betriebswirtschaftlich, Satya Nadella hat das nie verheimlicht. Seit 2014 verschiebt Microsoft sein Kerngeschäft von der Lizenzsoftware zu den Plattformdiensten, und Nadella sagt offen, dass sich mit geschlossenen Lizenzen auf Dauer kein Staat mehr machen lässt. Warum eine Lizenz einmal verkaufen, wenn man dieselbe Leistung monatlich vermieten kann? Dass heute über die Hälfte der Azure-Workloads unter Linux laufen, gehört inzwischen zum Geschäftsmodell.

Der Coup steckt im Business-Schlachtfeld selbst. Der Kampf heißt nicht mehr Windows gegen Open Source. Er heißt Cloud gegen Cloud. Die Maut kassiert Microsoft nicht mehr an der Systemgrenze, sondern beim Cloud-Dienst: bei Azure, bei GitHub, beim Copilot-Abo. Der Konzern stellt das Kassenhäuschen einfach woanders auf.

Selbst Steve Ballmer hat das inzwischen eingeräumt. Seine frühere Haltung sei für ihre Zeit richtig gewesen, doch die Linux-Bedrohung liege heute „im Rückspiegel“. Und die harte Linie habe dem Konzern damals mehr Umsatz gebracht, als ein frühes Umarmen es getan hätte. Erst kämpfen, dann kassieren, schließlich umarmen – aus Sicht der Bilanz hat sich jede Phase gelohnt.

Man sollte die Wende trotzdem nicht zu gutgläubig feiern. Viele Entwickler misstrauen dem freundlichen Microsoft bis heute aus gutem Grund. Als der Konzern 2021 eine Hot-Reload-Funktion aus dem quelloffenen .NET herauslösen wollte und sie erst nach lautem Protest zurückholte, blitzten die alten Reflexe wieder auf. Auch die heute „umarmten“ Werkzeuge wie GitHub, Copilot und Codespaces tragen proprietäre Schichten in sich. Jede Nutzung zentralisiert die Branche ein Stück weiter auf einen einzigen Anbieter.

Microsofts Open-Source-Zuneigung mag heute echt sein – aber sie entspringt eben nicht einem Altruismus, sondern dem nüchternen Kalkül, nicht wie einst IBM zu erstarren. Doch in fünf Jahren kann schon wieder eine andere Business-Logik gelten.


(fo)



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„gen ATLAS“: Neues Spiel von Fumito Ueda erscheint erstmals auf dem PC


Das nächste Spiel des rennommierten Spiele-Directors Fumito Ueda heißt „gen ATLAS“. Den offiziellen Titel samt neuem Trailer enthüllte das Studio genDESIGN auf dem Summer Game Fest am Freitag. „gen ATLAS“ erscheint für Playstation 5, Xbox Series X/S und PC. Auf dem PC bleibt das Spiel dem Epic Games Store vorbehalten, weil Epic Games das Publishing übernimmt – eine Steam-Version wird es also erst einmal nicht geben.

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Für Ueda ist es das erste Spiel, das nicht exklusiv für die Playstation erscheint. Der Japaner gilt als einer der einflussreichsten Spieledesigner der Branche, hat unter anderem „Ico“, „Shadow of the Colossus“ und „The Last Guardian“ im Portfolio. Alle drei Titel sind für ihren minimalistischen Erzählstil und ihre stille Bildsprache bekannt.

„gen ATLAS“ ist das erste neue Spiel von genDESIGN seit „The Last Guardian“ aus dem Jahr 2016. Bekannt war das Projekt bislang unter dem Arbeitstitel „Project Robot“, den das Studio bei den Game Awards 2024 erstmals enthüllt hatte.

Laut der Spielbeschreibung erwacht der Spieler ohne Erinnerung auf einem verlassenen Planeten: „Vor dir erstreckt sich eine weite, stumme Welt. Kolossale Bauten erstrecken sich über endlose Ebenen, stillgelegte Anlagen und ein sich ständig veränderndes Meer“, heißt es bei Epic Games. „Als du tiefer in diese seltsame Welt vordringst, erwartet dich ein gigantischer Roboter. Seine überwältigende Kraft öffnet Wege zu vorher unerreichbaren Orten und deine Vorstellung von der Welt verändert sich.“

Das klingt tatsächlich nach Ueda, auch wenn die gezeigten Gameplay-Szenen überraschen: An die Stelle kontemplativer Entschleunigung tritt hier Action-Gameplay: „gen ATLAS“ spielt sich wie ein Third-Person-Shooter. Dennoch wolle er wieder „Momente stiller Verwunderung und Entdeckung“ schaffen, erklärt Ueda in einer Mitteilung.

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Wann „gen ATLAS“ auf den Markt kommt, ist noch offen. Im Trailer sieht man, dass es technisch noch zu tun gibt: In den Gameplay-Szenen sind Ruckler und niedrige Bildraten erkennbar.


(dahe)



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