Richard Seidl hat in dieser Folge seines englischsprachigen Podcasts „Testing Unleashed“ Kevlin Henney zu Gast und spricht mit ihm über die Zukunft der Softwareentwicklung. Sie erörtern kritische Fragen zur Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Programmierung und zur möglichen Entwicklung der Softwareentwicklung bis 2034.

Kevlin Henney meint, dass sich die Technologie zwar weiterentwickelt, viele grundlegende Aspekte der Programmierung jedoch stabil bleiben werden. In der Diskussion wird auch die Bedeutung von emotionaler Intelligenz und zwischenmenschlichen Fähigkeiten hervorgehoben und die Behauptung aufgestellt, dass das Verständnis für Menschen in einer KI-gesteuerten Landschaft zunehmend die technische Expertise übertrumpfen könnte.

„The world runs on software; that is not going anywhere.“ – Kevlin Henney

Dieser Podcast betrachtet alles, was auf Softwarequalität einzahlt: von Agilität, KI, Testautomatisierung bis hin zu Architektur- oder Code-Reviews und Prozessoptimierungen. Alles mit dem Ziel, bessere Software zu entwickeln und die Teams zu stärken. Frei nach dem Podcast-Motto: Better Teams. Better Software. Better World.

Richard Seidl spricht dabei mit internationalen Gästen über modernes Software Engineering und wie Testing und Qualität im Alltag gelebt werden können.

Die aktuelle Ausgabe ist auch auf Richard Seidls Blog verfügbar: „Coding oder nur Prompting? Software Engineering 2034 – Kevlin Henney“ und steht auf YouTube bereit.

(mdo)

Nach dem großen Erfolg der ersten betterCode() GenAI findet die Online-Konferenz zur KI-gestützten Softwareentwicklung am 26. Juni erneut statt.

KI-Tools wie GitHub Copilot, Cursor, Codex oder Firebase Studio haben sich inzwischen etabliert. Viele Developer schöpfen aber noch nicht das volle Potenzial aus oder zweifeln, dass die KI Code ohne Schwachstellen erzeugt.

GenAI kann mehr als Tipparbeit übernehmen

Die betterCode() GenAI zeigt, wie KI beim Testing hilft und Legacy-Code migriert. Außerdem wirft die Konferenz einen Blick auf die rechtlichen Aspekte und die Security.

Die Veranstalter iX und dpunkt.verlag haben das Programm der Konferenz aktualisiert und anhand des Feedbacks weiter verbessert. Es bietet folgende Vorträge:

• Softwareentwicklung mit Copilot, ChatGPT und Co
• Was gibt es Neues bei KI-Coding-Tools?
• Software mit KI-Unterstützung testen
• Mit ChatGPT Dinosaurier besiegen – LLMs für die Analyse alter Systeme
• Stärken und Schwächen KI-unterstützter, sicherer Softwareentwicklung
• Rechtliche Aspekte KI-gestützter Softwareentwicklung

Tickets für die Online-Konferenz kosten 329 Euro (zzgl. MwSt.). Teams ab drei Personen erhalten im Ticketshop automatisch einen Gruppenrabatt. Für den ausverkauften Workshop „Coding mit Co-Piloten: KI-Tools in der Softwareentwicklung“ gibt es jetzt einen zusätzlichen Termin am 7. Juli, für den noch Tickets verfügbar sind.

Wer über die betterCode()-Konferenzen auf dem Laufenden bleiben möchte, kann sich für den Newsletter eintragen. Die Konferenz ist auch auf LinkedIn vertreten.

(rme)

EmoNet ist eine Open-Source-Suite, die KI-Systemen helfen soll, emotionale Signale in Stimme und Mimik der Menschen zu erkennen. Sie wurde von Laion und Intel gemeinsam entwickelt und steht frei zur Verfügung. Zur Suite gehören Modelle, Datensätze sowie Benchmarks.

Laion ist dafür bekannt, den Datensatz bereitzustellen, auf dessen Basis auch der Bildgenerator Stable Diffusion trainiert wurde. Es ist eine Open-Source-Initiative aus Hamburg. In einem Blogbeitrag schreibt Laion: „Ein spannendes Gebiet der heutigen Technologie ist das Streben nach künstlicher Intelligenz, die den Menschen wirklich versteht und auf einer tieferen Ebene mit ihm interagiert.“ Zwar habe es enorme Fortschritte bei etwa der Sprachverarbeitung gegeben, eine „entscheidende Dimension“ sei jedoch noch nicht verwirklicht: „echte emotionale Intelligenz“.

KI erkennt Angst

Dafür solle KI künftig offenbar „das leise Zittern der Angst in einer Stimme“ erkennen können. Bei Laion glaubt man, dass dies nicht nur ein „faszinierendes akademisches Unterfangen“ sei, „sondern eine grundlegende Notwendigkeit für die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI“. Man hat es dabei sowohl auf die Stimme als auch den Gesichtsausdruck abgesehen.

Mit EmoNet-Face bietet Laion einen Benchmark samt Datenbank mit mehr als 200.000 synthetischen Bildern von Gesichtern – unterschiedlicher Herkunft und Demografie. EmoNet-Voice ist ein Benchmark für die Erkennung von Sprachemotionen. Dazu gehören 4692 Audiobeispiele synthetischer Stimmen. 40 Kategorien für Emotionen gibt es. Zu den Emotionen gehören kognitive Zustände wie Konzentration, Verwirrung, Zweifel, physische Zustände wie Schmerzen, Müdigkeit und Intoxikation sowie soziale Emotionen wie Scham und Stolz.

Ein Video mit einem Standbild zeigt, wie Satz für Satz von einer Stimme gesprochen wird, und darunter festgehalten steht, um welche Emotion es sich dabei handelt. Beispielsweise sagt die Stimme, sie gehe zu einem Filmfestival. Darunter steht etwa, es sei enthusiastisch, interessiert und optimistisch.

Aufbauend auf den eigenen Datensets hat Laion auch ein eigenes KI-Modell entwickelt, das Emotionen aus Gesichtern sowie eines, das Emotionen aus Stimmen erkennen kann: Empathic Insight-Face Model und Empathic Insight-Voice Model.

Emotionen für bessere KI-Anwendungen

Modelle, die Emotionen erkennen können, sind nicht per se verboten. Der AI Act reguliert allerdings gewisse Anwendungen dieser Technologie. Bedarf es der Fähigkeit, ein Lachen zu verstehen, um beispielsweise einen fröhlichen Menschen in einem generierten Bild darzustellen, ist hingegen Emotionserkennung am Arbeitsplatz etwa tabu. Auch hier gibt es Ausnahmen, der Pilot eines Flugzeugs etwa darf daraufhin überwacht werden, ob er müde ist.

Laion hat im Sinne, mittels Emotionserkennung bessere KI-Assistenten zu erschaffen. „Die Erfassung der Ausdrücke ermöglicht es KI-Assistenten, einfühlsamer, engagierter und unterstützender zu werden; Eigenschaften, die für transformative Anwendungen in den Bereichen Bildung, psychische Gesundheit, Begleitung und darüber hinaus entscheidend sind.“ Außerdem freue sich der Verein auf eine Zukunft, in der jedes Foundation-Model in der Lage ist, so gut im Voice-Acting zu sein wie Robert De Niro und Scarlett Johansson.

Mit Bud-E Whisper legt Laion zudem eine Erweiterung von OpenAIs Transkriptions-KI Whisper vor. Damit wird nicht mehr bloß der reine sprachliche Inhalt transkribiert, sondern auch der emotionale Tonfall niedergeschrieben sowie gegebenenfalls Lachen oder nach Luft schnappen und Informationen zum Sprecher wie Alter, Geschlecht. Um Bud-E Whisper zu entwickeln wurden unter anderem 5000 Stunden aus öffentlichen Vlogs und Online-Tagebüchern sowie Filmdialoge genutzt. Gemini Flash war für die Annotation der Emotionen zuständig.

(emw)