EA-KI sorgt für Probleme: Entwickler korrigieren teure Fehler der künstlichen Intelligenz
Electronic Arts wollte mit eigener KI schneller und günstiger entwickeln. In der Praxis läuft es aber offenbar genau andersherum, und das sorgt intern für Ärger.
Electronic Arts soll in den vergangenen Monaten vermehrt auf den Einsatz von KI gesetzt haben. Intern soll so ziemlich alles von Texten über Code bis hin zu internen Mails mithilfe künstlicher Intelligenz beschleunigt werden. In der Theorie klingt das nach Effizienz, doch in der Praxis zahlt sich dieses Vorgehen offenbar nicht aus.
Laut eines Berichts von Business Insider arbeitet EA mit einem eigenen Tool namens Reef GPT, das beim Programmieren unterstützen soll. Statt funktionierendem Code spuckt das System aber offenbar regelmäßig Fehler aus, also sogenannte Halluzinationen. Das heißt: Die KI erfindet Code, der so gar nicht existiert oder schlicht nicht funktioniert. Entwickler müssen das im Anschluss händisch korrigieren.
Mehrere Quellen aus dem Unternehmen sollen berichtet haben, dass diese Nacharbeit inzwischen mehr koste, als das Tool überhaupt einsparen kann. Dazu kommt: Viele Beschäftigte sollen gar keine Lust haben, mit der KI zu arbeiten, fühlen sich allerdings dazu gedrängt. Einige sehen darin nicht nur Mehraufwand, sondern auch eine ziemlich unangenehme Perspektive, nämlich die, ihren eigenen Ersatz mitzutrainieren. EA soll sich aktuell mit Kommentaren zurückgehalten haben, betone aber immer wieder, dass KI ein zentraler Teil der Unternehmensstrategie bleibe.
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Quelle: Insider Business via The Gamer
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Anstatt zu sagen "Ich weiß es nicht", versucht die "KI" mit allen Mitteln eine Antwort zu fabrizieren, die dann am Thema vorbei geht, unsinnig....oder aber eben eine totale Halluzination sein kann.
Es ist absolut möglich über einen guten System prompt die Vorgabe zu machen, dass das jeweilige Modell NICHT auf sein trainiertes ‚Wissen‘ zugreifen darf und ausschließlich externe Quellen wie websearch, MCP oder RAG verwenden darf.
Zusammen mit der Vorgabe, dass zu jeder Ausführung n Anzahl an Quellen zitiert werden müssen, und dass die bei einem unterschreiten der Quellenanzahl eine Ausgabe ‚insufficient evidence/Keine Ahnung‘ gegeben werden MUSS, ist es durchaus möglich, die Halus massiv zu reduzieren.
Das klappt am besten bei Modellen die a) CoT/reasoning verwenden und die b) sehr gut Anweisungen folgen können.
Bei uns in der Firma gibt es auch "MeinGPT", welches eine interne Lösung ist.
Die Verwendung externer Online-Modelle ist untersagt, bzw. die Erreichbarkeit der entsprechenden Seiten wird immer weiter eingeschränkt.
Da ist halt dann immer die Frage, wie viel Zeit und Geld (Hardware) investiert die IT in solche Systeme.
Blind verlassen kann man sich darauf natürlich nie. Aber man sollte auch entsprechend geschult werden, damit die Nutzer wissen was geht und was nicht.
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Das ist jetzt einer der Artikel, die sich auf die Forschung beziehen. Hab grad die englische Quelle nicht zur Hand, die sehr tief auf die Ergebnisse der Studie einging.
Code schreiben mit KI nennt sich passenderweise: Vibe Coding...
@albertatech hat schöne Videos dazu:
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Oder auch ein längeres Video über Vibe Coding
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Edit: hier auch mal KI im Bereich Gerichtsverfahren:
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Edit2:
Hier noch ein Artikel vom ZDF mit einer Studie, wie KI Nachrichten verzerrt, indem sie falsche Antworten und / oder Quellen angibt bzw. erfindet.
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Anstatt zu sagen "Ich weiß es nicht", versucht die "KI" mit allen Mitteln eine Antwort zu fabrizieren, die dann am Thema vorbei geht, unsinnig....oder aber eben eine totale Halluzination sein kann.
Ich habe schon mit AI gearbeitet da wusstest du nicht mal dass es so etwas gibt.
Was du von AI siehst in der Öffentlichkeit ist "interpoliert" . Die Fehler, Probleme, Versuche werden dir gar nicht gezeigt. Und wenn du einer AI beim "programmieren" zusehen kannst ist es oft speziell auf diese Aufgabe trainiert.
Was kann AI? Boilerplate-Code, einfache Schnittstellen, Tests schreiben, Datenformate konvertieren, usw.
Komplexe Dinge, nein.
AI kann Routine ersetzen.
Schon bei Teamkoordination wie bei EA sicher, scheitert AI, weil sie es nicht "versteht".
Skalierbarkeit, Sicherheitskonzepte, Versionskontrolle, daran scheitert AI regelmäßig, sind aber entscheidend.
AI kann richtig eingesetzt es effektiver machen, ersetzen zum jetzigen Zeitpunkt, absolut nicht.
Und wer sich damit beschäftigt, wüsste es auch. Wer nur die Werbung und Benchmarks sieht, hat sich nicht damit beschäftigt.
Bei AI geht es immer noch um nur eines, Investoren. Dafür sind jede Mittel recht.
Und wer wirklich mal mit AI programmiert hat weiß wie schnell sich eine AI verlaufen kann und es teilweise unmöglich ist da wieder raus zu kommen und das Projekt neu gestartet werden muss. Bei kleinen Projekten vielleicht noch ok bei großen dann nicht mehr. Kosten dann viel Zeit und viel Geld.
Und selbst bei kleinen hätte man es gleich selber machen können.
Zum Schluss. Du hast meines Erachtens noch nie mit AI programmiert oder höchstens das ein oder andere Beispiele aus einem ytuber Werbevideo nach gemacht.
Ich bin mir auch nicht sicher ob du überhaupt programmieren kannst. Wie schon an anderer Stelle vermutet, eher ein Troll.
Für Routine ist AI gut, aber auch da MUSS man kontrollieren.
Wenn dann der Aufwand für Kontrolle und Fehlerbeseitigung höher ist macht AI wenig Sinn.
Und was die Leute auf YT sehen wie einfach es doch ist, ist nur Werbung.
Dein gesamter Beitrag ist Rotz und belanglos, geschmückt mit Annahmen und Unterstellungen.
Ich Dreh das dann mal um und behaupte, Du hast überhaupt kein Verständnis um was es bei KI geht. Interpolierte KI weil einem das Wort Instanzen nicht einfällt 😂😂
Einen Troll darfst Du mich nennen, wenn Du hier, im Gegensatz zu mir, einen konstruktiven Beitrag geleistet haben wirst.
Wo ist denn die differenzierte Analyse in den Kommentaren? Hingerotzte Aussagen zu Vibecoding werden verallgemeinert bis zur Unkenntlichkeit und am Ende sind sich alle einig, dass das, was sie nicht verstehen, nicht gut ist.
Am Vibecoding-Beispiel kann man es ja perfekt durchexerzieren:
Ab wann ist Codibg Vibecoding? Ist speculative Decode oder DA schon Vibecoding? Welche Kontextanforderungen sind wie dokumentiert damit eine Vergleichbarkeit sowohl innerhalb verschiedener Vibecoding Workflows (Welche CLI, welches Modell, welche Architektur, welcher Quant, welche KV Chechen quant, welche Art von Attention (XFORMERS vs Flash, Flash 1 vs Flash 2, Flashinfer etc.), welche runtime in welcher Version auf welchem OS) als auch Vibecoding vs manuellem Coding.
Wenn dieses absolute Basiswissen in diesem Thread auch nur ansatzweise Teil der Diskussion wäre, dann wären auch meine Beiträge zu gesellschaftlichen, beruflichen, psychischen und organisatorischen Risiken mehr, denn davon gibt es extrem viele und sie beeinflussen unser Leben zunehmend.
Du beanstandest mangelnde Reflexion auf dem high level ohne jegliches (offenkundiges) Verständnis für die Grundlagen auf Basis derer überhaupt reflektiert werden kann.