Gen AI Code-Assistenten in der Software-Entwicklung

Generative künstliche Intelligenz (Gen AI) erobert die Welt im Sturm und revolutioniert globale Branchen. Die weit verbreitete Einführung von ChatGPT von OpenAI hat die Fähigkeiten der Technologie unterstrichen, die betriebliche Effizienz verbessert und die Mitarbeiterzufriedenheit erhöht, insbesondere in der Softwareentwicklung. Dennoch bleibt die Frage: Ist Gen AI wirklich eine Rose ohne Dornen?   

Untersuchungen zeigen, dass Gen AI-Tools den Zeitaufwand für weniger komplexe Aufgaben um bis zu 50 % reduzieren können, so dass sich die Mitarbeiter auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Es gibt jedoch einige Risiken in Bezug auf Vertraulichkeit, geistige Eigentumsrechte und Datensicherheit. Um diese Herausforderungen effektiv zu meistern, ist es unerlässlich, die geeigneten Tools sorgfältig auszuwählen, ihre korrekte Konfiguration zu gewährleisten und eine umfassende Schulung für die Mitarbeiter durchzuführen. Wenn Sie dieses Wissen mit den Anforderungen Ihres Unternehmens kombinieren, können Sie eine gründliche und leistungsstarke Gen AI-Strategie entwickeln.  

Risiken bei der Nutzung generativer KI 

Die Einbindung von Gen-KI-Technologien in die Softwareentwicklung bringt erhebliche Herausforderungen für die Sicherheit und den Datenschutz mit sich, die sich in vier Kernbereiche einteilen lassen: 

1. Bedenken hinsichtlich der Qualität der Ergebnisse: Genetische KI-Tools können versehentlich ungenaue oder gefälschte Informationen produzieren, bestehende Verzerrungen aus ihren Trainingsdatensätzen weitergeben oder Empfehlungen auf der Grundlage veralteter Modelle erstellen, wodurch die Ergebnisse irrelevant werden.
2. Datensicherheit und Vertraulichkeit: Der Grad des Datenschutzes variiert je nach Anbieter. Je nach Lizenz und Konfiguration des Tools können Benutzereingaben für weiteres Modelltraining verwendet werden. Wenn das Tool nicht richtig konfiguriert ist, besteht die Gefahr, dass solche Benutzereingaben in eine Antwort auf die Anfragen anderer Benutzer einfließen.
3. Risiko der Verletzung von Rechten des geistigen Eigentums: Die Modelle zur Codegenerierung werden mit einer breiten Palette von Open-Source-Repositories trainiert, die sowohl erlaubte als auch nicht erlaubte Lizenzen umfassen. Die Verwendung von Code unter restriktiven Lizenzen (z.B. der General Public License) kann zu schwerwiegenden rechtlichen Konsequenzen und finanziellen Verpflichtungen führen. Die Anbieter von generativen KI-Tools verfolgen verschiedene Strategien, um die Nutzer vor solchen Klagen zu schützen. Dazu gehören sowohl eingebaute Erkennungsfilter als auch das Angebot einer Entschädigung, manchmal ohne eine Obergrenze für die Schadensersatzpflicht.
4. Geistige Eigentumsrechte an KI-Ergebnissen: Die Frage, ob eine künstliche Entität als Urheber des von ihr erzeugten Outputs anerkannt werden kann und somit geistige Eigentumsrechte daran besitzt, ist nach wie vor ungeklärt. Den derzeitigen gesetzlichen Rahmenbedingungen mangelt es an klaren Richtlinien zu diesem Thema. Daher übertragen Dienstanbieter in der Regel nur die Eigentumsrechte oder bieten ihren Nutzern eine nicht-exklusive, unbefristete und unentgeltliche Lizenz zur Nutzung der generierten Inhalte an. 

Xebia's Forschung zu Code-Generierungs-Tools 

Die Forscher von Xebia haben die Landschaft der generativen KI-Code-Assistenten akribisch evaluiert und eine umfassende Überprüfung ihrer Dokumentation, Datenschutzrichtlinien und Nutzungsbedingungen durchgeführtund haben das weißeWhitepaper"Stand der generativen KI - Code-Assistenten in der Software-Entwicklung". das zusammenfasst. unsere Ergebnisse.

Unsere Analyse konzentriert über die Methoden, die von verschiedenen Anbietern im Umgang mit sensiblen Daten angewandt werden, mit besonderem Schwerpunkt auf der Gewährleistung der Vertraulichkeit geschützter Informationen während der Datenübertragung und -verarbeitung. Außerdem haben wir die Rechte an geistigem Eigentum unter die Lupe genommen in Bezug auf die von diesen Tools erzeugten Ergebnisse. Ein weiterer wichtiger Aspekt unserer Bewertung war das Ausmaß, in dem die Anbieter von Gen AI-Assistenten darauf vorbereitet sind, ihre Kunden vor Ansprüchen Dritter zu schützen, einschließlich einer Bewertung der rechtlichen Unterstützung bereitgestellt und die Haftungsbeschränkungen. Die Werkzeuge, die einer detaillierten Prüfung unterzogen wurden, sind: 

• Amazon CodeWhisperer Professional 
• GitHub Copilot Business 
• Tabnine Pro 
• ChatGPT-Team 
  

Kostenlose Stufen und Pläne von generativen KI-Tools wurden von der weiteren Betrachtung ausgeschlossen, da sie die grundlegenden Vertraulichkeitsstandards nicht einhalten. Entscheidend ist, dass diese ergänzenden Lizenzen verwenden Eingabedaten, um das Training der Modelle der Anbieter zu verbessern, was erhebliche Bedenken aufwirft hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit. 

Tauchen Sie mit unserem neuesten Whitepaper tiefer in die transformative Welt von Gen AI ein 

In dem Whitepaper"Der Stand der generativen KI - Code-Assistenten in der Software-Entwicklung", stellen wir enthüllen wir Xebias Erkenntnisse und Empfehlungen für die sichere Einführung von generativer KI. Wir markieren die am meisten bevorzugten Strategien für ihren Einsatz, basierend auf die wir in unseren internen Richtlinien und Grundsätzen verankert haben. Die ist weißPapier hilft Sie neue Tools effizient und sicher in Ihren Arbeitsablauf zu integrieren. Außerdem werden die Vorteile sowie die Vor- und Nachteile der einzelnen professionellen Tools beschrieben.

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