Damit könnte ich es bewenden lassen, denn der Schluss trägt schlicht nicht. Mich stört an diesem Fall jedoch mehr als ein Denkfehler. Natürlich erfindet niemand das Rad neu, und alle stehen, wie es so schön heißt, auf den Schultern von Riesen. Software entwickelt sich weiter, indem sie Ideen aufgreift, verändert und verbessert. Ein 1:1-Nachbau ist aber keine Weiterentwicklung, er ist ein Klon, und ihm fehlt jegliche Eigenleistung.
Hinter den Entscheidungen, die ein solcher Klon übernimmt, stehen Menschen: Designerinnen und Designer, die einen Arbeitsablauf so lange umgebaut haben, bis er sich selbstverständlich anfühlte, Entwicklerinnen und Entwickler, die Algorithmen gesucht und verfeinert haben, und Produktverantwortliche, die entschieden haben, was hineingehört und was nicht. Ihre Arbeit ist der eigentliche Gegenstand des Nachbaus, auch wenn sie in keiner Zeile des neuen Codes auftaucht.
Hier bringt der Autor Urheberrecht auf Software und Design glaube ich etwas durcheinander.
Damit bin ich bei dem Punkt, der mich an diesem Fall am meisten beschäftigt. Im April habe ich in Open Source ist nicht das Problem, sondern sein Missbrauch durch Konzerne geschrieben, dass Open Source den Wert von Softwarearbeit gesenkt hat, und zwar vor allem den Wert der Gedankenleistung hinter einem Produkt. Damals habe ich die Ursache in erster Linie in den Strukturen gesehen, die sich um Open Source herum gebildet haben. Heute würde ich das drastischer formulieren.
Wer seine Arbeit kostenlos veröffentlicht, trifft damit im Zweifel eine Aussage über sich selbst: dass diese Arbeit und die Zeit, die darin steckt, offenbar nichts wert sind. Mir geht es dabei nicht um den Gegensatz von offenem und geschlossenem Quellcode, sondern um das Signal, das von verschenkter Arbeit ausgeht. Über Jahrzehnte haben wir als Branche auf diese Weise eine Erwartung geschaffen, die uns heute einholt: dass gute Software nichts kosten muss.
Das finde ich absurd. Aber einen interessanten Anstoss zum Nachdenken.
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Sind Dinge, die man verschenkt oder teilt, weniger wert?
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Wenn mir meine Freundin von Hand als Geschenk einen Pullover strickt, ist der weniger wert als das 30 Euro Teil vom C&A?
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Wenn ich aus Vollholz ein Bett für meinen Sohn baue, ist es weniger wert als was Gekauftes vom IKEA?
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Ist von Menschen geschriebener Sourcecode für gute Software etwas völlig unpersönliches oder ist es doch eine lebendige kreative Leistung?
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Ist ein Klon eines komplexen Softwaresystems, wie Linux ein Klon von AT&T Unix ist, Haiku ein Klon von BeOS, oder FreeDOS und DrDOS ein Klon von MD-DOS, grundsätzlich eine eigenständige kreative Leistung oder nicht?
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Hat die Softwarebranche je ein Problem gehabt, sich urheberrechtlich und per Copyleft/GPL geschützte Open Source Software wie den Linux Kernel entgegen der Lizenz einzuverleiben? Ist die Möglichkeit, das weißzuwaschen, nicht gerade ein massgeblicher Treiber für den KI Hype in der Softwareentwicklung ?



Der Kern des Problems ist, das sowohl das Schreiben als auch das Pflegen von traditioneller Software einen aufwendigen und zeitraubenden Lernprozess darstellt. Der Code eines größeren Softwareprojekts enthält mehr Symbole, als man beim Lernen einer Fremdsprache auf mittlerem Niveau verinnerlichen muss. Aufgrund der Tatsache, dass das menschliche Kurzzeitgedächtnis nur ca. sieben Dinge gleichzeitig behalten kann, muss der Entwickler, oder die Entwicklerin regelrecht lernen, wie die symbolisierten Dinge zusammenhängen. Das geht nur mit Wiederholung, und die braucht Zeit.
Beim KI-generieren des Codes entfällt dieser Lernprozess. Das Ergebnis ist ziemlich analog zu dem, wenn ein Schüler seine Hausaufgaben in Bruchrechnen oder Algebra mit ChatGPT macht: Das Ergebnis wird gar nicht mehr verstanden (egal ob es korrekt ist oder nicht).
Daher wird solche Software meistens nicht gepflegt - und ist beim jetztigem Stand der Dinge auch schnell nicht mehr vernünftig wartbar.
Edit: Was noch dazu kommt:
Die fortlaufende Entwicklung und Pflegbegrößerer Programme ist erheblich schwieriger als bei kleinen Programmen. 5000 Zeilen sind viel schwieriger korrekt zu halten als 1000. Für Projekte jenseits der 50000 Zeilen braucht es schon sehr viel Erfahrung.
Bei wirklich grossen Codebasen hat der menschliche Entwickler gegenüber der KI einen grundsätzlichen Vorteil: Der Mensch lernt bei der Arbeit fortlaufend immer weiter, und je mehr man weiss, desto besser wird das neue Wissen vernetzt.
Die KI kann zwar riesige Mengen an Daten “trainieren”, aber das Ergebnis ist fix und danach lernt ein LLM nicht mehr dazu. Das Kontextfenster, in dem LLMs tatsächlich arbeiten können, ist prinzipbedingt wesentlich geringer als was sich der Mensch innerhalb von ein paar Tagen merken kann. Wird die Kontextgrenze überschritten, kommt Müll raus.
Beides erklärt, warum GenAI (bisher jedenfalls) grösse Software nur schlecht laufend entwickeln bzw warten kann.