Claude 3.5: Anthropic legt nach – KI lernt, Computer zu bedienen
von Benjamin Mamerow | 9 Kommentare
Anthropic hat Claude 3.5 Sonnet vorgestellt, ein Upgrade seines KI-Modells mit verbesserten Fähigkeiten beim Programmieren. Zusätzlich kündigt das Unternehmen Claude 3.5 Haiku an, ein neues Modell mit vergleichbarer Leistung zum Vorgänger Claude 3 Opus, aber günstiger und schneller.
Eine wichtige Neuerung ist die experimentelle „Computernutzung“. Entwickler können Claude anweisen, Computer wie ein Mensch zu bedienen – durch Bildschirmansicht, Cursorbewegung, Klicken und Texteingabe. Man könnte diese Fähigkeit nutzen, um sich wiederholende Prozesse zu automatisieren, Software zu entwickeln und offene Aufgaben wie Recherchen durchzuführen. Momentan sei die Funktion noch recht fehleranfällig, Anthropic erhofft sich aber durch die frühe Veröffentlichung Feedback zur schnellen Verbesserung.
Claude 3.5 Sonnet zeige laut den Entwicklern in Benchmarks deutliche Verbesserungen, insbesondere beim agentenbasierten Programmieren. Das andere neue Modell, Claude 3.5 Haiku, übertreffe laut Antrophic in vielen Benchmarks sogar Claude 3 Opus. Es sei wohl vor allem sehr stark beim Programmieren.
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Ich bin Programmierer. Ich mache mir absolut keine Sorgen um meinen Job.
Warum?
Weil ich weiß wie Auftraggeber ihre Wunschsoftware beschreiben 😉
Du denkst zu kurzsichtig. Am Ende macht das ein Schüler für wenig Geld oder ein Werksstudent. Die Maschinen bzw. Roboter haben die Mitarbeiter am Fließband beseitigt. Die KI nimmt sich nun die Akademiker und Studierten vor. Es wird sich vieles wandeln durch diese Technologien. Vor 5 Jahren wäre dies alles für uns ferne Zukunftsmusik gewesen, was heute Realität ist. ChatGPT steigert meine Produktivität heute schon massiv (bin kein Programmierer, sondern im Software Support tätig). Dokus, Notizen zusammenfügen, emails erstellen usw. Macht inzwischen alles chatGPT für mich. Ich denke auch nicht, dass mein Job verloren geht, aber definitiv braucht man eine geringere Anzahl an Mitarbeiter, weil wie erwähnt die Produktivität gesteigert wird.
Ich denke, du hast deinen Vorredner nicht richtig verstanden. Das, was er als Job eines (guten) Programmierers beschreibt, macht eben _kein_ Werkstudent oder Schüler. Und auch ChatGPT wohl auf sehr lange Zeit hinaus noch nicht.
Das ist seine Meinung. Wenn die Entwicklung weiter in dem Tempo geht, wie bis jetzt, stimme ich dem gar nicht zu. In wenigen Jahren wird es schon so weit sein, dass auch gute Programmierer an ihre Grenzen kommen bzw. Einfache Grundkenntnisse reichen werden, um programmieren zu können. Der Mensch fand das Auto zu Anfang auch befremdlich und hat auf das Pferd geschworen als Fortbewegungsmittel… Heute ist reiten ein Hobby.
Zu dem Thema kann man nur die neusten wissenschaftlichen Paper empfehlen 🙂
Ich würde gerne einen Link hier rein posten aber ich glaube, dann kommt mein Kommentar nicht durch.
Sabine Hossenfelder hat das ganz gut zusammengefasst auf ihrem YouTube Kanal.
Wir sind noch lange nicht so weit, wie du vermutest lieber Hugo. Viele lassen sich davon täuschen, dass KI einfach ein wahnsinnig guter statistischer Papagei ist.
Für Support Aufgaben (und da will ich dir echt nicht zu nahe treten) reicht das natürlich vollkommen aus.. Der Code ist entwickelt, die technische Doku ist von anderen geschrieben.. Die KI muss es nur noch auswerten. Easy. Aber für wirklich grundsätzliche „Schaffung“ und (wie die Vorredner schon meinten) für wirklich fundamentale Analyse und Umsetzung von Kundenwünschen und Anforderungen ist KI aufgrund der fehlenden Reasoning Komponente (auch hier gerne mal in die Paper schauen und sich nicht vom Marketing von OpenAI blenden lassen) einfach ungeeignet und wird es auf der Basis, wie sie vor allem bei LLMs funktioniert, immer bleiben 🙂
Danke! Besser hätte ich es nicht formulieren können.
Da Stimme ich explizit bei Softwareentwicklung nicht zu. Softwareentwicklung verwendet heute schon Bausteine im Sinne von Libraries und ordnet diese neu und bringt sie in einen anderen Kontext. Etwas wirklich von Null neu zu „schaffen“ wird gar nicht benötigt. Alles baut aufeinander auf. Die richtige und effiziente Kombination zu finden ist die Herausforderung. Und gerade das können LLMs durch den riesigen Daten(Code)-Bestand sehr gut. Unverständliche Kundenanforderungen zu übersetzen können Menschen auch nicht wirklich gut, ein Grund dafür warum so viele IT-Projekte scheitern in Bezug auf Zeit/Ressourcen/Qualität.
@ABC: Welche Paper würdest du denn empfehlen? Links gehen vielleicht nicht, aber potenziell DOIs, arXiv IDs oder einfach die Titel der Paper. Ich weiß, ich bin grad sehr bequem und für dich ist das Aufwand, aber es würde sicher helfen.
Ich denke, du hast deinen Vorredner nicht richtig verstanden. Das, was er als Job eines (guten) Programmierers beschreibt, macht eben _kein_ Werkstudent oder Schüler. Und auch ChatGPT wohl auf sehr lange Zeit hinaus noch nicht.