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heise+ | Was KI-generierter Code wirklich taugt: Flink erzeugt, schwer wartbar?
LLMs liefern schnell Code und beschleunigen das Entwickeln von Prototypen. Ob das hilfreich ist oder neue Probleme verursacht, analysieren aktuelle Studien.
Moderne Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) schreiben heute durchaus beeindruckenden Code. Empirische Studien zeigen jedoch, dass dieser Code systematisch andere Qualitätsprofile hat als von Menschen geschriebener. Oft ist der generierte Code korrekt und produktivitätssteigernd, gleichzeitig aber mit erhöhtem Risiko für Wartbarkeits- und Sicherheitsprobleme verbunden. Für professionelle Teams ist die Kernfrage daher nicht, ob das Modell Code schreiben kann, sondern wie sie den LLM-Code so integrieren, dass Effizienzgewinne nicht in technischen Schulden enden.
Klassische Definitionen von Codequalität betrachten funktionale Korrektheit, Wartbarkeit, Lesbarkeit, Testbarkeit, Performance und Sicherheit. Mit LLMs kommen zwei Besonderheiten hinzu: die hohe Varianz zwischen einzelnen Generierungen bei gleichem Prompt und der Umstand, dass der Erzeuger (das Modell) den Code nicht langfristig „besitzt“, also Verantwortung dafür übernimmt. Wartung und Haftung liegen beim Team.
Dr. Fabian Deitelhoff ist IT-Leiter Head of Software Development und Head of Product bei der Education Partners GmbH. Zudem ist er als Autor, Dozent und Softwareentwickler tätig.
Aktuelle Evaluierungsansätze schlagen deshalb mehrdimensionale Frameworks vor, die Codevalidität (kompiliert oder läuft), funktionale Korrektheit (Unit-Tests), strukturelle Qualität (Komplexität, Code Smells, Duplikation) und nicht funktionale Aspekte wie Lesbarkeit und Performance gemeinsam betrachten. Der RACE-Benchmark evaluiert LLM-generierten Code entlang von Readability, Maintainability, Correctness und Efficiency und kombiniert klassische Metriken mit expliziten Anforderungen und (teilweise) menschlichen Bewertungen. Ergänzende Übersichtsarbeiten diskutieren die Grenzen rein korrektheitszentrierter Benchmarks .
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