KI-generierte Fehlermeldungen wirken glaubwürdig, verschwenden jedoch wertvolle Zeit von freiwilligen Entwicklern und gefährden deren Engagement. Billion Photos/shutterstock.com Künstliche Intelligenz (KI) wird unser aller Leben bereichern und vereinfachen – so der einhellige Tenor vieler Technikfans und Befürworter. Wer das definitiv anders sieht, ist Seth Larson, Security Developer-in-Residence bei der Python Software Foundation. Der Entwickler macht seinem Unmut über von KI-Modellen generierte Meldungen von Software-Schwachstellen in einem Blogpost Luft. Diese hätten eine „neue Ära der schlampigen Sicherheitsberichte für Open Source“ eingeläutet. Larson räumt dabei ein, dass spammige, minderwertige Online-Inhalte zwar schon lange vor der Chatbot-Ära existierten. Dieses Problem hätte in der jüngeren Vergangenheit aber durch generative KI-Modelle eine neue Dimension erlangt: Mit Hilfe der neuen KI-Bots ließen sich jetzt Sicherheitsberichte in großer Stückzahl und mit relativ geringem Aufwand erstellen. Solche Berichte, insbesondere in Open-Source-Projekten wirkten zunächst einmal auch glaubwürdig. Ihre schiere Zahl und der damit verbundene Aufwand, sie zu lesen, einzuordnen und zu bewerten, sei jedoch ein gravierendes Problem. Insbesondere die Kommunikation mit den Einreichern könne sich als problematisch gestalten, so Larson. Endloser Ärger mit der KI Wie hartnäckig solche KI-Meldungen sein können, zeigt ein Fehlerbericht des Curl-Projekts, der am 8. Dezember veröffentlicht wurde. Dort kämpfte der Open-Source-Maintainer Daniel Stenberg fast ein Jahr, nachdem das Problem gemeldet wurde, immer noch mit einer Fehlermeldung. Stenberg verschwendet viel Zeit damit, sich mit einem Fehlereinreicher zu streiten, der möglicherweise teilweise oder sogar komplett automatisiert arbeitet. KI-generierte falsche Berichte belasten besonders Open-Source-Projekte, da deren Prüfer oft freiwillig arbeiten und ohnehin unter Zeitdruck stehen. Larson warnt, dass Maintainer durch die aufwändige Prüfung solcher Berichte entmutigt werden könnten, was ihre Motivation und ihr Engagement gefährdet. Er fordert die Open-Source-Gemeinschaft auf, frühzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um diesen schädlichen Trend einzudämmen. Guter Wille sollte nicht strapaziert werden Larson äußert deshalb einen Wunsch: Fehlerjäger sollten sich weniger auf die Ergebnisse von maschinellen Assistenten verlassen. Hierdurch würden die Entwickler entlastet, die diese Projekte betreuen. Des Weiteren schlug er vor, solche maschinell erstellten Massen-Spamberichte wie bösartige Aktivitäten zu behandeln. Er begründet dies damit, bereits ähnliche Erfahrungen im Curl-Projekt gemacht zu haben. Gegenüber The Register erklärte der Security Developer, derzeit zwar weniger als zehn minderwertige KI-generierte Fehlerberichte pro Monat zu sehen. Diese geringe Zahl sei jedoch seiner Meinung nach ein Vorzeichen für ein immer größer werdendes Problem. Er warnt, dass andere Projekte bald ebenfalls von derartigen Berichten betroffen sein könnten. Menschen statt Maschinen Larson stellt konkrete Forderungen, wie sich die Open-Source-Sicherheit verbessern ließe. Er plädiert für grundlegende Veränderungen, mehr Normalisierung, Transparenz und Strategien zur Einbindung vertrauenswürdiger Personen, zum Beispiel durch finanzielle Unterstützung oder gespendete Arbeitszeit. Larson bittet zudem um von Menschen geprüfte und ohne KI erstellte Fehlerberichte, da KI-Systeme derzeit keinen Code wirklich verstehen. Nur so ließen sich die Entwickler effektiv unterstützen.
KI-generierte Fehlerberichte nerven Open-Source-Entwickler
KI-generierte Fehlermeldungen wirken glaubwürdig, verschwenden jedoch wertvolle Zeit von freiwilligen Entwicklern und gefährden deren Engagement. Billion Photos/shutterstock.com Künstliche Intelligenz (KI) wird unser aller Leben bereichern und vereinfachen – so der einhellige Tenor vieler Technikfans und Befürworter. Wer das definitiv anders sieht, ist Seth Larson, Security Developer-in-Residence bei der Python Software Foundation. Der Entwickler macht seinem Unmut über von KI-Modellen generierte Meldungen von Software-Schwachstellen in einem Blogpost Luft. Diese hätten eine „neue Ära der schlampigen Sicherheitsberichte für Open Source“ eingeläutet. Larson räumt dabei ein, dass spammige, minderwertige Online-Inhalte zwar schon lange vor der Chatbot-Ära existierten. Dieses Problem hätte in der jüngeren Vergangenheit aber durch generative KI-Modelle eine neue Dimension erlangt: Mit Hilfe der neuen KI-Bots ließen sich jetzt Sicherheitsberichte in großer Stückzahl und mit relativ geringem Aufwand erstellen. Solche Berichte, insbesondere in Open-Source-Projekten wirkten zunächst einmal auch glaubwürdig. Ihre schiere Zahl und der damit verbundene Aufwand, sie zu lesen, einzuordnen und zu bewerten, sei jedoch ein gravierendes Problem. Insbesondere die Kommunikation mit den Einreichern könne sich als problematisch gestalten, so Larson. Endloser Ärger mit der KI Wie hartnäckig solche KI-Meldungen sein können, zeigt ein Fehlerbericht des Curl-Projekts, der am 8. Dezember veröffentlicht wurde. Dort kämpfte der Open-Source-Maintainer Daniel Stenberg fast ein Jahr, nachdem das Problem gemeldet wurde, immer noch mit einer Fehlermeldung. Stenberg verschwendet viel Zeit damit, sich mit einem Fehlereinreicher zu streiten, der möglicherweise teilweise oder sogar komplett automatisiert arbeitet. KI-generierte falsche Berichte belasten besonders Open-Source-Projekte, da deren Prüfer oft freiwillig arbeiten und ohnehin unter Zeitdruck stehen. Larson warnt, dass Maintainer durch die aufwändige Prüfung solcher Berichte entmutigt werden könnten, was ihre Motivation und ihr Engagement gefährdet. Er fordert die Open-Source-Gemeinschaft auf, frühzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um diesen schädlichen Trend einzudämmen. Guter Wille sollte nicht strapaziert werden Larson äußert deshalb einen Wunsch: Fehlerjäger sollten sich weniger auf die Ergebnisse von maschinellen Assistenten verlassen. Hierdurch würden die Entwickler entlastet, die diese Projekte betreuen. Des Weiteren schlug er vor, solche maschinell erstellten Massen-Spamberichte wie bösartige Aktivitäten zu behandeln. Er begründet dies damit, bereits ähnliche Erfahrungen im Curl-Projekt gemacht zu haben. Gegenüber The Register erklärte der Security Developer, derzeit zwar weniger als zehn minderwertige KI-generierte Fehlerberichte pro Monat zu sehen. Diese geringe Zahl sei jedoch seiner Meinung nach ein Vorzeichen für ein immer größer werdendes Problem. Er warnt, dass andere Projekte bald ebenfalls von derartigen Berichten betroffen sein könnten. Menschen statt Maschinen Larson stellt konkrete Forderungen, wie sich die Open-Source-Sicherheit verbessern ließe. Er plädiert für grundlegende Veränderungen, mehr Normalisierung, Transparenz und Strategien zur Einbindung vertrauenswürdiger Personen, zum Beispiel durch finanzielle Unterstützung oder gespendete Arbeitszeit. Larson bittet zudem um von Menschen geprüfte und ohne KI erstellte Fehlerberichte, da KI-Systeme derzeit keinen Code wirklich verstehen. Nur so ließen sich die Entwickler effektiv unterstützen.
KI-generierte Fehlerberichte nerven Open-Source-Entwickler KI-generierte Fehlermeldungen wirken glaubwürdig, verschwenden jedoch wertvolle Zeit von freiwilligen Entwicklern und gefährden deren Engagement. Billion Photos/shutterstock.com Künstliche Intelligenz (KI) wird unser aller Leben bereichern und vereinfachen – so der einhellige Tenor vieler Technikfans und Befürworter. Wer das definitiv anders sieht, ist Seth Larson, Security Developer-in-Residence bei der Python Software Foundation. Der Entwickler macht seinem Unmut über von KI-Modellen generierte Meldungen von Software-Schwachstellen in einem Blogpost Luft. Diese hätten eine „neue Ära der schlampigen Sicherheitsberichte für Open Source“ eingeläutet. Larson räumt dabei ein, dass spammige, minderwertige Online-Inhalte zwar schon lange vor der Chatbot-Ära existierten. Dieses Problem hätte in der jüngeren Vergangenheit aber durch generative KI-Modelle eine neue Dimension erlangt: Mit Hilfe der neuen KI-Bots ließen sich jetzt Sicherheitsberichte in großer Stückzahl und mit relativ geringem Aufwand erstellen. Solche Berichte, insbesondere in Open-Source-Projekten wirkten zunächst einmal auch glaubwürdig. Ihre schiere Zahl und der damit verbundene Aufwand, sie zu lesen, einzuordnen und zu bewerten, sei jedoch ein gravierendes Problem. Insbesondere die Kommunikation mit den Einreichern könne sich als problematisch gestalten, so Larson. Endloser Ärger mit der KI Wie hartnäckig solche KI-Meldungen sein können, zeigt ein Fehlerbericht des Curl-Projekts, der am 8. Dezember veröffentlicht wurde. Dort kämpfte der Open-Source-Maintainer Daniel Stenberg fast ein Jahr, nachdem das Problem gemeldet wurde, immer noch mit einer Fehlermeldung. Stenberg verschwendet viel Zeit damit, sich mit einem Fehlereinreicher zu streiten, der möglicherweise teilweise oder sogar komplett automatisiert arbeitet. KI-generierte falsche Berichte belasten besonders Open-Source-Projekte, da deren Prüfer oft freiwillig arbeiten und ohnehin unter Zeitdruck stehen. Larson warnt, dass Maintainer durch die aufwändige Prüfung solcher Berichte entmutigt werden könnten, was ihre Motivation und ihr Engagement gefährdet. Er fordert die Open-Source-Gemeinschaft auf, frühzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um diesen schädlichen Trend einzudämmen. Guter Wille sollte nicht strapaziert werden Larson äußert deshalb einen Wunsch: Fehlerjäger sollten sich weniger auf die Ergebnisse von maschinellen Assistenten verlassen. Hierdurch würden die Entwickler entlastet, die diese Projekte betreuen. Des Weiteren schlug er vor, solche maschinell erstellten Massen-Spamberichte wie bösartige Aktivitäten zu behandeln. Er begründet dies damit, bereits ähnliche Erfahrungen im Curl-Projekt gemacht zu haben. Gegenüber The Register erklärte der Security Developer, derzeit zwar weniger als zehn minderwertige KI-generierte Fehlerberichte pro Monat zu sehen. Diese geringe Zahl sei jedoch seiner Meinung nach ein Vorzeichen für ein immer größer werdendes Problem. Er warnt, dass andere Projekte bald ebenfalls von derartigen Berichten betroffen sein könnten. Menschen statt Maschinen Larson stellt konkrete Forderungen, wie sich die Open-Source-Sicherheit verbessern ließe. Er plädiert für grundlegende Veränderungen, mehr Normalisierung, Transparenz und Strategien zur Einbindung vertrauenswürdiger Personen, zum Beispiel durch finanzielle Unterstützung oder gespendete Arbeitszeit. Larson bittet zudem um von Menschen geprüfte und ohne KI erstellte Fehlerberichte, da KI-Systeme derzeit keinen Code wirklich verstehen. Nur so ließen sich die Entwickler effektiv unterstützen.
