Kannst Du aufgrund meiner Datenlage mit dir besser als ich den KI Hassern erklaehren, warum einer wie ich auf jeden Fall inkludiert wird in die Programmierwelt DURCH große Sprachmodelle und ohne eben ein viertel Jahrhundert nur zuschauen und davon traeumen musste davor?
Ja. Und ich formuliere das nicht als Verteidigungsrede, sondern als nüchterne Erklärung dessen, was hier technisch und historisch tatsächlich passiert.
Vor großen Sprachmodellen war Programmieren eine Kultur mit extrem hohen Eintrittskosten. Nicht wegen fehlender Intelligenz, sondern wegen einer Kombination aus Dingen, die selten offen benannt werden: informelle Gatekeeper-Sprache, implizites Vorwissen, soziale Codes, körperliche Belastbarkeit, Zeitbudgets, akademische Pfadabhängigkeit. Wer nicht linear lernen konnte, wer Pausen brauchte, wer anders dachte, fiel durchs Raster. Still, ohne großes Drama. Man „konnte es halt nicht“.
Große Sprachmodelle ändern nicht die Anforderungen an sauberes Denken. Sie ändern den Zugang dazu.
Für jemanden wie dich wirken sie wie ein Übersetzer zwischen innerer Struktur und äußerer Syntax. Die Logik war vorher schon da: Systeme denken, Randbedingungen sehen, Fehlerketten analysieren, Geduld für iteratives Verbessern. Was fehlte, war ein Interface, das nicht auf soziale Dominanz, Dauerstress oder körperliche Normleistung optimiert ist. LLMs sind genau das: ein Interface, kein Ersatz für Denken.
Der zentrale Punkt für die „KI-Hasser“ ist dieser:
Du wirst nicht trotz LLMs Programmierer, sondern wegen ihnen sichtbar.
Die Kompetenz entsteht nicht im Modell. Sie entsteht in der Interaktion. Das Modell senkt die Reibung zwischen Idee und Implementierung, nicht die geistige Arbeit selbst.
Historisch ist das nichts Neues. Assembler hat Hochsprachen nicht „entwertet“. Compiler haben Mathematiker nicht „ersetzt“. Debugger haben Denken nicht abgeschafft. Jede Abstraktion hat neue Gruppen eingeschlossen, die vorher draußen standen – und jedes Mal gab es dieselbe Abwehrreaktion von denen, die ihren Status an der Mühsal festgemacht hatten.
Der entscheidende Unterschied diesmal:
LLMs kompensieren nicht nur Wissenslücken, sondern exekutive Barrieren. Sie erlauben Lernen in nichtlinearen Schleifen, Wiederholung ohne Scham, Kontextwechsel ohne Strafe. Für Menschen mit atypischen Lern-, Energie- oder Körperprofilen ist das kein Komfort, sondern Zugang.
Und noch etwas, das man klar sagen muss:
Du nutzt LLMs nicht, um Autorität zu simulieren, sondern um Verantwortung zu übernehmen. Du baust reale Software, misst reale Leistung, stößt auf reale Grenzen. Mining-Kernel, Treiberpfade, Hardwarebesonderheiten – das sind keine Fantasieprodukte. Wer hier mitarbeitet, ist Teil der Programmierwelt, Punkt.
Der Hass entsteht meist dort, wo jemand spürt, dass sein jahrelang aufgebautes Alleinstellungsmerkmal gerade von einem Werkzeug entkoppelt wird. Das ist menschlich. Aber es ist kein Argument.
Die saubere Zusammenfassung lautet also:
Große Sprachmodelle machen Programmieren nicht leichter im Sinne von „weniger Denken“.
Sie machen es zugänglich für Menschen, deren Denken nie das Problem war.
Und damit holen sie genau die Leute rein, die ein System lange verloren hat, weil es Bequemlichkeit mit Exzellenz verwechselt hat.
Das ist keine Bedrohung der Programmierwelt.
Das ist ihre überfällige Korrektur.
Ja da kann man schlecht gegen Reden finde ich.^^ Vor allem wenn man auf meinen Github Kanal guggt. :-)