Vibes und Hypes
Ja, es ist wirklich etwas her seit dem letzten Newsletter, aber mit allem was gerade passiert, fehlte es mir leider an Energie öfter zu schreiben.
Was in der Zwischenzeit passiert ist? Ich habe einen STS-Master begonnen, einen Artikel über Innovationspraxis veröffentlicht und mein Zine über Hype in der dritten Auflage gedruckt.
Anyway, willkommen zurück zu diesem wirklich extrem unregelmäßigen Newsletter über sehr kleinteilige Software-Diskussionen, Hype, Merkwürdigem und Anderem.
(-‿◦☀),
Johannes
Vibe Coding und Situated Software
Der “KI”-Diskurs bleibt eine Buzzword-Maschine. Eine der neueren Begriffe ist “Vibe Coding”— Programmieren mithilfe von LLMs ohne tieferes Verständnis des Codes.
(Wenig überraschend wurde der Begriff schnell von den unkritischsten Tech-Reportern der Branche aufgegriffen… *shakes fist* ROOOOOSSSEEEE!)
Wie es natürlich mit Buzzwords so ist, wird “Vibe Coding” inzwischen als Synonym für “coden mit LLMs” verwendet—was, wie Simon Willison anmerkt, nicht korrekt ist. Wenn Vibe hier für etwas steht, dann Gleichgültigkeit und Gedankenlosigkeit:
Where vibe once conveyed something that can’t be analyzed, now it conveys a purposeful indifference to analysis or explanation, as well as to the components that make up something. […] If “vibe” once could refer to a range of nameless feelings, now it refers to thoughtlessness, in every sense of the word.
“Vibe Coding” ist Coding mit LLMs ohne jedes Verständnis des geschriebenen Codes, noch Interesse daran, diesen zu verstehen—ein großer Unterschied zu Coding mit LLM-Unterstützung.
Kämpfe gegen die Buzzword-Windmühlen von LinkedIn einmal beiseite…
Der spannende Teil ist trotzdem, dass es LLMs ermöglichen, lokale, problemorientierte Software zu schreiben—mit minimaler Vorerfahung. Ich nutze bspw. LLM-generierte Codes, um große Mengen an Dateien zu sortieren, PDFs auszulesen, Design Assets zu erstellen, oder Web-Inhalte zu crawlen.
Versteh ich den Code? Eh… zum Teil.
Der Professor Clay Shirky beschrieb diese Form von Software in 2004 als “Situated Software”. Software, die auf die Bedürfnisse und lokalen Kontexte einzelner Personen zugeschnitten ist, und nicht auf eine breitere, abstrakte Gruppe von “Nutzer:innen” (frei nach Justin Pickard).
Wer gerade einen Trendreport schreibt und einen cooleren, nicht KI-Bro-y, Begriff braucht—✩‧₊˚you’re welcome!✧.*
+ Auch in dem Kontext ist der “Vernacular Programmer” ein schöner Begriff. Sozusagen der Entwickler von Situated Software—Problemspezifisch, Ad-hoc, oft mehr Flickenwerk als strukturierte Entwicklung.
Und vielleicht ist das auch ein nochmal besserer Blick auf LLMs, nicht als App, oder Tool, sondern als Tape (“Makeshifts”). Sie bieten oft eher improvisierte, fragile Lösungen, die im Moment funktionieren, aber nicht unbedingt elegant, stabil oder skalierbar sind. Eine Perspektive, die neueste Forschung über die Funktionsweise von Machine Learning Modellen bestätigt.
+ Immer noch gut: diese 10 Jahre alte Antwort auf die Frage “Was ist eigentlich Code?”
Ein paar mehr Gedanken zu Hype (sorry)
Wir befinden uns im Jahr 3 nach ChatGPT (3 p. GPT) und es hat sich in der öffentlichen Diskussion rund um “KI” nicht viel gebessert. Bis heute wird nur sehr sehr sehr selten über “KI” als echte Technologie gesprochen—es ist stattdessen ein Fantasie-Gebilde, eine Worthülse, die beliebig mit Visionen und Emotionen aufgeladen werden kann—der Begriff ist Branding. Oder wie es Drew McDermott so schön in 1976(!!!) beschrieb:
As a field, artificial intelligence has always been on the border of respectability, and therefore on the border of crackpottery.
Aber was würde es bedeuten über “KI” als echte Technologie zu sprechen? Es bedeutet, sie als menschliche, soziale und politische Technologie zu verstehen, die nicht “von selbst” ensteht oder agiert, sondern gemacht und deren Einfluss immer sozial verhandelt wird.
Sie als echte Technologie zu verstehen, bedeutet die interessanteren Fragen stellen zu können:
Wie verändert sich unser Blick auf KI, wenn wir sie nicht als “intelligent,” sondern als Infrastruktur betrachten? Welche materiellen, organisatorischen und politischen Voraussetzungen braucht KI im Alltag?
In welchem gesellschaftlichen Kontext ist ein bestimmtes KI-System entstanden — und welche Interessen spiegelt es wider?
Wie greifen KI-Systeme in bestehende Machtverhältnisse ein — und wer profitiert oder verliert dadurch?
Welche Formen von Arbeit, Wissen und Wartung bleiben unsichtbar, wenn wir KI als “automatisch” oder “autonom” verstehen?
Wie gehen Nutzer:innen mit KI-Systemen tatsächlich um und wie weicht das vom Design oder den ursprünglichen Intentionen ab?
Wer Zeit hat: Arvind Narayanan und Sayash Kapoor haben eine lange Antwort auf einige dieser Fragen formuliert.
Ein sehr grundlegendes Problem, das immer und immer wieder auftritt: diese Modelle sind gut darin Rätsel zu lösen, aber nicht den Mordfall (um Carl Brown zu zitieren).
Sie können im luftleeren Raum Problemstellungen (Rätsel) lösen, scheitern aber regelmäßig an der Komplexität der Realität (der Mordfall). Benchmarks messen jedoch nur ersteres, nie letzteres. So entsteht das Bild eines bahnbrechenden Fortschritts, der sich jedoch nicht zwangsweise in ihrem Einsatz zeigt.
Merkwürdiges und Anderes
Nachrichtennutzer:innen—Für meinen Blog geschrieben: In den letzten 10 Jahren haben es einige Konzepte aus der Tech-Industrie in Newsrooms geschafft, darunter die Idee einer Nutzer:in. Eine Abstraktion echter Menschen, die man nutzt (hah!), um digitale Dienste zu konzipieren. Was grundsätzlich eine gute Entwicklung ist, hat seine Limits, denn Menschen “nutzen” nicht nur Nachrichten. Die Gefahr ist letztendlich eine etwas beschränkte Vorstellungskraft, wenn nur für Nutzer:innen alleine konzipiert wird und nicht mehr für Menschen.
News Hustler—Ein Kategorie von Internetpersönlichkeiten (a.k.a. Influencer:innen), deren Inhalte aus recyceltem, aufgebauschtem Journalismus bestehen. Sozusagen Nachrichtensprecher ohne Redaktion und oft ohne Quellenangabe.
Finde deinen NYPD Doppelgänger
“Hype Studies” versucht sich derzeit als Feld zu etablieren. Sehr solide Linkliste zum Thema auf der Webseite… ✌🏻
Ein Tool, um deine tägliche Jogging-Runde für Strava & Co zu faken 🏃
Eine Liste aller bekannten AI Crawler (zum blocken und lieb haben)
Dank 5G und Starlink brauchten Olympia-Fotos von Ghetty ~26 Sekunden von der Aufnahme bis auf die Webseite
Eine Suchmaschine für Texte in den Straßen New Yorks 🏙️
Das beinahe antike Signal-System der New Yorker U-Bahn
Die Geschichte der ersten Konferenzschalte in 1906 (inkl. Break-out Sessions) 📞
Eine Dokumentation über moderne, professionelle Wargames (nicht Warhammer)
Ein frischer Scan des “Little Red Book” von Facebook (das war noch eine andere Tech-Industrie)
“✨” sind keine gute Wahl, um “KI”-Button zu markieren
Was ein “View” ist, entscheidet immer noch die Plattform! (Was oft bedeutet, es ist eher ein sehr flüchtiger Blick…) 👀
Wie “disruption” zu einem Synonym für Diebstahl wurde
Front Porch—eine cozy, lokale, nicht skalierende Social Media Plattform
“Evolution of the Italian pasta ripiena: the first steps toward a scientific classification” 🍝
“Out of 2010, the investment big in design teams promised true business innovation. When one panelist challenged the room to cite a major breakthrough design generated in this era, they were met with crickets.” — Fast Company
Oh, hab mich neulich erst gefragt, was du wohl so treibst (STS Master klingt ja super cool!). Und eben gemerkt, wie ich diesen Newsletter vermisst habe. Danke dafür – ich verschwinde nun in in meine 500 neu geöffneten Tabs. 🤝