Warum Veteranen wie Linus Torvalds und Bjarne Stroustrup KI‑generierten Code kritisch sehen
Erfahrene Entwickler sagen, dass KI‑Tools zwar schnell Code erzeugen, dieser aber häufig überprüft, korrigiert und integriert werden muss – was den Produktivitätsgewinn begrenzt. Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds und Vlad Mihalcea kritisieren, dass KI‑Code oft nur „fast richtig“ ist und dadurch zusätzliche Arbeit fü...
Erfahrene Entwickler sagen, dass KI‑Tools zwar schnell Code erzeugen, dieser aber häufig überprüft, korrigiert und integriert werden muss – was den Produktivitätsgewinn begrenzt.
Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds und Vlad Mihalcea kritisieren, dass KI‑Code oft nur „fast richtig“ ist und dadurch zusätzliche Arbeit für erfahrene Entwickler entsteht.
Tech‑Konzerne wie Meta und Amazon sehen KI dagegen als große Automatisierungschance und investieren massiv in KI‑gestützte Programmierung.
How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why doAI coding assistants can generate code quickly, but experienced developers say the real work often lies in reviewing and correcting the output.
KI-Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why do. Article summary: They are criticizing AI code mainly as low-quality, overhyped, and costly to supervise. In the reported remarks, Bjarne Stroustrup says AI often produces “rubbish code,” Linus Torvalds says he gets angry at claims that A. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Title: Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate # Linus Torvalds Calls AI-Generated Code ‘Slop’ in Linux Kernel Debate. Linus Torvalds bluntly dismissed" source context "Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate" Reference image 2: visual subject "Title: Linus
openai.com
Künstliche Intelligenz hält immer stärker Einzug in den Alltag von Softwareentwicklern. Große Tech‑Unternehmen präsentieren KI‑basierte Coding‑Assistenten als Werkzeuge, die Programmierung massiv beschleunigen oder sogar teilweise automatisieren könnten.
Doch viele erfahrene Programmierer reagieren deutlich skeptischer. Zu den Kritikern gehören prominente Entwickler wie Bjarne Stroustrup, der Erfinder von C++, Linus Torvalds, der Schöpfer des Linux‑Kernels, und der Java‑Experte und Autor Vlad Mihalcea. Sie bezweifeln sowohl die Qualität von KI‑generiertem Code als auch die oft versprochenen Produktivitätsgewinne.
Studio Global AI
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Wie lautet die kurze Antwort auf „Warum Veteranen wie Linus Torvalds und Bjarne Stroustrup KI‑generierten Code kritisch sehen“?
Erfahrene Entwickler sagen, dass KI‑Tools zwar schnell Code erzeugen, dieser aber häufig überprüft, korrigiert und integriert werden muss – was den Produktivitätsgewinn begrenzt.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Erfahrene Entwickler sagen, dass KI‑Tools zwar schnell Code erzeugen, dieser aber häufig überprüft, korrigiert und integriert werden muss – was den Produktivitätsgewinn begrenzt. Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds und Vlad Mihalcea kritisieren, dass KI‑Code oft nur „fast richtig“ ist und dadurch zusätzliche Arbeit für erfahrene Entwickler entsteht.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Tech‑Konzerne wie Meta und Amazon sehen KI dagegen als große Automatisierungschance und investieren massiv in KI‑gestützte Programmierung.
Warum Veteranen wie Linus Torvalds und Bjarne Stroustrup KI‑generierten Code kritisch sehen
Erfahrene Entwickler sagen, dass KI‑Tools zwar schnell Code erzeugen, dieser aber häufig überprüft, korrigiert und integriert werden muss – was den Produktivitätsgewinn begrenzt. Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds und Vlad Mihalcea kritisieren, dass KI‑Code oft nur „fast richtig“ ist und dadurch zusätzliche Arbeit fü...
Erfahrene Entwickler sagen, dass KI‑Tools zwar schnell Code erzeugen, dieser aber häufig überprüft, korrigiert und integriert werden muss – was den Produktivitätsgewinn begrenzt.
Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds und Vlad Mihalcea kritisieren, dass KI‑Code oft nur „fast richtig“ ist und dadurch zusätzliche Arbeit für erfahrene Entwickler entsteht.
Tech‑Konzerne wie Meta und Amazon sehen KI dagegen als große Automatisierungschance und investieren massiv in KI‑gestützte Programmierung.
How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why doAI coding assistants can generate code quickly, but experienced developers say the real work often lies in reviewing and correcting the output.
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openai.com
Künstliche Intelligenz hält immer stärker Einzug in den Alltag von Softwareentwicklern. Große Tech‑Unternehmen präsentieren KI‑basierte Coding‑Assistenten als Werkzeuge, die Programmierung massiv beschleunigen oder sogar teilweise automatisieren könnten.
Doch viele erfahrene Programmierer reagieren deutlich skeptischer. Zu den Kritikern gehören prominente Entwickler wie Bjarne Stroustrup, der Erfinder von C++, Linus Torvalds, der Schöpfer des Linux‑Kernels, und der Java‑Experte und Autor Vlad Mihalcea. Sie bezweifeln sowohl die Qualität von KI‑generiertem Code als auch die oft versprochenen Produktivitätsgewinne.
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Wie lautet die kurze Antwort auf „Warum Veteranen wie Linus Torvalds und Bjarne Stroustrup KI‑generierten Code kritisch sehen“?
Erfahrene Entwickler sagen, dass KI‑Tools zwar schnell Code erzeugen, dieser aber häufig überprüft, korrigiert und integriert werden muss – was den Produktivitätsgewinn begrenzt.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
Erfahrene Entwickler sagen, dass KI‑Tools zwar schnell Code erzeugen, dieser aber häufig überprüft, korrigiert und integriert werden muss – was den Produktivitätsgewinn begrenzt. Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds und Vlad Mihalcea kritisieren, dass KI‑Code oft nur „fast richtig“ ist und dadurch zusätzliche Arbeit für erfahrene Entwickler entsteht.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Tech‑Konzerne wie Meta und Amazon sehen KI dagegen als große Automatisierungschance und investieren massiv in KI‑gestützte Programmierung.
Ihre Argumente zeigen eine wachsende Kluft zwischen dem Marketing großer Tech‑Konzerne und den praktischen Erfahrungen vieler Senior‑Entwickler.
„Rubbish Code“: Kritik an der Code‑Qualität
Eine der häufigsten Beschwerden erfahrener Programmierer betrifft die Qualität der KI‑Ausgaben.
Bjarne Stroustrup warnte, dass KI‑Tools zwar schnell Code erzeugen können, dieser aber häufig mangelhaft sei und anschließend von erfahrenen Entwicklern überprüft und repariert werden müsse. In Berichten bezeichnete er viele KI‑Ergebnisse sogar als „rubbish code“ – also schlechten oder unbrauchbaren Code.
Das Problem ist also weniger die Geschwindigkeit der Generierung. Moderne KI‑Systeme können große Mengen Code in Sekunden erzeugen. Die eigentliche Schwierigkeit liegt darin, dass dieser Code nicht immer saubere Architektur, robuste Sicherheitspraktiken oder langfristige Wartbarkeit berücksichtigt – Aspekte, die in professionellen Projekten entscheidend sind.
Linus Torvalds: KI bleibt ein Werkzeug
Auch Linux‑Erfinder Linus Torvalds widerspricht den weitreichenden Automatisierungsversprechen rund um KI‑Programmierung.
Besonders kritisch sieht er Aussagen von Entwicklern, die behaupten, „99 % ihres Codes“ werde bereits von KI geschrieben. Solche Aussagen machen ihn nach eigener Aussage regelrecht wütend.
Torvalds betont, dass KI durchaus nützlich sein könne – aber nur als Werkzeug. Die grundlegenden Aufgaben der Softwareentwicklung bleiben weiterhin menschlich:
komplexe Systeme verstehen
Softwarearchitektur entwerfen
technische Entscheidungen treffen
Nach seiner Einschätzung verändert KI zwar die Arbeitsweise von Entwicklern, nicht aber die fundamentalen Prinzipien der Softwareentwicklung.
Warum der Produktivitätsgewinn oft kleiner ausfällt
Der Java‑Performance‑Experte Vlad Mihalcea hebt einen anderen Punkt hervor: Selbst wenn KI funktionierenden Code erzeugt, kann der tatsächliche Produktivitätsgewinn überraschend klein sein.
Der Grund liegt darin, dass Programmieren nur ein Teil der Softwareentwicklung ist. Entwickler müssen anschließend noch:
die Korrektheit überprüfen
Fehler und Sonderfälle debuggen
den Code in größere Systeme integrieren
Wartbarkeit und Sicherheit sicherstellen
Wenn KI‑Code „fast richtig“ ist, verbringen Entwickler oft zusätzliche Zeit damit, ihn zu überprüfen und zu korrigieren. Laut Mihalcea kann dieser Aufwand einen Großteil des vermeintlichen Zeitgewinns wieder aufheben.
Auch Umfragen stützen diese Beobachtung. In der Stack‑Overflow‑Developer‑Survey 2025 gaben 66 % der Entwickler an, mehr Zeit damit zu verbringen, nahezu korrekten KI‑Code zu korrigieren. Besonders frustrierend seien Antworten, die „fast stimmen, aber eben nicht ganz“.
Eine weitere Untersuchung stellte sogar fest, dass erfahrene Entwickler Aufgaben im Schnitt etwa 19 % langsamer erledigten, wenn sie KI‑Tools verwendeten – obwohl sie selbst glaubten, schneller zu arbeiten.
Die Perspektive der Tech‑Konzerne
Während viele erfahrene Entwickler auf die Grenzen der Technologie hinweisen, betonen Führungskräfte großer Tech‑Unternehmen vor allem das Automatisierungspotenzial.
Meta‑Chef Mark Zuckerberg erklärte beispielsweise, dass KI künftig Aufgaben übernehmen könnte, die heute von Softwareentwicklern auf mittlerer Erfahrungsstufe erledigt werden.
Auch andere Branchenführer sehen KI als grundlegende Transformation der Softwareentwicklung. Einige Prognosen gehen davon aus, dass KI‑Systeme schon in wenigen Jahren den Großteil des Codes erzeugen könnten.
Amazon‑CEO Andy Jassy argumentiert ebenfalls, dass künstliche Intelligenz zahlreiche digitale Produkte und Kundenerlebnisse neu gestalten werde. Entsprechend investiert das Unternehmen massiv in KI‑Infrastruktur und ‑Tools.
Der eigentliche Streitpunkt: Was bedeutet Produktivität?
Der Kern der Debatte liegt weniger darin, ob KI hilfreich ist – sondern wie Produktivität gemessen wird.
Tech‑Unternehmen betrachten oft vor allem die Geschwindigkeit, mit der neue Funktionen oder Code erzeugt werden können.
Erfahrene Entwickler bewerten Produktivität dagegen über den gesamten Lebenszyklus von Software:
Systemdesign
Zuverlässigkeit und Korrektheit
Sicherheit
Tests und Debugging
langfristige Wartung
Wenn man diese Faktoren berücksichtigt, führt schneller generierter Code nicht automatisch zu proportionalen Effizienzgewinnen.
Wahrscheinlich läuft es auf einen Mittelweg hinaus
Trotz ihrer Kritik behaupten die meisten erfahrenen Entwickler nicht, dass KI nutzlos sei. Viele sehen sie als hilfreichen Assistenten – etwa für:
Boilerplate‑Code
Prototypen
Dokumentation
Doch Softwareentwicklung besteht aus weit mehr als dem bloßen Schreiben von Code. Architekturentscheidungen, Problemanalyse und das Verständnis komplexer Systeme bleiben weiterhin stark menschliche Aufgaben.
Der derzeitige Konsens vieler Veteranen der Branche lautet daher: KI verändert die Arbeit von Entwicklern – ersetzt sie aber vorerst nicht.
stackoverflow.blog
Developers remain willing but reluctant to use AI - StackOverflow Blog
Ihre Argumente zeigen eine wachsende Kluft zwischen dem Marketing großer Tech‑Konzerne und den praktischen Erfahrungen vieler Senior‑Entwickler.
„Rubbish Code“: Kritik an der Code‑Qualität
Eine der häufigsten Beschwerden erfahrener Programmierer betrifft die Qualität der KI‑Ausgaben.
Bjarne Stroustrup warnte, dass KI‑Tools zwar schnell Code erzeugen können, dieser aber häufig mangelhaft sei und anschließend von erfahrenen Entwicklern überprüft und repariert werden müsse. In Berichten bezeichnete er viele KI‑Ergebnisse sogar als „rubbish code“ – also schlechten oder unbrauchbaren Code.
Das Problem ist also weniger die Geschwindigkeit der Generierung. Moderne KI‑Systeme können große Mengen Code in Sekunden erzeugen. Die eigentliche Schwierigkeit liegt darin, dass dieser Code nicht immer saubere Architektur, robuste Sicherheitspraktiken oder langfristige Wartbarkeit berücksichtigt – Aspekte, die in professionellen Projekten entscheidend sind.
Linus Torvalds: KI bleibt ein Werkzeug
Auch Linux‑Erfinder Linus Torvalds widerspricht den weitreichenden Automatisierungsversprechen rund um KI‑Programmierung.
Besonders kritisch sieht er Aussagen von Entwicklern, die behaupten, „99 % ihres Codes“ werde bereits von KI geschrieben. Solche Aussagen machen ihn nach eigener Aussage regelrecht wütend.
Torvalds betont, dass KI durchaus nützlich sein könne – aber nur als Werkzeug. Die grundlegenden Aufgaben der Softwareentwicklung bleiben weiterhin menschlich:
komplexe Systeme verstehen
Softwarearchitektur entwerfen
technische Entscheidungen treffen
Nach seiner Einschätzung verändert KI zwar die Arbeitsweise von Entwicklern, nicht aber die fundamentalen Prinzipien der Softwareentwicklung.
Warum der Produktivitätsgewinn oft kleiner ausfällt
Der Java‑Performance‑Experte Vlad Mihalcea hebt einen anderen Punkt hervor: Selbst wenn KI funktionierenden Code erzeugt, kann der tatsächliche Produktivitätsgewinn überraschend klein sein.
Der Grund liegt darin, dass Programmieren nur ein Teil der Softwareentwicklung ist. Entwickler müssen anschließend noch:
die Korrektheit überprüfen
Fehler und Sonderfälle debuggen
den Code in größere Systeme integrieren
Wartbarkeit und Sicherheit sicherstellen
Wenn KI‑Code „fast richtig“ ist, verbringen Entwickler oft zusätzliche Zeit damit, ihn zu überprüfen und zu korrigieren. Laut Mihalcea kann dieser Aufwand einen Großteil des vermeintlichen Zeitgewinns wieder aufheben.
Auch Umfragen stützen diese Beobachtung. In der Stack‑Overflow‑Developer‑Survey 2025 gaben 66 % der Entwickler an, mehr Zeit damit zu verbringen, nahezu korrekten KI‑Code zu korrigieren. Besonders frustrierend seien Antworten, die „fast stimmen, aber eben nicht ganz“.
Eine weitere Untersuchung stellte sogar fest, dass erfahrene Entwickler Aufgaben im Schnitt etwa 19 % langsamer erledigten, wenn sie KI‑Tools verwendeten – obwohl sie selbst glaubten, schneller zu arbeiten.
Die Perspektive der Tech‑Konzerne
Während viele erfahrene Entwickler auf die Grenzen der Technologie hinweisen, betonen Führungskräfte großer Tech‑Unternehmen vor allem das Automatisierungspotenzial.
Meta‑Chef Mark Zuckerberg erklärte beispielsweise, dass KI künftig Aufgaben übernehmen könnte, die heute von Softwareentwicklern auf mittlerer Erfahrungsstufe erledigt werden.
Auch andere Branchenführer sehen KI als grundlegende Transformation der Softwareentwicklung. Einige Prognosen gehen davon aus, dass KI‑Systeme schon in wenigen Jahren den Großteil des Codes erzeugen könnten.
Amazon‑CEO Andy Jassy argumentiert ebenfalls, dass künstliche Intelligenz zahlreiche digitale Produkte und Kundenerlebnisse neu gestalten werde. Entsprechend investiert das Unternehmen massiv in KI‑Infrastruktur und ‑Tools.
Der eigentliche Streitpunkt: Was bedeutet Produktivität?
Der Kern der Debatte liegt weniger darin, ob KI hilfreich ist – sondern wie Produktivität gemessen wird.
Tech‑Unternehmen betrachten oft vor allem die Geschwindigkeit, mit der neue Funktionen oder Code erzeugt werden können.
Erfahrene Entwickler bewerten Produktivität dagegen über den gesamten Lebenszyklus von Software:
Systemdesign
Zuverlässigkeit und Korrektheit
Sicherheit
Tests und Debugging
langfristige Wartung
Wenn man diese Faktoren berücksichtigt, führt schneller generierter Code nicht automatisch zu proportionalen Effizienzgewinnen.
Wahrscheinlich läuft es auf einen Mittelweg hinaus
Trotz ihrer Kritik behaupten die meisten erfahrenen Entwickler nicht, dass KI nutzlos sei. Viele sehen sie als hilfreichen Assistenten – etwa für:
Boilerplate‑Code
Prototypen
Dokumentation
Doch Softwareentwicklung besteht aus weit mehr als dem bloßen Schreiben von Code. Architekturentscheidungen, Problemanalyse und das Verständnis komplexer Systeme bleiben weiterhin stark menschliche Aufgaben.
Der derzeitige Konsens vieler Veteranen der Branche lautet daher: KI verändert die Arbeit von Entwicklern – ersetzt sie aber vorerst nicht.
stackoverflow.blog
Developers remain willing but reluctant to use AI - StackOverflow Blog
