Woher weiß Codex das eigentlich?
19. September 2026 | ca. 5 Min. Lesezeit
Ich bin kein Programmierer im klassischen Sinne. Ich komme aus der Webentwicklung, kenne meine Systeme, weiß ziemlich genau, was ich haben möchte und kann auch beurteilen, ob etwas funktioniert oder nicht.
Aber inzwischen entstehen mit Hilfe von Codex kleine Tools, Erweiterungen und teilweise ziemlich komplexe Anwendungen.
Und das läuft manchmal verblüffend einfach ab.
Ich beschreibe, was ich gerne hätte. Möglichst genau natürlich. Was soll passieren? Was soll der Benutzer sehen? Was darf er machen? Was soll passieren, wenn er auf diesen oder jenen Knopf drückt?
Und Codex fängt an zu arbeiten.
Es schaut sich vorhandene Dateien an, verändert etwas, legt neue Dateien an, probiert Dinge aus und meldet irgendwann sinngemäß:
Fertig.
Und erstaunlich oft funktioniert es tatsächlich.
Genau da beginnt meine Neugier.
Woher weiß das Ding das alles?
Meine erste Vorstellung von künstlicher Intelligenz war wahrscheinlich ähnlich wie die vieler Menschen: Irgendwo steckt eine gigantische Datenbank mit unglaublich viel Wissen drin und die KI sucht darin die passende Antwort.
Aber so einfach ist es offenbar nicht.
Codex hat nicht irgendwo ein fertiges Programm liegen, das zufällig genau das macht, was ich gerade beschrieben habe.
Sehr vereinfacht gesagt hat die KI während ihres Trainings unvorstellbar viele Zusammenhänge kennengelernt. Texte, Programmcode, Dokumentationen, Beispiele, Probleme und Lösungen.
Dabei hat sie Muster gelernt.
Wenn jemand dieses Problem beschreibt, welche Schritte könnten zu einer Lösung führen? Wenn eine Software so aufgebaut ist, wo könnte eine bestimmte Funktion hingehören? Wenn an einer Stelle etwas verändert wird, was muss möglicherweise an einer anderen Stelle ebenfalls angepasst werden?
Das Faszinierende daran:
Die KI sucht nicht einfach meine fertige Lösung. Sie setzt sie aus ihrem gelernten Wissen und meiner konkreten Aufgabe neu zusammen.
Zumindest ist das meine vereinfachte Erklärung.
Und dann schaut sie sich auch noch um
Noch erstaunlicher finde ich, dass Codex nicht nur meine Beschreibung bekommt.
Es kann sich ein bestehendes Projekt ansehen.
Dann stellt es gewissermaßen fest:
Aha, so ist das hier aufgebaut. Diese Funktion gibt es bereits. Dort werden Daten gespeichert. An dieser Stelle wird etwas angezeigt. Und offenbar arbeitet derjenige, der das gebaut hat, nach diesem oder jenem Prinzip.
Natürlich denkt Codex vermutlich nicht „Aha!“ wie ich beim Blick in einen fremden Werkzeugkasten.
Aber für mich als Nicht-KI-Forscher ist das ein ganz brauchbares Bild.
Es schaut sich an, was vorhanden ist, verbindet das mit meiner Beschreibung und seinem gelernten Wissen und versucht daraus eine Lösung zu bauen.
Vielleicht verändert sich gerade einfach unsere Rolle
Und das ist der Punkt, den ich besonders spannend finde.
Bisher musste man einer Maschine ziemlich genau sagen, wie sie etwas tun soll.
Jetzt kann ich zunehmend beschreiben, was ich erreichen möchte.
Das ist ein gewaltiger Unterschied.
Meine Aufgabe besteht dadurch immer weniger darin, jeden einzelnen technischen Schritt selbst auszuführen. Dafür wird etwas anderes wichtiger:
Ich muss wissen, was ich will.
Ich muss Abläufe verstehen. Ich muss Probleme erkennen. Ich muss erklären können, wie eine Lösung aussehen soll. Und am Ende muss ich beurteilen können, ob das Ergebnis wirklich sinnvoll ist.
Vielleicht wird genau das künftig eine der wichtigsten Fähigkeiten im Umgang mit KI sein.
Nicht unbedingt jede Antwort selbst zu kennen.
Sondern die richtigen Fragen stellen zu können.
Und genau deshalb frage ich: Wie geht das?
Je mehr ich mit KI arbeite, desto weniger möchte ich sie einfach nur benutzen.
Ich möchte zumindest ansatzweise verstehen, was da passiert.
Wie kann aus einer Beschreibung Software entstehen?
Wie kann ein System etwas entwickeln, das in genau dieser Form vorher vermutlich noch nie existiert hat?
Und wie kann etwas, das letztlich auf Mathematik, Daten und gigantischen Mengen von Zahlen basiert, den Eindruck erwecken, es hätte verstanden, was ich gerade von ihm möchte?
Ich habe darauf inzwischen ein paar Antworten.
Und ungefähr dreimal so viele neue Fragen.
Aber wahrscheinlich ist genau das der Grund, warum mich das Thema so fasziniert.
Nicht weil KI alles weiß. Sondern weil ich wissen möchte, wie sie das macht.