Codex

Codex ist ein Produktname von OpenAI, der Firma hinter ChatGPT. Dahinter stehen Computerprogramme, die aus einer Beschreibung in Alltagssprache Programmcode erzeugen. Programmcode sind die Anweisungen, nach denen ein Computer arbeitet, geschrieben in einer festen Sprache wie Python. Man tippt also « sortiere diese Liste von Namen alphabetisch », und Codex schreibt die passenden Zeilen. Den Namen gibt es seit 2021, er stand damals für ein einzelnes Modell hinter dem Programmierhelfer GitHub Copilot. Heute meint Codex eher ein Werkzeug, das ganze Programmieraufgaben selbstständig bearbeitet.

Warum Programmieren zum Testfeld für KI wurde

Programmieren ist für KI-Firmen ein besonders attraktives Anwendungsfeld. Der Grund ist einfach: Bei Code kann man automatisch prüfen, ob das Ergebnis stimmt. Man lässt das Programm laufen und schaut, ob es das Richtige ausgibt. Bei einem Aufsatz oder einer Beratung ist das viel schwerer zu messen.

Dazu kommt der wirtschaftliche Reiz. Software-Entwickler verdienen gut, und Unternehmen zahlen entsprechend viel für ihre Arbeitszeit. Ein Werkzeug, das einen Teil dieser Arbeit übernimmt, hat deshalb einen klar berechenbaren Wert. Genau darum tauchen Codex und Konkurrenzprodukte wie Claude Code oder Cursor so häufig in Wirtschaftsnachrichten auf.

Ein verbreiteter Irrtum ist, dass solche Werkzeuge Programmierer ersetzen. Bisher passiert etwas anderes: Die Rolle verschiebt sich vom Tippen zum Prüfen. Wer Code nicht lesen kann, merkt nicht, wenn Codex etwas Falsches oder Unsicheres produziert. Fachwissen wird also nicht überflüssig, sondern anders eingesetzt.

Vom Textmodell zum Agenten mit Terminal

Die Grundlage ist ein Sprachmodell. Das ist ein Programm, das gelernt hat, Texte fortzusetzen, indem es auf riesigen Mengen Text trainiert wurde. Für Codex bestand ein großer Teil dieses Trainingsmaterials aus öffentlich zugänglichem Programmcode. Dadurch hat das Modell gelernt, wie typische Lösungen für typische Aufgaben aussehen. Es versteht Code nicht wie ein Mensch, es setzt sehr treffsicher Muster fort.

Der zweite Schritt macht daraus einen Agenten, also ein System, das selbst Handlungen ausführt. Codex bekommt Zugriff auf eine abgeschottete Arbeitsumgebung mit den Dateien eines Projekts. Dort kann es Dateien lesen, ändern, Tests starten und die Fehlermeldungen wieder lesen. Schlägt ein Test fehl, versucht es eine Korrektur und probiert erneut. Diese Schleife aus Ändern und Prüfen wiederholt sich, bis die Aufgabe erledigt scheint.

Am Ende liefert Codex kein rohes Textstück, sondern einen Änderungsvorschlag für das Projekt. Ein Mensch sieht dann Zeile für Zeile, was verändert wurde, und nimmt es an oder lehnt es ab. Der Vergleich mit einem Praktikanten trägt hier gut: Er arbeitet selbstständig, aber jemand schaut das Ergebnis durch, bevor es in Betrieb geht.

Codex im Editor, im Terminal und in der Cloud

Am häufigsten begegnet man solchen Systemen direkt beim Programmieren. Im Texteditor erscheint während des Tippens ein blasser Vorschlag für die nächsten Zeilen, den man mit der Tabulatortaste annimmt. Diese Funktion kennen viele als GitHub Copilot, dessen erste Version auf Codex aufsetzte. Sie wird inzwischen von Millionen Entwicklern täglich genutzt.

Daneben gibt es Codex als Kommandozeilenwerkzeug und als Dienst im Internet. Man beschreibt eine Aufgabe wie « behebe diesen Fehler im Login », und das System arbeitet mehrere Minuten daran. Für Schüler ist der Zugang über ChatGPT am naheliegendsten: Auch dort lässt sich Code erzeugen und erklären. Wer eine Formel in einer Tabelle oder ein kleines Skript braucht, kommt so ohne Vorkenntnisse weiter.

In Nachrichten steht Codex oft als Beispiel für zwei größere Debatten. Die erste betrifft Urheberrechte, weil das Training fremden Code verwendet hat. Die zweite betrifft Sicherheit, denn ein Agent mit Schreibrechten in einem Projekt kann auch Schaden anrichten. Beide Fragen sind bis heute nicht abschließend geklärt.