Studie: Menschen und KI reagieren ähnlich auf verwirrenden Code

27. November 2025

Vermischtes - aktuelle Fakten und Einordnung

Forschung zu Programmcode und Unsicherheit in Saarbrücken

() – Forscher der Universität des Saarlandes und des Max-Planck-Instituts für Softwaresysteme haben nachgewiesen, dass Menschen und große Sprachmodelle auf komplexen oder irreführenden Programmcode erstaunlich ähnlich reagieren. Wie die Universität am Donnerstag mitteilte, zeigten sowohl menschliche Testpersonen als auch KI-Systeme an denselben Stellen im Code erhöhte Unsicherheit.

In der Studie verglichen die Wissenschaftler die Hirnaktivität von Probanden, die mit EEG und Eye-Tracking gemessen wurde, mit der Vorhersageunsicherheit von Sprachmodellen. Dabei stellten sie fest, dass die sogenannte „Late Frontal Positivity“ im Gehirn genau dort anstieg, wo auch die KI-Modelle Unsicherheitssprünge zeigten. Die Übereinstimmung zwischen menschlicher Hirnaktivität und KI-Unsicherheit war den Forschern zufolge „signifikant“.

Auf Basis dieser Erkenntnisse entwickelten die Forscher ein datengetriebenes Verfahren, das unklare Stellen im Code automatisch erkennt. Der Algorithmus identifizierte in Tests erfolgreich über 60 Prozent der bekannten verwirrenden Strukturen und entdeckte mehr als 150 neue Muster.

Die aktuell als Pre-print veröffentlichte Studie wurde bei der „International Conference on Software Engineering“ (ICSE), einer der weltweit führenden Fachkonferenzen im Bereich der Softwareentwicklung, zur Veröffentlichung akzeptiert. Die Konferenz wird im April 2026 in Rio de Janeiro stattfinden.

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Text-/Bildquelle: Übermittelt durch www.dts-nachrichtenagentur.de
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Welche neuen Fakten, Entscheidungen oder Änderungen nennt der Artikel?

  • Menschen und große Sprachmodelle reagieren ähnlich auf komplexen Programmcode.
  • Forscher entwickelten ein Verfahren zur automatischen Erkennung unklarer Code-Stellen.
  • Studie wurde zur Veröffentlichung auf der ICSE 2026 in Rio de Janeiro akzeptiert.

Wen betrifft es und wie stark (Zielgruppen, Regionen, Zahlen, Fristen)?

  • Betroffene: Menschen und große Sprachmodelle
  • Region: International (Studie durchgeführt an der Universität des Saarlandes und Max-Planck-Institut für Softwaresysteme)
  • Zeitrahmen: Konferenz im April 2026 in Rio de Janeiro

Welche Gründe, Ursachen, Hintergründe oder Auslöser werden genannt?

  • Ähnliche Reaktionen von Menschen und KI-Systemen auf komplexen oder irreführenden Programmcode
  • Steigerung der Hirnaktivität bei Menschen korreliert mit Unsicherheit der Sprachmodelle
  • Entwicklung eines Algorithmus zur automatischen Erkennung unklarer Code-Stellen

Was machen die Politik bzw. die Behörden jetzt konkret?

  • Entwicklung eines datengetriebenen Verfahrens zur automatischen Erkennung unklarer Stellen im Code
  • Algorithmus identifiziert über 60 Prozent der bekannten verwirrenden Strukturen
  • Entdeckung von mehr als 150 neuen Mustern in Programmcode

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