Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT oder Claude sind in aller Munde und versprechen, auch die Software-Architektur zu revolutionieren. Doch wie nützlich sind diese Tools wirklich für Architekt:innen? Können sie bei der Erstellung von Architekturdokumentationen, Architecture Decision Records oder dem Architecture Communication Canvas helfen? Oder überwiegen die Risiken wie Halluzinationen und fehlendes Verständnis für die Realität? In dieser Folge diskutieren Eberhard Wolff und Ralf D. Müller kontrovers über den Einsatz von LLMs in der Software-Architektur. Sie beleuchten sowohl die Chancen als auch die Fallstricke und diskutieren, wo LLMs helfen können und wo sie versagen. Eine Diskussion zwischen zwei erfahrenen Software-Architekten, deren Meinungen unterschiedlicher nicht sein könnten – mit praktischen Erkenntnissen für alle, die sich fragen: KI-Hype oder echte Hilfe? Links Umfrage zur Nutzung der Website Folge KI = Bullshit? Dirks Experiment Arc42 Dokumentation für den AsciiDoc-Linter Francesco Salvi, Manoel Horta Ribeiro, Riccardo Gallotti & Robert West: On the conversational persuasiveness of GPT-4 nature human behavior Ziwei Ji, Nayeon Lee, Rita Frieske, Tiezheng Yu, Dan Su, Yan Xu, Etsuko Ishii, Yejin Bang, Delong Chen, Wenliang Dai, Ho Shu Chan, Andrea Madotto, and Pascale Fung (Center for Artificial Intelligence Research (CAiRE), Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong): Survey of Hallucination in Natural Language Generation ChatGPT halluziniert immer mehr und OpenAI weiß nicht, warum Episode zu Wardley Maps Meets Software Architecture Servo verbietet AI-Contributions Desaströser Commit von CoPilot an Dot Net cURL-Maintainer: "Habe die Nase voll" – wegen KI-Bug-Reports ChatGPT beantwortet: Ist der Einsatz von LLMs eine wichtige Maßnahme, um besser und produktiver Software Architekturen zu erstellen oder gibt es andere, erfolgversprechendere Möglichkeiten? AsciiDoc Linter LLM Prompts for Architecture Documentation
