**AI Code Generators Vary by ‘Personality’, Affecting Accuracy**

Generative‑AI‑Tools zeigen unterschiedliche „Persönlichkeiten“, die die Qualität des erzeugten Codes stark beeinflussen. Sie teilen gemeinsame Stärken wie schnelle Syntax‑Erkennung und umfangreiches Sprachverständnis, weisen aber auch ähnliche Schwächen auf, die aus den zugrunde liegenden Trainingsdaten resultieren. Trotz dieser Unterschiede machen alle Modelle Fehler und sollten nicht ohne Prüfung in produktiven Systemen eingesetzt werden. Die Fehler entstehen häufig durch Daten‑Bias, fehlende Kontext‑Erfassung und das Fehlen echter Test‑Umgebungen. Entwickler können daher ein Modell wählen, das am besten zu ihrem Stil passt, müssen jedoch immer eine gründliche Code‑Review und Tests durchführen. **Einordnung:** Technologie (Quelle: The Register – Headlines)