PostgreSQL 19 kommt später – weil LLMs plötzlich all die alten Bugs finden
Postgres 19 is late, and it's AI's fault
PostgreSQL 19 erscheint dieses Jahr wohl erst im November statt wie gewohnt bis Mitte Oktober. Der Grund: LLMs spüren massenhaft Fehler auf, die Menschen jahrzehntelang übersehen haben. Die Back-Patches in den Stable-Branches stiegen binnen eines Jahres um über 60 Prozent, bei älteren Releases um mehr als 74 Prozent. Committer müssen all diese Funde prüfen und beheben – und genau diese Zeit fehlt nun für die Freigabe von Version 19.
Wir haben vierzig Jahre voller Bugs, die Menschen nicht finden konnten, aber LLMs problemlos aufspüren – wie sollen wir da jemals aufholen, und wie wird PostgreSQL weiter innovieren?
- tibbar
Diesen Sommer habe ich zwischen zwei Jobs ein wenig KI-gestützte Fehlersuche in Postgres betrieben, und die Ausbeute war atemberaubend. Mehrere Serialisierungsanomalien, Probleme mit der Fremdschlüsselintegrität, Korrektheitsfehler im Planner. Diverse CVE-würdige Schwachstellen. Ein nicht behebbarer Zeitzonen-Bug. Die Liste wurde so lang, dass ich priorisieren musste, was ich überhaupt zu melden Zeit hatte, und mich schließlich für ein oder zwei Dutzend aus Hunderten von Kandidaten entschied. Und jetzt stell dir vor, die ganze Welt macht das.
- CharlesW
> Dieses Jahr wird anders. PostgreSQL 19 wird wahrscheinlich erst im November veröffentlicht … […] Was ist also passiert? Die kurze Antwort ist: LLMs sind passiert. […] Es gibt eine riesige Menge Code, und dieser Code enthält eine riesige Anzahl von Bugs. […] Was jetzt anders ist: Es ist enorm viel einfacher geworden, diese Bugs zu finden.
Das scheint … gut?
Dass es den „traditionellen“ Release-Rhythmus des Projekts ein wenig durcheinanderbringen könnte, scheint angesichts der Alternative nicht sonderlich schlimm – nämlich ein weiteres großes Update auszuliefern, mit Bugs, die den Code offenbar schon seit geraumer Zeit heimsuchen.
- flossly
„Ein Zauberer ist nie zu spät, noch ist er zu früh; er kommt genau dann, wenn er es beabsichtigt“ – Gandalf
- droppedasbaby
Ich schätze, die eigentliche Herausforderung besteht darin, herauszufinden, wie man die Verifikation skalieren kann, denn die Entdeckung ist nicht mehr der Engpass. Mehr Bug-Reports zu generieren führt nicht unbedingt zu schnelleren Fixes, wenn dieselbe kleine Gruppe von Maintainern immer noch die Reports validieren, die Fixes überprüfen usw. muss.
- hopa
Ich habe das Gefühl, dass KI großartig für reine „Such“-Aufgaben ist (diese Abfrage, suche nach Bugs, finde Schwachstellen), aber für „Schreib“-Aufgaben wie „füge dieses Feature hinzu“ ist sie nicht ganz so gut. Suchaufgaben lassen sich leicht verifizieren, Codeänderungen sind viel schwerer zu verifizieren.