ki informatik

Konkurrenz oder Helfer: Wird KI Informatik ersetzen?

Anna Milena von Gersdorff

(Head of Marketing)

09.12.2024

Anna Milena von Gersdorff leitet als Online-Marketing Expertin den GWriters Blog sowie alle Veröffentlichungen, Änderungen und Sonderaktionen auf unserer Webseite. Darüber hinaus ist Sie für gesamte Öffentlichkeitsarbeit und die Kommunikation mit unseren Medienpartnern zuständig.

Im digitalen Zeitalter hat die KI in der Informatik zunehmend an Bedeutung gewonnen. Beson-ders für Studenten, die derzeit Informatik studieren oder diesen Bereich in der Zukunft anstreben, stellt sich insofern die Frage: Werden Informatiker durch KI ersetzt? Ist die KI in der Informa-tik eine Konkurrenz oder kann sie vielmehr als wertvolle Unterstützung in der akademischen und praktischen Arbeit von Informatikern dienen? Diese Frage wird besonders relevant, wenn es darum geht, wie KI-Tools die Erstellung von Informatik-Abschlussarbeiten beeinflussen könnten.

Sie benötigen Hilfe bei der wissenschaftlichen Arbeit in Informatik? Sie haben bereits einen Text oder einen Code mit einem KI-Tool wie ChatGPT erstellt und machen sich Sorgen wegen der Qualität der Arbeit oder dass diese als KI-Text erkannt wird?

Wenn Sie bereits einen Text oder einen Code mithilfe eines KI-Tools erstellt haben, können Sie unseren AI Detector nutzen, um Ihre Arbeit auf eventuelle Mängel oder den sichtbaren Einsatz von KI-Tools zu prüfen. Darüber hinaus empfehlen wir Ihnen, Ihren KI-Text von unseren Experten begutachten zu lassen, um unsichtbare KI-Fehler zu erkennen. Sie können im Bereich Informatik Ghostwriter beauftragen, um Ihre KI-generierten Arbeiten zu optimieren und insbesondere Ihre ChatGPT-Texte menschlicher gestalten zu lassen.

Inhaltsverzeichnis

Das Wichtigste in Kürze

KI-Tools finden in der Informatik vielfältige Anwendungen, um Prozesse zu optimieren und die Arbeit effizienter zu gestalten. Dazu gehören die Code-Generierung, Fehlererkennung, Algorithmus-Optimierung und automatische Dokumentation. KI kann beispielsweise automatisch Code erstellen (z.B. mit GitHub Copilot oder ChatGPT), Fehler erkennen und Lösungsvorschläge liefern, Algorithmen optimieren oder durch Tools wie Docstrings automatisierte Dokumentationen erstellen. Zudem ermöglicht KI die Automatisierung von Tests durch Tools wie Test.ai, was die Softwareprüfung erleichtert. Trotz dieser Möglichkeiten hat KI auch Grenzen. Sie kann nicht kreativ oder innovativ denken, versteht Kontexte und ethische Fragestellungen nicht und birgt Risiken, wie z.B. die Gefahr von Plagiaten bei nicht angepassten Arbeiten. KI ist somit ein leistungsstarkes Werkzeug zur Unterstützung, kann jedoch menschliche Expertise und Entscheidungskompetenz nicht ersetzen. Die Nutzung von KI in der Informatik erfordert stets eine kritische Betrachtung und Transparenz.

Was kann KI in der Informatik leisten?

KI Informatik-Tools haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht. Diese Tools bieten eine Vielzahl von Funktionen, die Informatikern dabei helfen können, die Arbeit effizienter zu gestalten. Besonders in den Bereichen der Code-Generierung, Fehlerbehebung und Algorithmus-Optimierung können KI-Systeme eine wertvolle Unterstützung darstellen.

  1. Automatisierte Code-Generierung: Ein typisches Einsatzgebiet für KI in der Informatik ist die automatisierte Code-Generierung. Tools wie GitHub, Copilot oder ChatGPT sind in der Lage, auf Grundlage von Textvorgaben oder Kommentaren Programmcode zu erzeugen. Diese KI-Tools analysieren den Kontext und erstellen Vorschläge, die dann vom Informatiker weiter angepasst werden können. Für Sie als Student, insbesondere in ihrer Abschlussarbeit, können solche Tools eine erhebliche Zeitersparnis bedeuten, da einfache Code-Bausteine schnell generiert werden können.

    Beispiel: Wenn Sie in Ihrer Abschlussarbeit eine Funktion zur Berechnung von Steuerberechnungen in Python entwickeln müssen, könnte ein KI-Tool automatisch die Struktur des Codes erstellen, und Sie könnten und sollten den Code aber unbedingt mit zusätzlichen Funktionen und Kommentaren anpassen.

  2. Fehlererkennung und Debugging: Ein weiteres leistungsstarkes Tool der KI ist die automatische Fehlererkennung und das Debugging von Code. KI-Systeme sind in der Lage, Code auf gängige Fehler zu analysieren und mögliche Lösungen vorzuschlagen. Dies erleichtert den Informatikern die Arbeit, da sie sich auf die Behebung von Fehlern konzentrieren können, die von der KI nicht erkannt wurden.

    Beispiel: Ein KI-Tool könnte Fehler in einem Algorithmus zur Datenverarbeitung erkennen und sofort Vorschläge zur Behebung machen. Auch komplexe Fehler in Verbindung mit Datenbanken oder Netzwerken könnten von KI-Tools schnell identifiziert werden.

  3. Optimierung von Algorithmen: KI Informatik bietet auch Möglichkeiten zur Optimierung von Algorithmen. Insbesondere bei komplexen Berechnungen oder der Verarbeitung großer Datenmengen kann KI helfen, bestehende Algorithmen effizienter zu gestalten, indem sie Muster erkennt und anwendet, die der Informatiker manuell nicht entdecken würde. Dies ist besonders hilfreich, wenn es um die Entwicklung von Softwarelösungen für große Datensätze oder maschinelles Lernen geht.

    Beispiel: Ein Informatikstudent, der an einer Abschlussarbeit zum Thema maschinelles Lernen arbeitet, könnte ein KI-Tool nutzen, um Algorithmen zur Datenklassifikation zu optimieren. Die KI würde anhand von vorhandenen Datenmustern den am besten geeigneten Algorithmus vorschlagen.

  4. Automatisierte Code-Dokumentation: Die Dokumentation von Code ist eine der weniger beliebten, aber dennoch wichtigen Aufgaben im Software-Entwicklungsprozess. KI-Tools können hierbei eine wertvolle Unterstützung bieten, indem sie automatisch Kommentare und Dokumentationen zu verschiedenen Codeabschnitten erstellen. Solche Tools sind besonders dann von Nutzen, wenn Sie in ihrer Abschlussarbeit sicherstellen müssen, dass der Code sowohl funktional als auch verständlich dokumentiert ist.

    Beispiel: KI-Tools wie Docstrings in Python können automatisch Kommentare zu Funktionen oder Methoden erstellen, die den Zweck und die Funktionsweise des Codes beschreiben, ohne dass der Informatiker manuell eingreifen muss.

KI Informatik: Was KI leisten kann

Diese Tabelle zeigt die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Informatik und gibt einen umfassenderen Überblick darüber, wie KI-Tools Ihnen als Informatiker bei ihrer Arbeit in verschiedenen Bereichen helfen können.

Bereich

Was KI leisten kann

Beispiel

Code-Generierung

Automatische Erstellung von Code basierend auf einfachen Vorgaben.

GitHub Copilot erstellt Code zur Steuerberechnung in Python.

Fehlererkennung & Debugging

Identifikation und Behebung von Fehlern im Code.

DeepCode erkennt Bugs und schlägt Lösungen vor.

Optimierung von Algorithmen

Verbesserung von Algorithmen durch maschinelles Lernen.

Optimierung von Klassifikationsalgorithmen bei maschinellem Lernen.

Code-Dokumentation

Automatisierte Erstellung von Code-Kommentaren und Dokumentationen.

Docstrings erstellt automatisch Kommentare in Python-Code.

Code-Refactoring

Verbesserung des bestehenden Codes, um ihn effizienter und wartungsfreundlicher zu machen.

KI-Tools wie Codacy helfen, den Code leserlicher und modularer zu gestalten.

Testautomatisierung

Automatische Generierung von Tests und Durchführung von Unit-Tests.

Test.ai erstellt und führt automatisch Tests auf mobilen Apps durch.

Sprachverarbeitung

Verarbeitung natürlicher Sprache und Übersetzung von Anforderungen in Code.

GPT-3 übersetzt natürliche Sprache in Programmiercode, um Prototypen zu erstellen.

Datenbereinigung

Automatisierte Bereinigung und Strukturierung von großen Datensätzen.

Trifacta Wrangler hilft, Daten zu bereinigen und für Analysen vorzubereiten.

Maschinelles Lernen & KI-Modelltraining

Automatisierung des Trainings von Modellen für maschinelles Lernen.

Google AutoML trainiert automatisch Modelle für die Bilderkennung.

Code-Analyse

Analyse von Codequalität und -sicherheit.

SonarQube analysiert den Code auf Sicherheitslücken und Qualitätsprobleme.

Falls Sie eine Abschlussarbeit oder ein Projekt im Bereich Informatik schreiben müssen und dafür externe Unterstützung, wie beispielsweise externe Programmierer oder Experten, benötigen, sind wir die ideale Lösung. Hier sind aus dem Bereich Informatik Ghostwriter erfahrene Fachleute, die ohne den Einsatz von KI-Tools arbeiten und sich vollständig auf Ihre individuellen Anforderungen konzentrieren. Ihre Arbeit wird dabei sorgfältig und ausschließlich von Informatikern erstellt, um ein optimales und humanisiertes Ergebnis zu gewährleisten. Sie können sich durch unsere erfahrenen Ghostwriter eine Mustervorlage für Ihre Bachelorarbeit schreiben lassen.

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KI Informatik: Grenzen und Herausforderungen

Trotz der bemerkenswerten Fortschritte in der KI Informatik gibt es zahlreiche Bereiche, in denen KI an ihre Grenzen stößt und der Informatiker unverzichtbar bleibt. Insbesondere in den Bereichen der kreativen Problemlösungen und der Komplexitätsbewältigung sind die Fähigkeiten der KI stark eingeschränkt.

  1. Kreative Problemlösungen und Innovationen: KI in der Informatik ist hervorragend darin, bestehende Probleme zu lösen und Muster zu erkennen, doch bei der kreativen oder innovativen Problemlösung stößt sie an ihre Grenzen. KI-Tools können auf Daten und vordefinierte Muster zurückgreifen, aber sie können keine wirklich neuen, noch nicht erkannten Lösungsansätze entwickeln.

    Beispiel: Wenn Sie eine Informatik-Abschlussarbeit schreiben und auf ein neuartiges Problem stoßen, das noch nicht dokumentiert ist, wird KI nicht in der Lage sein, eine völlig neue Lösung zu generieren. Dies erfordert vielmehr einen kreativen Ansatz und das kritische Denken, das nur ein Informatiker beisteuern kann.

  2. Verstehen von Kontext und ethischen Implikationen: KI kann Daten analysieren und Entscheidungen auf Basis dieser Daten treffen, doch sie ist nicht in der Lage, den Gesamtzusammenhang einer Aufgabe vollständig zu erfassen. Besonders bei Softwareentwicklungen, die ethische oder gesellschaftliche Fragestellungen behandeln, fehlt der KI das Verständnis für die Konsequenzen ihrer Entscheidungen.

    Beispiel: Wenn Sie in Ihrer Abschlussarbeit ein Softwareprojekt entwickeln, das die Datenschutzbestimmungen einhält oder ethische Standards berücksichtigt, wird KI nicht in der Lage sein, die sozialen und rechtlichen Implikationen vollständig zu verstehen. Dies erfordert menschliche Expertise, um den Kontext zu bewerten.

  3. Plagiat und rechtliche Implikationen: Eine der größten Herausforderungen bei der Verwendung von KI Informatik in wissenschaftlichen Arbeiten ist die Gefahr des Plagiats. Wenn Sie KI-Tools zur Code-Generierung verwenden, ohne den erzeugten Code ausreichend anzupassen oder zu kommentieren, könnte dies als Plagiat gewertet werden. Daher müssen Sie sicherstellen, dass sie den generierten Code nur als Basis verwenden und ihn mit eigenen Ideen und Erklärungen anreichern.

    Beispiel: Ein KI-Tool könnte einen Code zur Datenverarbeitung generieren. Wenn dieser Code unverändert in die Abschlussarbeit übernommen wird, könnte dies als Plagiat gewertet werden, da der Code nicht als eigene Leistung betrachtet werden.

Menschliche Expertise bleibt unverzichtbar

Die folgende Tabelle bietet Ihnen einen Überblick über die Grenzen der KI in der Informatik und zeigt auf, an welchen Punkten die Möglichkeiten von KI-Tools begrenzt sind und warum der Mensch weiterhin eine zentrale Rolle in der Informatik spielt.

Bereich

Grenzen der KI

Beispiel

Kreative Problemlösungen

KI kann keine völlig neuen, kreativen Lösungen entwickeln.

KI kann keine innovativen Lösungsansätze für neue, unerforschte Problemstellungen bieten. Sie arbeitet auf Basis vorhandener Daten und Modelle. So kann sie zwar Lösungen für bekannte Probleme finden, aber sie ist nicht in der Lage, völlig neue Ideen zu entwickeln, die weit über den bestehenden Wissensrahmen hinausgehen.

Kontext und ethische Implikationen

KI fehlt das Verständnis für ethische und soziale Fragestellungen.

KI versteht nicht die sozialen oder rechtlichen Auswirkungen eines Softwareprojekts. Zum Beispiel kann eine KI, die eine App zur Datenverarbeitung entwickelt, die Datenschutzrichtlinien missachten, da sie die sozialen und rechtlichen Rahmenbedingungen nicht automatisch berücksichtigen kann.

Plagiat und Urheberrecht

KI kann bei unzureichender Anpassung des Codes zu Plagiaten führen.

Unveränderte Nutzung von KI-generiertem Code ohne Anpassung kann zu Plagiaten führen. Ein Beispiel ist, wenn ein Entwickler Code aus einer KI-gestützten Codegenerierungssoftware wie GitHub Copilot übernimmt, ohne ihn anzupassen oder zu überprüfen. Dies kann zu Verletzungen des Urheberrechts führen, wenn der Code von anderen entwickelt wurde und nicht ordnungsgemäß lizenziert ist.

Menschliche Intuition und Erfahrung

KI kann keine Intuition oder die tiefere Erfahrung eines erfahrenen Informatikers ersetzen.

Ein erfahrener Informatiker könnte bei der Lösung eines Problems ein Gefühl dafür haben, welche Lösung langfristig tragfähig und effizient ist. Eine KI kann diese Intuition nicht entwickeln, da sie nur aus Mustern und Daten lernt und keine eigenen Erfahrungen sammelt.

Langfristige Systempflege

KI kann keine langfristige, fortlaufende Pflege und Anpassung eines Systems leisten, die durch sich ändernde Anforderungen und Bedingungen erforderlich ist.

Während KI bei der ersten Entwicklung eines Systems eine große Hilfe sein kann, ist die kontinuierliche Wartung und Anpassung des Systems eine Aufgabe, die oft auf menschlichem Wissen, kontinuierlicher Weiterbildung und praktischer Erfahrung basiert. Ein KI-System könnte Schwierigkeiten haben, langfristig mit sich ändernden Technologien oder unvorhergesehenen Herausforderungen umzugehen.

Anpassung an einzigartige Anforderungen

KI stößt an ihre Grenzen, wenn es darum geht, sehr spezifische, einmalige Anforderungen zu erfüllen, die nicht auf gängigen Modellen oder Datensätzen basieren.

Bei der Entwicklung eines Systems für ein sehr spezialisiertes Nischenunternehmen, dessen Anforderungen nicht durch breite Datensätze oder gängige Modelle abgedeckt sind, könnte eine KI Schwierigkeiten haben, die optimale Lösung zu finden. In solchen Fällen ist die Expertise eines Informatikers erforderlich, der das System gezielt anpasst und berücksichtigt, was KI nicht automatisch lernen kann.

KI Informatik: Gefahr des Plagiats

KI nur ein Werkzeug

Wenn Sie eine Informatik-Abschlussarbeit mit KI verfassen, stellt sich die Frage, inwieweit der Einsatz von KI-Tools zu Plagiaten führen kann. Grundsätzlich sollten Sie KI nicht als Ihren Ghostwriter betrachten, der für Sie die Codierung oder Texterstellung übernimmt, sondern nur als ein Werkzeug, das sie unterstützt, ihre eigene Arbeit zu verbessern.

Kennzeichnung und Dokumentation des KI-generierten Codes

Besonders in der Code-Generierung und -Optimierung bieten Ihnen KI-Tools wie GitHub, Copilot, OpenAI Codex oder ChatGPT Unterstützung. Doch wie sollte KI-generierter Code in einer wissenschaftlichen Arbeit korrekt dokumentiert und gekennzeichnet werden, um sowohl wissenschaftliche Integrität als auch rechtliche Anforderungen zu wahren?

Transparenz in wissenschaftlichen Arbeiten

Als Grundsatz gilt: In Ihrer Abschlussarbeit müssen Sie die genaue Herkunft aller verwendeten Code-Snippets und -Bibliotheken angeben! Dies schließt auch den KI-generierten Code ein, um sicherzustellen, dass Ihr Anteil an der Arbeit eindeutig erkennbar bleibt. Wird KI genutzt, um Code zu erstellen oder zu optimieren, muss dies von Ihnen transparent kommuniziert werden, damit Ihr Prüfer nachvollziehen kann, welcher Teil des Codes durch Sie selbst und welcher durch die KI erstellt wurde.

Warum muss KI-generierter Code gekennzeichnet werden?

Die Kennzeichnung von KI-generiertem Code ist insofern aus folgenden Gründen unerlässlich:

  • Wahrung der wissenschaftlichen Integrität: Der Hauptzweck einer Abschlussarbeit ist es, Ihre eigene wissenschaftliche Leistung und Kreativität nachzuweisen. Wenn Sie KI-Tools verwenden, muss klar werden, in welchem Umfang diese Werkzeuge zur Erstellung des Codes beigetragen haben.

  • Vermeidung von Plagiaten: Code bzw. KI-Quellen, der unverändert von einem KI-Tool übernommen wird, könnte als plagiierter Code betrachtet werden, insbesondere wenn er aus öffentlich zugänglichen Quellen stammt. Eine ordnungsgemäße Kennzeichnung und Dokumentation stellt sicher, dass dieser Code korrekt als von der KI generiert erkannt wird und nicht als Ihre eigenständige Leistung. Leider bergen KI-generierte Inhalte zahlreiche Risiken, weshalb der Einsatz eines KI-Plagiats-Scanners unerlässlich ist.

  • Rechtliche Anforderungen und Urheberrecht: KI-Tools greifen oft auf Open-Source-Datenbanken und Repositories zu, die urheberrechtlich geschützt sind. Werden Teile dieses Codes ohne Quellenangabe übernommen, kann dies zu rechtlichen Problemen führen.

Wie sollte KI-generierter Code gekennzeichnet werden?

Für die korrekte Kennzeichnung von KI-generiertem Code gibt es verschiedene Ansätze:

  • Angabe des KI-Tools: Geben Sie an, welches KI-Tool verwendet wurde. Dies kann entweder im Fließtext oder in den Fußnoten erfolgen. Eine Angabe könnte wie folgt aussehen: „Der folgende Code wurde unter Verwendung von GitHub Copilot generiert.“

  • Herkunft und Anpassungen dokumentieren: Falls Sie KI-generierten Code in Teilen anpasst, sollte Sie die Änderung genau dokumentieren. Dabei sollten die vorgenommenen Anpassungen detailliert beschrieben werden, um die eigene kreative Leistung hervorzuheben.

  • Verlinkung zu verwendeten Quellen: Falls der KI-Tool-Code auf Open-Source-Datenbanken oder -Repos zurückgreift, sollten auch diese Quellen angegeben werden.

Kennzeichnung des KI-generierten Codes: Beispiele

Die folgende Tabelle zeigt, wie KI-generierter Code richtig dokumentiert werden kann:

Bereich

Kennzeichnung des KI-generierten Codes

Beispiel

Code-Generierung

Angabe des verwendeten KI-Tools und der Codequelle

„Der folgende Code wurde unter Verwendung von GitHub Copilot generiert, basierend auf den öffentlich zugänglichen Python-Bibliotheken.“

Fehlerbehebung

Dokumentation, ob KI-Tool Fehler im Code korrigiert hat, und welche Änderungen vorgenommen wurden

„Dieser Code wurde mit der KI-Fehlerbehebung von DeepCode optimiert. Die Fehler in den Zeilen 10 und 15 wurden entsprechend den Empfehlungen angepasst.“

Optimierung von Algorithmen

Beschreibung der von der KI durchgeführten Optimierungen

„Der Optimierungsalgorithmus für die Bildklassifikation wurde mithilfe des maschinellen Lernens von OpenAI Codex verbessert.“

Code-Dokumentation

Angabe, dass KI-Tools zur Erstellung von Kommentaren oder Docstrings genutzt wurden

„Die automatisch generierten Docstrings wurden mit Hilfe von PythonDocstring erstellt.“

Fazit: KI kann Sie als Informatiker nicht ersetzen

Abschließend lässt sich festhalten, dass Künstliche Intelligenz eine wertvolle Unterstützung für Informatiker darstellen kann, jedoch keinesfalls in der Lage ist, Informatiker zu ersetzen. KI-Tools wie GitHub Copilot, OpenAI Codex und ähnliche Technologien sind in der Lage, bestimmte Aufgaben wie Code-Generierung, Fehlerbehebung oder die Optimierung von Algorithmen effizient zu übernehmen. Doch sie stoßen an ihre Grenzen, wenn es darum geht, kreative Problemlösungen zu entwickeln, komplexe ethische und soziale Fragestellungen zu berücksichtigen oder innovative Softwarearchitekturen zu gestalten.

Menschliche Fähigkeiten vs. KI

Als Informatiker bringen Sie eine Vielzahl von Fähigkeiten mit, die KI-Tools nicht replizieren können, so insbesondere:

  • das tiefgehende Verständnis für die Anforderungen eines Projekts,

  • die Fähigkeit, komplexe Probleme zu analysieren und kreative Lösungen zu entwickeln,

  • sowie das Verantwortungsbewusstsein für die Sicherheit und Ethik von Software.

Besondere Anforderungen

Nicht zuletzt erfordert die Arbeit eines Informatikers oftmals auch die Interaktion mit Kunden, das Verstehen von Geschäftsanforderungen und die Anpassung von Lösungen an sich ständig ändernde Bedingungen, Bereiche, in denen KI nicht in der Lage ist, den menschlichen Experten zu ersetzen.

Obwohl KI Informatiker zwar bei bestimmten Aspekten der Arbeit unterstützen kann, bleibt die Notwendigkeit für menschliche Expertise und kreatives Denken insgesamt unverändert. Der Informatiker als Beruf ist in Zukunft weiterhin unerlässlich, auch wenn KI im Bereich Informatik zunehmend eine unterstützende Rolle übernimmt.

Die Kombination von KI und menschlicher Expertise wird sicherlich in der Zukunft eine erhebliche Rolle spielen, KI-Tools dienen aber lediglich als Hilfsmittel zur Effizienzsteigerung, aber nicht um die komplexen und kreativen Aufgaben eines Informatikers zu übernehmen.

Rolle der KI in der Informatik

Bereich

Was KI leisten kann

Was KI nicht leisten kann

Code-Generierung

Automatische Erstellung von Code basierend auf einfachen Vorgaben.

Keine kreativen Lösungsansätze für komplexe Probleme.

Fehlererkennung & Debugging

Identifikation und Behebung von Fehlern im Code.

Kein tiefgehendes Verständnis für komplexe Softwarearchitekturen.

Optimierung von Algorithmen

Verbesserung von Algorithmen durch maschinelles Lernen.

Keine ethische Bewertung oder Berücksichtigung von sozialen Auswirkungen.

Code-Dokumentation

Automatisierte Erstellung von Code-Kommentaren und Dokumentationen.

Keine individuelle Anpassung des Codes an Geschäftsanforderungen.

Kreative Problemlösungen

Unterstützung bei der Problemlösung durch vorhandene Daten.

Keine Fähigkeit zur Entwicklung völlig neuer und kreativer Lösungen.

Insgesamt zeigt sich, dass KI Informatiker nicht ersetzen kann, sondern nur als ergänzendes Werkzeug dient, um die Effizienz und Produktivität in bestimmten Bereichen zu steigern.

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