주간 IT 소식 (24.12.15)

✏️ 숙련자에게는 약, 초보자에게는 독 ... AI 코딩 툴 제대로 활용하기

 

코딩을 하다보면 개발자에게 유용한 AI툴이 매우 많이 있음을 알 수 있다.

깃허브 코파일럿도 그렇고, 그냥 생성형AI 쳇gpt나 코파일럿에게만 질문해도 좋은 코드들을 뚝딱뚝딱 주기 때문이다.

하지만 코딩을 이제 막 배우는 사람에게 이것이 좋은 영향을 미칠까?에 대해서는 의문이 있다.

물론 ai 가 제시한 코드들은 초보자에게 새로운 인사이트를 제공한다. 간단하고 쉬운 문제이지만 기초적인 문법을 잘 몰라 1시간 붙들고 있을 바엔 20분 정도 고민하고 ai 에게 힌트를 구해서 방법을 배우는 것이 더 효율적인 공부방법이라고 생각한다.

하지만 성장곡선을 그리기 위해서는 반드시 본인이 직접 코드를 지켜보고 잘못된 부분을 파악하는 과정도 분명 필요하다.

해당 기사는 이러한 ai코딩툴의 활용에 대한 견해를 담고 있다.

생성형 AI가 소프트웨어 개발자 사이에서 대세로 자리 잡았다.

 최근 깃허브 설문조사에 따르면, 개발자 100만 명 이상이 깃허브 코파일럿을 적극적으로 사용하고 있다.

즉, AI는 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code)와 같은 도구만큼이나 소프트웨어 개발에서 중요한 요소로 자리 잡고 있다.

 

하지만 모두가 AI의 혜택을 동일하게 누리지는 않는다. 구글 크롬팀의 엔지니어링 리더 애디 오스마니는 “AI 도구는 초보자보다는 경험 많은 개발자에게 더 큰 도움을 준다”라고 말했다. 

레드몽크(RedMonk)의 케이트 홀터호프는 온라인 포럼과 대면 인터뷰를 분석해 “2024년 개발자가 AI 어시스턴트에게 기대하는 10가지”를 정리했다. 홀터호프의 글은 “탭 자동 완성은 AI 코드 어시스턴트의 핵심 기능이다”와 같은 유용한 인사이트로 가득하다. 

그러나 숙련된 개발자가 ‘하지 않는 것’을 주의 깊게 관찰하는 것도 중요하다. 오스마니는 “숙련된 개발자는 AI가 제안한 것을 그대로 받아들이지 않는다. AI가 생성한 코드를 리팩토링하고, AI가 놓친 엣지 케이스 처리를 추가하는 등 지속적으로 코드를 개선한다”라고 언급했다. 이어 “AI는 구현 속도를 높이지만, 코드의 유지 가능성을 보장하는 것은 개발자의 오랜 경험에서 비롯된다”라고 결론지었다.

즉, 잘 구성되고 유지 가능한 코드를 원한다면 AI 도구가 모든 작업을 대신하도록 두어서는 안 된다.

 

생성형 AI 도구는 고성능 인턴처럼 간주해야 한다는 주장도 있다. 오스마니는 “AI는 매우 열정적인 초급 개발자를 팀에 두는 것과 같다”라며, “코드를 빠르게 작성할 수 있지만, 지속적인 감독과 수정이 필요하다”라고 부연했다.

개발자가 AI가 제대로 작동하는지를 알지 못한다면 AI 어시스턴트에게 작업을 안정적으로 넘길 수 없을 것이다. 

오스마니는 “작은 버그를 수정하려고 할 때 AI가 타당해 보이는 변경 사항을 제안하지만, 이 수정이 다른 문제를 일으킨다. 이후 AI에 새로운 문제를 수정하도록 요청하면 또 다른 두 가지 문제가 생긴다”라고 설명했다.

다시 말해, 엔지니어가 다른 훌륭한 엔지니어의 디버깅 및 문제 해결 기술을 배우지 않으면 AI 도구는 도움이 되기보다는 해가 될 수 있다. 아마존 CEO 앤지 재시가 반복적으로 강조했던 것처럼 “경험에 대한 압축 알고리즘은 없다.” AI도 이 사실을 바꾸지 못한다.

 

초보 개발자도 AI를 활용할 수 있도록 하기 위해, 오스마니는 3가지 성공적인 패턴을 제시했다. ‘초안 작성’에 사용하는 것, 개발 범위를 좁혀 특정 영역에서 ‘지속적인 대화’로 활용하는 것, 신뢰하되 검증하는 과정의 일부로 사용하는 것이다. 

 

https://www.itworld.co.kr/article/3620164/%ec%88%99%eb%a0%a8%ec%9e%90%ec%97%90%ea%b2%8c%eb%8a%94-%ec%95%bd-%ec%b4%88%eb%b3%b4%ec%9e%90%ec%97%90%ea%b2%8c%eb%8a%94-%eb%8f%85ai-%ec%bd%94%eb%94%a9-%ed%88%b4-%ec%a0%9c%eb%8c%80%eb%a1%9c.html

숙련자에게는 약, 초보자에게는 독…AI 코딩 툴 제대로 활용하기

 

 

✏️ "커리어 경로가 바뀐다" 업무용 AI의 확산이 젊은 기술 인력에게 미치는 영향

 

코딩을 배우기 전까진 개발자라는 직업이 ai에 의해 대체될 것이라는 말을 믿었다. 하지만 코딩을 조금 배워보니, ai가 유용한 코드들을 제공할 수 있지만, 전반적인 과정은 실제 경험을 가진 인간들이 반드시 개입해야 할 거라는 생각이 들어, 완벽한 '대체'에 대해서는 현시점에서는 절대 무리라고 생각했다.

이렇게 ai에 의한 업무대체에 대해서 젊은이들은 어떻게 생각하고 있을까?

 

신입 사원들은 생성형 AI 기반 자동화로 인해 일자리를 잃거나 경력에 영향을 받을까 두려워하고 있다.

딜로이트의 설문조사 결과에 따르면, ‘초기 경력’ 직원 4명 중 1명(24%)이 자신의 일자리가 자동화로 대체될 수 있다고 생각하는 것으로 나타났다. 직장 경력 5년 이하의 초기 경력자는 학습 기회, 업무량, 고용 안정성에 대한 AI의 영향을 우려할 가능성이 베테랑 직원들보다 더 높다.

세계경제포럼의 일자리 이니셔티브 연구에 따르면, 향후 5년 내에 업무 기술의 절반(44%)에 가까운 업무가 중단될 것이며, 업무의 40%가 생성형 AI 도구와 이를 뒷받침하는 LLM의 영향을 받을 것으로 예상된다.

 

기술 인력의 우려가 기우에 불과한 것은 아니다. AI의 급속한 발전은 상당한 일자리 감소로 이어질 수 있다. 예를 들어, 골드만삭스는 AI가 전 세계적으로 3억 개의 정규직 일자리를 대체할 수 있으며, 유럽과 미국에서는 최대 2/3의 일자리에 영향을 미칠 것으로 전망했다. 

유럽 학생 싱크탱크(European Student Think Tank)에서 발표한 연구에 따르면, 특히 데이터 입력과 같이 전통적으로 신입 직원이 담당하던 역할에서 AI와 머신러닝 자동화로 인해 일자리가 줄어들 수 있다. 자동화로 인해 일상적이지 않은 분석적 기술이나 대인관계 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 기술력의 불일치가 발생할 수 있다는 사실도 발견했다. 

 

딜로이트는 고용 불안에 대한 우려에도 불구하고 많은 직장인이 생성형 AI 도구가 일상적이고 반복적인 업무를 대신해 더 흥미롭고 창의적인 역할에 집중할 수 있을 것이라는 희망을 갖고 있는 것으로 나타났다.  

또한, 초기 경력 직원의 75%는 AI가 자신의 분야에서 새로운 일자리 기회를 창출할 것이라고 믿고 있으며(재직 직원의 58%), 77%는 AI가 자신의 경력 발전에 도움이 될 것으로 생각한다(재직 직원의 56%).

뉴욕시립대학교 전문대학원의 데이터 과학 학술 책임자인 아서 오코너는 “일반화하기는 어렵지만, 대부분 연구에 따르면 직원들은 두려움과 설렘 사이에서 흔들리는 것으로 나타났다”고 지적했다.

오코너는 생성형 AI에 대한 우려가 주로 젊은 직장인에게 치우쳐 있다는 딜로이트의 조사 결과에 동의하지 않았다. 오코너는 “위험 노출은 얼마나 오래 일했는지가 아니라 어떤 직업을 갖고 있느냐에 따라 달라지는 것 같다”라며, “가장 위협을 받는 직업은 선임급일 수 있다는 증거가 있다. 연구 결과에 따르면, 생성형 AI가 신입 직원에게 더 많은 혜택을 제공한다”고 설명했다.

 

https://www.itworld.co.kr/article/3622947/%ec%bb%a4%eb%a6%ac%ec%96%b4-%ea%b2%bd%eb%a1%9c%ea%b0%80-%eb%b0%94%eb%80%90%eb%8b%a4-%ec%97%85%eb%ac%b4%ec%9a%a9-ai%ec%9d%98-%ed%99%95%ec%82%b0%ec%9d%b4-%ec%a0%8a%ec%9d%80-%ea%b8%b0.html

“커리어 경로가 바뀐다” 업무용 AI의 확산이 젊은 기술 인력에게 미치는 영향

 

 

✏️ 챗 GPT 윈도우 앱 vs. MS 코파일럿, 생산성 승자는 챗 GPT

 

하 나는 코파일럿 유저인데 자꾸 갈아타게 하고 싶은 기사들이 보인다..

 

순수하게 생산성을 위해 AI를 사용하는 데 관심이 있는 사용자를 위한 새로운 선택지, 바로 모든 기능을 갖춘 윈도우 PC용 챗GPT 앱이 출시됐다.

챗GPT 윈도우 앱은 출시하자마자 이미 코파일럿보다 나은 생산성 도구이다. 이는 마이크로소프트 코파일럿에는 상당한 타격이 아닐 수 없다. 마이크로소프트 코파일럿은 빙 챗(Bing Chat)으로 처음 출시됐을 때 챗GPT보다 더 강력한 AI 모델을 가지고 있었고, 웹 검색 기능 등 챗GPT가 제공하지 못했던 기능을 제공했기 때문이다.

참고로, 여기서는 윈도우에 초점을 맞추고 있지만, 공식 챗GPT 앱은 맥, 안드로이드, 아이폰, 아이패드에서도 사용할 수 있다.

 

내부적으로 코파일럿과 챗GPT는 거의 동일한 기술을 사용한다. 구글의 제미나이 어시스턴트는 구글의 자체 AI 모델을 사용하는 반면, 마이크로소프트의 코파일럿은 마이크로소프트가 “마이크로소프트 프로메테우스 모델”이라고 부르는 것과 함께 오픈AI의 챗GPT 모델을 사용한다.

두 가지를 비교하면 먼저 인터페이스가 얼마나 비슷한지 알 수 있다. 하지만 챗GPT는 좀 더 집중적인 생산성 도구처럼 느껴지는 반면, 코파일럿은 좀 더 친근하고 접근하기 쉽도록 노력하는 것처럼 느껴진다. 코파일럿은 파스텔 색상과 다양한 그래픽을 갖추고 있으며, 사용자의 이름을 부르며 하루를 어떻게 보내고 있는지 물어보는 식이다.

 

챗GPT의 앱은 파일 작업에서도 코파일럿을 능가한다.

예를 들어, 코파일럿은 이미지 파일을 드래그 앤 드롭해 업로드할 수 있지만, 그게 전부이다.

챗GPT를 사용하면 PDF 파일, 워드 문서, 엑셀 스프레드시트, 파워포인트 프레젠테이션 등을 챗GPT 앱으로 업로드하고 관련 질문을 할 수 있다.

 

챗GPT의 모든 장점에도 불구하고 코파일럿이 질 수 없는 것이 하나 있다. 월 20달러의 코파일럿 프로 구독료를 지불하면 워드, 엑셀, 파워포인트, 아웃룩과 같은 마이크로소프트 오피스 앱에서 통합된 코파일럿 AI를 이용할 수 있다.

이 기능이 마음에 든다면 코파일럿을 추천한다. 챗GPT는 오피스 앱에 직접 연결할 수 없다. 그리고 프리미엄 AI 챗봇 구독에 비용을 지출할 예정이라면 오픈AI의 월 20달러짜리 챗GPT 플러스 구독보다는 마이크로소프트의 월 20달러짜리 코파일럿 프로 구독을 선택하는 것이 합리적이다.

 

하지만 유료 서비스까지 필요없는 사용자에게는 챗GPT가 더 나은 생산성 도구이다.