▲GN⁺ 2024-12-17 | parent | ★ favorite | on: LLMs 시대에 소프트웨어 엔지니어들이 경력을 미래지향적으로 설계하는 법은?(news.ycombinator.com)Hacker News 의견 simianparrot LLM은 코드 검토 기준을 통과하지 못해 시간 낭비에 불과함 좋아하는 직장에서 일하며 20년 경력 중 인맥과 기회가 증가했음 창의적인 도전을 지속하며, CPU 기반 2D 픽셀 블리터 엔진을 개발하는 등 해결된 듯 보이는 분야도 탐구함 AI가 인간 개발자 수준에 도달하려면 수 세대가 걸릴 것이며, 그때가 오면 기꺼이 은퇴할 것임 LLM에 대한 두려움은 기술을 과대평가하거나 이해하지 못하는 사람들 때문임 dogman144 금융 거래 분야처럼 기술 자동화는 예상보다 빠르게 진행되었음 AI는 "완벽"할 필요 없이 "충분히 괜찮은" 수준만 되어도 대체가 가능함 미래를 대비해 LLM을 잘 다루는 "조종자"가 되는 것이 중요함 거래는 여전히 존재하지만 자동화된 시스템을 운용하고 관리하는 방식으로 바뀌었음 mianos 개발 경력 40여 년 동안 "개발자를 대체할 기술"이 여러 번 등장했지만 여전히 존재함 LLM은 더 높은 수준의 추상화로 보이며, 현재 출력물은 전문적인 작업에는 여전히 부족함 자신이 개발자로서 대체될 가능성은 적으며, 개발을 지속할 계획임 thegrim33 개발자를 대체하려면 진정한 AGI가 필요하다고 생각함 LLM은 AGI가 아니며, 단순히 더 많은 컴퓨팅 파워를 투입한다고 AGI가 되지 않을 것임 AGI가 등장하면 세상이 완전히 변할 것이므로 개발 직업의 상실은 작은 문제에 불과함 taylodl 80~90년대 CASE 툴과 같은 자동화 시도는 결국 실패했음 AI를 활용해 더 높은 추상화 수준에서 모델링 언어를 사용하고 코드를 생성하는 방향으로 변화할 것임 소프트웨어 엔지니어는 코드 작성보다는 모델링과 아키텍처 설계에 집중해야 함 m_ke 소프트웨어 작성 비용이 0에 가까워지면 더 많은 소프트웨어가 생성될 것임 개인이나 회사는 VC 기반 소프트웨어 대신 맞춤형 도구를 손쉽게 개발하게 될 것임 오픈 소스 소프트웨어가 주류가 될 것이며, 더 신뢰할 수 있고 수정하기도 쉬움 기업은 일상 업무 자동화를 위해 적은 수의 엔지니어만 필요로 하게 될 것임 matrix87 LLM을 사용해 전체 프로젝트를 처리한다는 트렌드는 현실과 동떨어진 발언임 소프트웨어 엔지니어링은 사람 중심의 업무로, 비즈니스 이해와 문제 해결이 중요함 단순히 코드를 작성하는 것보다 사람들과의 소통과 요구사항 분석이 핵심임 uludag LLM은 더 많은 코드를 생성하지만 유지보수가 복잡해지기 때문에 개발자 일자리를 대체하지는 못함 개인 생산성 개선: GTD와 같은 방법론을 통해 조직력과 정보 관리 역량을 키워야 함 메티스 기술 강화: 경험으로 얻는 해결책과 복잡한 문제 해결 능력을 연마해야 함 LLM은 깨끗하고 체계적인 환경에서만 잘 작동하므로 복잡한 시스템에 대한 깊은 이해가 필요함 sureglymop ML과 AI를 학습하여 미래 전환에 대비함 사이버 보안 분야로 전환을 준비하며 AI의 보안 취약점 증가를 기회로 삼고 있음 기술에 대한 호기심을 유지하면 AI를 보조 도구로 사용하며 더 나은 개발자가 될 수 있음 throwaway_43793 SWE는 사라지지 않겠지만 변화와 인력 축소는 불가피함 데이터 읽기/쓰기에 집중하는 단순한 업무는 LLM이 대체할 가능성이 큼 미래를 대비하기 위해 사람 간 소통 능력을 키우고, 기술과 비즈니스의 연결에 집중해야 함 gt0 LLM은 유용하지만 프로그래밍 생산성 향상에 있어 과거 도구들만큼 혁신적이지는 않음 자동 완성, 보호 메모리, 문법 하이라이팅처럼 LLM도 보조 도구로 자리 잡을 것임 Xophmeister LLM 덕분에 경험이 적은 사람들이 코드를 작성할 수 있지만 품질은 낮고 유지보수하기 어려움 AI 훈련 데이터가 저품질 코드로 오염될 가능성이 있으며, 엔지니어링 품질을 갖춘 LLM은 아직 멀었다고 봄
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