Hacker News 의견
  • 최근 친구와 재미있는 대화를 나눴음. 그는 연례 평가 주기 중에 있으며, 경영진이 그와 그의 팀에게 AI 도구를 더 많이 사용하도록 강력히 권장하고 있음. 그는 생의학 연구소에서 일하며 LLMs가 전혀 필요하지 않음. 하지만 팀원들은 다양한 인물로 사직서를 작성하는 데 회사의 언어 모델을 사용하며 즐거운 시간을 보냈음. 실제로 사직한 사람은 없지만, 팀 사기를 완전히 망치는 좋은 방법이었음

  • 나는 항상 내 차이점에서 녹색보다 빨간색 선이 더 많기를 바라는 개발자였음. 우리는 수백 개의 통합 테스트를 선언적으로 만들 수 있도록 라이브러리를 작성하는 것을 좋아함. 나는 이틀 동안 사라졌다가 두 개의 루프 변수를 바꿔 10배 속도를 높인 개발자임

    • 이 환경에는 나의 자리가 없음. 도구를 사용해 많은 코드를 만들 수 없다는 것이 아니라, AI 사용이 성공의 척도를 생산 속도로 만든다는 것임
    • 나쁜 코드의 해결책은 더 많은 코드임. AI는 삭제를 절대 만들지 않을 것임. 출판하거나 사라지라는 압박이 우리에게 다가왔고, 슬픔을 느낌
    • Python 프로그래밍이 메인프레임 사람들을 늙게 만든 것처럼 나를 늙게 만듦. AI 개발자들을 늙게 만들 것은 무엇일지 궁금함
  • GenAI 댓글 섹션에서 가장 좋아하는 부분은 한 사람이 "이것은 AI를 사용하는 나의 개인적인 경험"이라고 말하면, 여러 사람들이 "당신은 잘못 사용하고 있어!"라고 합창하는 부분임

  • 질문을 어떻게 구성하고 나에게 더 잘 맞는 것이 무엇인지에 대해 성찰하는 것이 흥미로움

    • AI를 사용해 "단순한" 작업을 수행하는 것에 만족함. 필드로 구문 분석할 수 있는 텍스트 파일이 있었고, 약간의 특이점(오른쪽 정렬된 텍스트 등)이 있었음. 필드 의미론을 지정하여 ICS 파일 캘린더로 프롬프트를 만들어 그대로 가져올 수 있었음
    • 텍스트 노트를 구조화하여 캘린더로 가져오는 것이 달콤했음. 이 작업을 직접 수행하기 위해 AI를 훈련시킬 필요는 없음. 필드가 무엇인지 효율적으로 말하는 방법과 경계가 무엇인지 생각하는 것이 데이터를 이해하는 데 도움을 줌
    • ICS 파일을 보고 타입:값이라는 것을 알 수 있지만, 타입이나 날짜/시간에 필요한 특정 GMT/Z 형식, 확인/대기 등의 의미 구분은 모름. 이러한 고급 구조는 캘린더와 AI 설명에서 유용한 행동을 만들어 냈음
    • AI를 사용해 DJANGO 웹을 작성하여 간단한 예약 작업을 수행했음. 코드가 그대로 실행될 것이라고 기대하지 않았지만, 실행되었음. 이 제품과 함께 살 수 있을까? 네, 하지만 확장성에 대해 걱정됨. 기능을 추가할 때 잘못된 프롬프트 하나로 인해 엉망이 될 수 있음. 취약함
  • 대학에서 컴파일러, 시스템 등을 가르침. AI가 학생을 완전히 잘못된 경로로 이끌어 가는 경우를 무수히 많이 봄

    • 앞으로 모든 프로젝트에 .noai 파일을 추가하고 있음
    • AI는 경험 있는 개발자에게는 유용할 수 있지만, 경험 없는 개발자에게는 재앙임
    • "괜찮아, 우리는 경험 있는 개발자만 고용해."라는 말이 있음
    • 그렇다면 경험 있는 개발자는 어디서 오는 걸까?
    • 이 AI 아크에서 계속해서 판타지아의 마법사의 제자 장면이 떠오름
  • 이것은 단지 수행적인 관리의 사례처럼 들림. 그들에게는 단지 "생산성-미래-기술"의 순간적인 구현임. 그래서 그들은 "AI 주도 개발로 성공적으로 전환했다"고 이력서에 쓸 수 있음. AI는 단지 소프트웨어일 뿐이며, 그것이 전략에 맞든지 안 맞든지임. 소프트웨어를 사용하기 시작했다고 해서 성공하는 회사는 없듯이, AI를 사용하기 시작했다고 해서 성공하는 회사도 없음

  • AI에 의존하는 것의 장기적인 영향을 회사들이 인식해야 함. 이는 위축을 초래하고, 버그가 발생했을 때, 직접 작성한 것보다 이해하고 수정하는 데 더 많은 시간이 걸림

    • 생성된 코드에서 동시성 버그를 수정하는 데 일주일을 보냈음. 테스트가 있었지만, 테스트가 잘못되었음을 깨달았을 때 버그를 발견했음
    • 내 강력한 조언은 생성된 코드의 모든 줄을 소화하라는 것임. 그것이 당신을 앞서지 않도록 하세요
  • 최근 개념 예술에 진입하려는 것을 포기한 친구의 관점

    • AI 이전에는 아웃소싱이 있었음. 대량 생산된 저렴한 작품으로 외국 스튜디오가 대부분의 주니어 직위를 제거했음
    • 이제 AI는 이 경향을 논리적 극단으로 가져가고 있음: 기계로의 아웃소싱, 궁극적인 아웃소싱 형태. 비용은 0에 가까워지고 양은 무한에 가까워짐
  • 이 이야기는 개발자들에게 슬픔을 줌. 특히 게임에서는 AI가 제공하지 않는 창의성이 필요함. "기본 엔진 보일러플레이트"를 넘어서면 더욱 그러함. 그것이 당신을 도울 수 없다는 것은 아니지만, 이 "모두 참여" 방법은 강제적이고 고통스러워 보임

    • 내가 플레이한 최고의 게임 중 일부는 많은 비전, 실행, 세련미, 세심한 장인 정신으로 "내가 하고 싶었던 게임"임
    • 이러한 극단적인 시도가 빠르게 실패하고 우리가 그것으로부터 배우기를 바람
  • Bradley의 게임은 DOA임. 혹시 ARK: Aquatica인가?