# 구글 CEO, "회사내 신규 코드의 4분의 1 이상이 AI로 만들어진다"

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## Metadata

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- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2024-10-31T10:06:37+09:00
- Updated: 2024-10-31T10:06:37+09:00
- Original source: [businessinsider.com](https://www.businessinsider.com/google-earnings-q3-2024-new-code-created-by-ai-2024-10)
- Points: 2
- Comments: 2

## Summary

구글은 AI를 활용하여 새로운 코드의 25% 이상을 생성하며, 이는 생산성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 내부 AI 모델 "Goose"는 구글의 25년 엔지니어링 전문성을 기반으로 개발되어 직원들이 코딩과 제품 개발을 지원합니다. AI 기술의 발전은 소프트웨어 엔지니어의 역할을 변화시킬 가능성이 있으며, 생산성 향상과 혁신을 가속화하는 동시에 윤리적 문제와 직업 안정성에 대한 우려도 제기되고 있습니다.

## Topic Body

- 구글은 AI에 내/외부적으로 All-in 하고 있음   
- 구글 CEO인 Sundar Pichai는 화요일 3분기 실적 발표에서 구글에서 생성된 새로운 코드의 25% 이상이 AI에 의해 생성된다고 밝힘  
- Pichai는 코딩에 AI를 사용하는 것이 구글 내부의 "생산성과 효율성을 높이고 있다"고 말함. 코드가 생성된 후에는 직원들이 검토하고 확인함  
  > "이는 우리 엔지니어들이 더 많은 일을 더 빠르게 할 수 있도록 도와줍니다. 저는 우리의 진전과 앞으로의 기회에 활력을 얻고 있으며, 계속해서 훌륭한 제품을 만드는 데 집중할 것입니다."  
  
### 구글의 내부 AI 모델 "Goose"  
  
- Business Insider는 2월에 구글이 직원들이 코딩하고 제품을 개발하는 데 도움을 주기 위해 "Goose"라는 새로운 내부 AI 모델을 출시했다고 보도함  
- BI가 본 내부 문서에 따르면 Goose는 "구글의 25년 엔지니어링 전문성"을 기반으로 훈련되었음  
  
### 직원들의 우려와 AI의 영향  
  
- Pichai의 데이터는 직원들이 스스로를 코딩에서 제외하는 것은 아닌지 의문을 가질 것이 분명하지만, 다른 직원들은 AI가 이미 그들의 업무를 변화시켰다고 말함  
- 회사 리더들은 이전에 AI가 구글러의 일자리를 빼앗지 않을 것이라고 약속했지만, 25% 이상이라는 수치는 눈에 띄며 이 기술을 개선하는 것의 이점을 강조함  
  
### GN⁺의 의견  
  
- AI 기술의 발전으로 인해 소프트웨어 엔지니어의 역할이 어떻게 변화할 것인지에 대한 논의가 필요함. AI가 단순 반복 작업을 대신하고 엔지니어는 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 될 것임  
- 하지만 AI 생성 코드의 품질과 유지보수 측면에서의 우려도 있음. 엔지니어들은 AI 코드를 검토하고 테스트하는데 더 많은 시간을 할애해야 할 수도 있음  
- AI 코딩 도구의 발전은 개발자의 생산성 향상과 혁신을 가속화할 수 있지만, 개인정보 보호와 알고리즘 편향성 등의 윤리적 문제도 함께 고려되어야 하며, 일부 직원들은 직업 안정성에 대한 우려를 가질 수 있음

## Comments



### Comment 30618

- Author: ragingwind
- Created: 2024-11-01T08:12:48+09:00
- Points: 2

'Goose는 "구글의 25년 엔지니어링 전문성"을 기반으로 훈련되었음' 너무 궁금하네요. 만들어내는 코드나 리뷰의 품질이

### Comment 30601

- Author: neo
- Created: 2024-10-31T10:06:37+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=41991291) 
- AI가 간단한 코드를 잘 생성하지만, 복잡한 코드는 미묘하게 잘못된 코드를 생성할 수 있음. Google의 코드 중 25%가 미묘하게 잘못된 코드인지, 아니면 간단한 코드인지 의문을 제기함

- Google의 내부 개발 도구 팀 리더는 AI 추천의 안전성과 품질을 보장하기 위해 다양한 방법을 사용하고 있으며, AI 기능이 소프트웨어 엔지니어링 생산성을 향상시키고 있음을 강조함

  - AI 추천의 안전성과 품질을 보장하기 위해 정기적인 모니터링, 코드 출처 추적, 적대적 테스트 등을 수행함
  - A/B 테스트와 무작위 대조 실험을 통해 기능이 생산성과 처리량을 개선하는지 확인함
  - Google 내부에서 사용되는 모든 프로그래밍 언어와 프레임워크에서 유사한 효율성을 관찰함

- Google이 과거 소프트웨어 개발의 정점이었으나, 이제는 빅데이터 모델을 판매하기 위해 코드를 생성하고 있다는 비판이 있음

- AI가 코드의 50%를 생성할 수 있는 가능성을 언급하며, Google의 내부 코드베이스가 매우 잘 관리되고 있다는 점을 강조함

  - 모든 대형 언어 모델(LLM)이 동일하지 않으며, Google의 코드베이스는 매우 잘 관리된 데이터셋임
  - 코드 리뷰 과정에서 LLM을 통해 큰 개선이 기대됨

- Google의 코드 중 25%는 기본적인 오류 검사와 nil 반환임

- AI가 Stack Overflow에서 복사 붙여넣기 하던 25%의 코드를 대체했음을 언급함

- Google 직원은 AI 생성 코드를 작성했으며, 코드 완성 엔진이 생산성 도구로 유용하지만, 실제 엔지니어링을 수행하지 않음을 설명함

  - 코드 완성 엔진은 작성 중인 코드의 줄을 완성하는 데 유용하며, Copilot과 비슷하거나 약간 못할 수도 있음

- Boilerplate 코드와 자동 완성 구문 코드는 AI가 제공할 수 있지만, 나머지 75%는 실제로 생각해야 하는 부분임을 강조함