GN⁺: 코더, 기술의 쇠퇴기를 고려하다

요약: 코딩의 미래에 대한 고찰

• 코딩은 끝없이 깊고 풍부한 영역으로 여겨져 왔으나, 이제 그 중요성이 줄어들 가능성이 있을지도 모른다는 이야기.
• 저자는 아이를 기르면서 코딩을 가르치고자 했으나, 인공지능의 발전으로 코딩이 중요한 기술이 아닐 수도 있음을 인지.
• 친구와 함께 컴퓨터로 크로스워드 퍼즐을 만드는 프로젝트를 하면서, 인공지능 코딩 보조 도구인 GPT-4의 능력에 놀람.

인공지능과 코딩의 변화

• GPT-4는 코딩 작업에서 인간을 능가하는 능력을 보여주며, 코딩에 대한 저자의 관점을 변화시킴.
• 인공지능이 코딩 작업을 대체함에 따라, 전통적으로 수명을 걸고 습득한 지식과 기술이 빠르게 대체됨.
• 저자는 이러한 변화를 바둑 선수 이세돌이 인공지능에 패배한 사건과 비교하며, 코딩에 대한 애도의 글을 쓰고 싶어짐.

코딩과 개인의 역사

• 저자는 어린 시절부터 컴퓨터와 코딩에 매료되었으며, 이는 자신의 직업 선택에 큰 영향을 미침.
• 코딩은 단순한 지식이나 기술이 아니라, 인내심과 집착을 필요로 하는 작업으로, 프로그래머는 이러한 장애물을 견딜 수 있는 사람들임.
• 저자는 대학 시절부터 코딩을 진지하게 받아들이기 시작했으며, 컴퓨터를 통해 창조적인 작업을 하는 즐거움을 경험함.

코딩의 변화와 인공지능의 영향

• 인공지능 챗봇이 코딩 보조 도구로 사용되기 시작하면서, 프로그래머들의 생산성이 크게 향상됨.
• 저자는 인공지능이 코딩 과정에서의 즐거움과 문제 해결의 만족감을 빼앗을까 우려함.
• 대부분의 프로그래머의 작업 결과물은 흥미롭지 않지만, 프로세스 자체에서 즐거움을 찾는 사람들에게는 인공지능의 도입이 큰 변화를 의미함.

GN⁺의 의견

• 이 기사에서 가장 중요한 것은 코딩이라는 기술의 미래와 인공지능의 발전이 어떻게 이를 변화시킬지에 대한 고찰임.
• 코딩과 같은 기술이 인공지능에 의해 어떻게 변화하고 있는지를 이해하는 것은 기술의 미래를 예측하고 준비하는 데 매우 중요함.
• 이 글은 코딩에 대한 열정을 가진 사람들, 특히 소프트웨어 엔지니어링에 종사하는 사람들에게 흥미로운 주제를 제공하며, 그들의 직업적 미래에 대한 중요한 통찰을 제공함.

[xguru]

글의 뒷부분이 살짝 잘려서 요약되었는데, 마지막 문장이 중요합니다.

"I shouldn’t worry that the era of coding is winding down. Hacking is forever."
"코딩의 시대가 저물고 있다고 걱정할 필요는 없습니다. 해킹은 영원하니까요."

[kuroneko]

Bard도 통합 기능이 제공되자마자 바로 프롬프트 인젝션으로 정보 유출하거나 그런 게 가능한 거 보면
해킹은 영원한 것 같습니다.

[neo]

Hacker News 의견

• GPT-4에 대한 인상

  • GPT-4는 인상적이지만, 종종 명확하지 않은 방식으로 실패함.
  • 훈련 자료가 부족한 주제에서 더 큰 실패를 보임.
  • GPT-4가 훨씬 개선된다 해도, 좋은 소프트웨어가 저렴하고 쉽게 만들어지는 것은 세상에 도움이 될 것임.
  • AI가 취미로 코딩을 즐기는 이들을 막지 않으며, 소프트웨어 엔지니어링의 본질은 코딩 자체가 아님.

• LLM에 대한 인상 감소

  • 시간이 지날수록 LLM에 대한 인상이 감소함.
  • Copilot이 처음 나왔을 때의 우려는 이제 LLM이 일반 지능으로 가는 길에 있지 않다는 것이 명확해짐.
  • GPT-4는 GPT-3.5보다 나아졌지만 근본적인 변화는 없으며, GPT-5도 비슷할 것으로 예상됨.
  • LLM은 결함이 많고, 미래에는 현재의 관심을 되돌아보며 웃을 것임.

• ChatGPT의 프론트엔드 테스트 실패

  • ChatGPT는 주니어 개발자에게 주는 간단한 프론트엔드 테스트를 통과하지 못함.
  • 자신감 있게 답하지만 미묘한 부정확성을 보임.
  • 생성된 코드는 부트캠프 개발자들이 만든 코드와 유사함.
  • AI가 개선되었다는 것을 느끼지 못함.
  • AI를 사용하여 인간이 연결할 수 없는 점들을 연결하고 전문가가 검증하는 것을 선호함.

• 코딩의 종말에 대한 의문

  • AI 보조를 통한 코딩 작업의 향상과 학습에 대한 흥분.
  • AI 코딩 보조가 코더를 대체할 증거가 없으며, 코딩은 여전히 중요한 역할을 함.
  • AI는 코딩의 기초를 제공하지만, 전체 건축물을 짓는 것은 여전히 개발자의 몫임.

• AI가 개발자를 대체할 가능성에 대한 회의적 견해

  • AI가 좋은 코드를 작성하고 시간이 지남에 따라 개선될 수 있지만, 대부분의 개발자를 대체하는 워크플로우로서의 가능성에 의문을 제기함.
  • AI가 코드 생성에 능숙하더라도 근본적인 문제 해결사는 아님.
  • LLM은 개발자의 도구로서, 또한 훌륭한 튜터로서의 역할을 할 것임.

• 프로그래머의 일부 작업 대체 가능성

  • AI가 코딩을 비용 효과적으로 대체할 수 있다고 가정해도, 다른 업무들은 여전히 인간 개발자가 필요함.
  • AI가 프로그래머를 효율적으로 만드는 데 도움을 줄 것이지만, 뛰어난 프로그래머를 대체할 가능성은 낮음.

• AI 보조 프로그래밍에 대한 낙관적 견해

  • 프로그래밍 시작의 학습 곡선이 가파르지만, AI가 그 과정을 대폭 간소화할 수 있음.
  • 더 많은 사람들이 기본적인 프로그래밍을 배울 수 있게 되어, 컴퓨터를 사용하여 반복적인 작업을 자동화할 수 있음.

• 코딩의 미래에 대한 토론

  • AI와 신경망 분야에 종사하는 친구와 코딩의 미래에 대해 토론함.
  • "시니어 엔지니어"로서의 업무는 대부분 커뮤니케이션, 조직 리더십, 제품 요구 사항 이해에 관한 것이며, 코드 생성으로 보조되더라도 업무의 대부분은 변하지 않음.

• ChatGPT를 프로그래밍 보조로 활용

  • 코딩을 일상적으로 하지 않는 경험 많은 개발자로서, ChatGPT를 프로그래밍 보조로 활용하는 데 인상을 받음.
  • 문제를 여러 단계로 나누어 ChatGPT에게 각 단계의 함수 작성을 요청하고, 이를 조합함.

• ChatGPT로 소프트웨어 작성에 대한 회의적 경험

  • GPT-4로 기본적인 Ruby 스크립트도 제대로 생성하지 못하는 경험을 공유함.
  • 완벽한 프롬프트를 생각해내는 데 시간을 낭비하는 것보다 직접 코드를 작성하는 것이 더 효율적임.
  • AI 모델이 실제로 유용해지기까지는 아직 시간이 필요하며, 현재는 주로 투자자들의 홍보에 의한 과대평가 상태임.