2P by neo 26일전 | favorite | 댓글 2개
  • 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

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

Hacker News 의견
  • 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