AI와 당신 #5: CTO가 코딩에 제너레이티브 AI를 사용하는 방법
AI와 당신 #5: CTO가 코딩에 제너레이티브 AI를 사용하는 방법
구독자님 안녕하세요,
This week, we're diving into the wild world of AI-powered coding. We'll share insights from our very own CTO's adventures in generative AI, and discuss how ChatGPT and Bard are shaking up the coding game. Prepare for a tech-tonic shift!
에반 데이비스(Evan Davis) CTO는 최신 AI 기술을 활용하여 현실의 문제를 해결해 왔습니다. 그는 최근 자신의 경험에 대해 이야기했습니다. 제너레이티브 AI for coding work with the Skim AI team, providing some of his personal insights into the technology's practical applications and potential pitfalls.
최근 ChatGPT-3.5와 같은 최고 수준의 생성형 AI 모델을 사용한 경험도 있습니다, GPT-4, 깃허브 코파일럿, 아마존 코드위스퍼러, Bard 등 이 기술은 코딩 작업에서 유용한 지원군으로 입증되었습니다.
코딩 지식이 어느 정도 있는 사람이라면 이 기술을 통해 약 80%의 작업을 처리하고 디버깅 프로세스를 보다 관리하기 쉽게 만들 수 있습니다.
그러나 다른 신기술과 마찬가지로 제너레이티브 AI에도 한계가 없는 것은 아닙니다. 에반은 개인적인 경험에 비추어 볼 때 이 기술은 특히 덜 일반적인 라이브러리를 사용할 때 논리가 부족한 코드를 생성하는 경우가 있다고 지적했습니다.
깃허브 코파일럿과 잠재적 영향력
Evan은 또한 줄 단위로 코드를 제안하는 AI 기반 코딩 어시스턴트인 GitHub Copilot을 사용한 경험도 공유했습니다. 그는 사용자의 기존 코드의 경계 내에서 작동하기 때문에 레일을 벗어날 가능성이 적다는 것을 발견했습니다.
생성적 AI: 오늘날의 로제타 스톤
제너레이티브 AI에 대한 팀원들의 대화에서 CEO 그레고리 엘리아스는 AI가 생성한 코드와 로제타 스톤을 흥미로운 비유를 들어 기술의 능력과 제약을 설명했습니다. 로제타 스톤이 고대 언어의 번역 메커니즘 역할을 했던 것처럼, 제너레이티브 AI는 코딩 언어의 번역기로 볼 수 있습니다.
학습 데이터의 품질: 중요한 요소
Evan은 또한 AI 모델에 입력되는 학습 데이터의 품질이 중요하다고 강조했습니다. 인터넷에는 다양한 품질의 코드가 넘쳐나며, AI 모델이 고품질의 코드로 학습하도록 하는 것은 중요한 과제입니다.
새로운 시대를 열다
ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델은 프로그래머와 최종 사용자 모두 라이브러리 내에서 수십만 시간의 코딩 시간과 수년간의 전문 지식의 필요성을 크게 줄여주기 시작했습니다. 이러한 변화는 프로그래밍 애플리케이션의 접근성과 유용성에서 기념비적인 도약을 의미합니다.
https://skimai.com/using-generative-ai-for-coding/
코더를 위한 ChatGPT와 바드 스펠의 위험성
OpenAI의 ChatGPT, Google의 Bard 및 기타 생성형 AI 기술과 같은 정교한 AI 모델의 등장으로 소프트웨어 개발 과정에서 인간 코더의 미래 역할에 대한 놀라운 질문이 제기되기 시작했습니다.
불과 몇 년 전만 해도 코딩 분야는 안정적인 고용, 매력적인 급여, 지속적인 학습의 기회를 제공하는 직업 안정성의 보루로 여겨졌습니다. 하지만 환경은 빠르게 변화하고 있습니다. 오늘날에는 핵심 기술 직무조차도 기업 정리해고의 정점.
광범위한 기술 트렌드
이러한 추세는 기술 업계가 공격적인 성장 단계에서 점차 유지 관리 및 최적화 단계로 전환하고 있는 광범위한 변화의 징후입니다.
어둠과 파멸이 전부는 아닙니다
암울한 소식만 있는 것은 아닙니다. 제너레이티브 AI의 잠재적 위협에도 불구하고 이러한 모델은 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 보강하도록 설계된 도구라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 코더는 여전히 이러한 AI 모델을 설계, 훈련 및 감독하는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 반복적인 작업은 처리할 수 있지만 인간 코더가 가진 창의성, 비판적 사고, 문제 해결 능력은 부족합니다.
코딩의 민주화
AI 도구의 정교함이 코딩의 대중화를 이끌고 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다. AI의 도움으로 프로그래밍에 대한 접근성이 높아지면서 전통적인 컴퓨터 과학 배경 지식이 없는 사람들도 이 분야에 진출할 수 있는 길이 열리고 있습니다. 이러한 발전은 더욱 다양하고 포용적인 기술 산업으로 이어질 수 있습니다.
제너레이티브 AI의 등장은 코더의 전통적인 역할에 실질적인 위협이 되기도 하지만, 동시에 상당한 기회도 제공합니다. 이 전환기를 성공적으로 헤쳐나가기 위한 핵심은 적응과 진화입니다.
https://skimai.com/chatgpt-and-bard-spell-danger-for-coders/
시간을 내어 AI & You를 읽어주셔서 감사합니다!
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