미래 재프로그래밍: AI가 개발자와 언어를 재정의하는 방법

AI 기반 프로그래밍 시대가 도래했습니다. 단순한 보조 역할이 아니라, 오히려 주목을 끌고 있습니다. AI는 이미 코드 생성 규칙을 새롭게 쓰고 있습니다. 하지만 이는 AI의 잠재력을 생각하면 빙산의 일각에 불과합니다. 머지않은 미래에 알고리즘은 언어 장벽을 허물고 인간 개발자의 역할을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 그렇다면 우리가 알고 있는 인간 프로그래머의 종말을 목격하고 있는 것일까요? 함께 알아보겠습니다.

AI의 영향: 진행 상황과 과제

Stability AI 대표 그림 물감 단 5년 안에 인공지능이 자신들을 대체할 것이라고 대담하게 주장하는 프로그래머들에게는 어두운 그림입니다. OpenAI가 올인하고 있습니다. 조립 모델 교육을 강화하기 위한 외부 계약자의 "군대"로 인해 초보 수준의 코딩 작업이 사라질 가능성이 있습니다. 불길하게도 블룸버그 선언 인도의 5만 명의 대규모 코더들이 AI 일자리 대멸종 직전에 있다는 소식입니다. 이처럼 암울한 전망에도 불구하고, 레딧의 토론은 많은 프로그래머들이 자신의 직업 안정성에 무관심하다는 것을 보여줍니다. 하지만 이처럼 급격한 변화 앞에서 우리가 과연 그렇게 건방지게 굴 수 있을까요?

AI가 단지 사이드쇼에 불과하다고 생각한다면 아마도 재고해야 할 것입니다. 현재 AI는 인간이 작성한 출력의 구문과 구조를 모방할 수 있지만 "무엇" 뒤에 있는 "이유"를 이해하는 데 종종 어려움을 겪는 것이 사실입니다. 즉, 근본적인 논리와 의도에 대한 깊은 이해가 부족합니다. 

그럼에도 불구하고 이미 미국 기반 개발자 중 무려 92%가 포용 직장과 여가 시간 모두에서 AI 코딩 도구. 이러한 지능형 알고리즘은 채찍질하다 간단한 스크립트부터 복잡한 스크립트까지 코드의 40%를 차지합니다. 인간의 실수는 이제 과거의 일이 되어가고 있습니다. AI를 통해 개발 속도가 터보차지됩니다. 날카로운 코드 문서화 시간이 45-50% 단축되고 코드 작성 시간이 35-45% 단축됩니다.

AI의 영향력은 단일 언어에만 국한되지 않습니다. 모든 언어에 걸쳐 있습니다. 저희 데이터에 따르면 Java, Python, C++ 개발자 모두 Machinet의 AI 채팅 기능을 통해 동일한 이점을 얻을 수 있습니다. 이 기능은 특정 프로젝트의 맥락과 제공된 설명을 사용하여 코드를 생성할 수 있습니다. 이러한 포괄성 덕분에 사용자 참여도가 25% 향상되었습니다. 

하지만 거기서 멈추지 말자 - AI는 이미 애플리케이션의 버그를 노출시켜 제품이 견고하고 안정적이며 견고하도록 보장합니다. 신경망은 인간이 놓칠 수 있는 취약점을 쉴 새 없이 스캔할 수 있습니다. AI는 소프트웨어의 취약점을 파악하고 방어력을 강화하는 기술을 연마하고 있으며, 이를 통해 인간의 감독이 필요 없게 될 미래에 한 걸음 더 다가가고 있습니다.

AI 알고리즘은 코드 번역 기술까지 마스터하고 있습니다. AI는 한 언어로 작성된 코드를 분석하여 다른 언어로 동일한 코드를 생성하는 다국어 프로그래머와 같습니다. 이미 사례가 있습니다. IBM은 최근 공개 AI 모델을 사용하여 COBOL을 Java로 변환하는 도우미입니다. 문제는 AI가 마침내 모든 것을 할 수 있게 되면 누가 인간 전문가나 여러 프로그래밍 언어가 필요하느냐는 것입니다.

언어 다양성의 종말

저는 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델의 성장을 막을 수 없을 것이라고 확신합니다. 이 모델들은 자연어와 코드를 모두 이해하여 그 어느 때보다 경계를 모호하게 만듭니다. 

AI 인수는 프로그래밍 환경의 미래에 대한 질문을 제기합니다. 오늘날 수백 가지의 프로그래밍 언어가 존재하며 새로운 언어가 정기적으로 개발됩니다. 몇몇은 업계에서 활발히 사용되고 있습니다. 에 따르면 PYPL 지수, Python은 전 세계적으로 가장 인기 있는 언어이며 Java, JavaScript, C# 및 C/C++가 그 뒤를 따릅니다. 기타 데이터 쇼 2022년 현재 자바스크립트는 소프트웨어 개발자들 사이에서 가장 일반적이었습니다. 일부 언어는 유사한 목적과 응용 프로그램에 적합하며 Java와 GO가 그 예입니다.

그렇다면 AI가 코딩에 점점 더 능숙해짐에 따라 각각 고유한 틈새와 목적을 가진 이러한 언어가 쓸모 없게 될까요? 저는 AI가 오래되고 느리고 보안성이 떨어지는 기술을 쓸모없게 만드는 직전에 있다고 믿습니다. 이는 잠재적으로 가장 빠르고 효율적인 언어만 지속되는 언어의 중앙 집중화로 이어질 수 있습니다. 개발자는 더 이상 개인 취향이나 과거 코드베이스에 따라 선택하지 않습니다. 대신에 그들은 그들의 성과를 위해 선택될 것입니다. AI 기반 도구는 이를 꼼꼼하게 분석하고 벤치마킹하여 특정 작업에 대한 최적의 선택을 식별합니다. 이러한 분석에서는 실행 속도, 메모리 사용량, 확장성과 같은 요소를 고려합니다.

일반적인 코딩 작업을 위한 중앙의 AI 친화적인 언어가 등장할 수도 있습니다. 그럼에도 불구하고 몇몇 전문 분야는 과학 컴퓨팅과 같은 틈새 영역에서 자리를 잡을 것입니다. AI는 특정 문제에 사용이 필요한 경우 통합을 용이하게 할 수 있습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 중앙 집중화의 효율성과 전문화의 힘을 결합하여 개발 프로세스에 유연성과 다양성을 제공합니다.

십자선의 레거시 시스템

AI의 영향력은 새로운 코드 생성을 넘어, 잠재적으로 레거시 시스템을 파괴할 수 있습니다. 오래된 언어에서 새롭고 효율적인 언어로 마이그레이션하는 것은 번거롭고 비용이 많이 드는 과정이 될 수 있습니다. 하지만 레거시 시스템을 유지하는 것 또한 재정적 부담입니다. 일반적으로 기술 팀은 할당 개발 예산의 약 75%를 유지 관리 작업에 사용합니다. 그리고 조직이 기존 솔루션에 계속 의존한다면 연간 예산이 약 15% 증가할 것으로 예상할 수 있습니다.

이것이 AI 기반 마이그레이션 도구가 개입하는 곳입니다. 이를 통해 조직은 기존 소프트웨어를 이 새로운 시대의 최적 언어로 더 쉽게 업데이트할 수 있습니다. AI 기반 제품은 오래된 코드베이스의 복잡성을 자동으로 분석하고 이해합니다. 레거시 코드 내의 핵심 기능, 종속성 및 잠재적인 문제를 식별하여 마이그레이션 프로세스를 훨씬 쉽게 계획하고 실행할 수 있습니다. 

AI가 특정 프로젝트에 가장 적합한 언어를 식별하고 코드베이스를 자동으로 변환하고, 모범 사례를 준수하도록 섹션을 다시 작성하고, 중복되거나 더 이상 사용되지 않는 기능을 제거하고, 성능 및 보안 향상을 위해 결과를 최적화할 것으로 기대합니다. 이처럼 AI 기반 마이그레이션 도구는 레거시 코드를 점차 과거의 유물로 만들 것입니다.

인간 프로그래머는 혁명에서 살아남을 것인가?

결국, AI가 지배하는 환경에서는 인간 프로그래머의 역할이 변화할 것입니다. 코드를 수동으로 작성하는 대신 비즈니스 요구 사항과 AI 기능 간의 격차를 해소할 것입니다. 그들은 목표를 정의하고 피드백을 제공하며 코드가 자신의 비전과 일치하는지 확인합니다. 본질적으로 개발자는 기본적인 프로그래밍 지식을 갖춘 "커넥터"가 됩니다. 동시에 AI 코딩 도우미가 사람들이 자신의 요구 사항을 알고리즘에 효과적으로 전달할 수 있도록 지원하는 사용자 친화적인 인터페이스를 갖춘 전체적인 솔루션으로 발전하는 것을 볼 수 있습니다.

이러한 변화는 프로그래밍 분야를 민주화할 것입니다. 현재는 이상입니다. 26 만 전세계 소프트웨어 개발자. AI의 발전은 수십억 명의 사람들이 소프트웨어 제작자의 역할을 맡을 수 있는 길을 열어주고 있습니다. 그들은 게임이든 기업 프로그램이든 맞춤형 애플리케이션을 제작하기 위한 알고리즘을 요청할 수 있습니다. 고양이가 등장하는 새로운 버전의 Angry Birds를 만드는 것을 고려하시나요? 이 블랙박스가 정확히 어떻게 작동하는지 이해할 필요 없이 AI 시스템에 아이디어를 간단히 설명하고 즉각적인 결과를 얻을 수 있습니다. 

이러한 맥락에서 긴급한 질문이 제기됩니다. 이 새로운 패러다임 내에서 주니어 및 중간 수준 개발자를 위한 매장은 무엇입니까? 내 생각에는 많지 않다. AI는 모든 측면에서 AI를 크게 능가할 준비가 되어 있습니다. 그들은 스스로 AI 감독자가 되거나 재정적으로 덜 보상받는 프로젝트에 참여하여 자신의 기술을 독립적으로 연마하여 자격을 갖춘 고임금 프로그래머의 숙련도 수준을 달성할 수도 있습니다. 

후자 그룹은 오류로 인해 비용이 많이 드는 분야에서 계속 수요가 있을 것이며, 정확도가 5% 향상되면 수백만 또는 심지어 수십억 달러의 비용 절감이 가능합니다. 예를 들어, 단 10밀리초의 차이로 손익이 결정될 수 있는 고주파 거래, 은행 업무, 군사 기술 프로그래밍 등이 있습니다.

이러한 변화는 프로그래머들 사이에 진정한 글로벌 경쟁을 창출할 것입니다. 현재는 다소 의사 글로벌 프레임워크 내에서 작동합니다. Spotify와 같은 플랫폼에서 전 세계의 동료들과 경쟁하는 음악가와 달리 개발자는 여전히 주로 현지 시장과 특정 작업에 집중할 수 있습니다. 그러나 AI가 프로그래밍 작업의 상당 부분을 관리할 수 있는 시장은 하드코어화될 것입니다. “충분히 좋다”는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 프로그래머는 전 세계 동료 및 AI와 경쟁하기 위해 우수성을 위해 노력해야 합니다.