소프트웨어 개발자의 새로운 초능력

생성적 AI 도우미는 코더를 더욱 생산적이고 행복하며 창의적으로 만들고 있습니다.

모든 소프트웨어 개발자는 아무리 숙련되어 있어도 자신이 잘하지 못하는 작업에 직면합니다. Geoffrey Bourne의 경우 정규식은 텍스트 패턴을 식별하기 위해 거의 모든 프로그래밍 언어에서 사용되는 도구입니다.

Bourne 은 뉴욕에 본사를 두고 기업 고객을 위한 소셜 공유를 자동화하고 관리하는 스타트업인 Ayrshare ("airshare") 의 공동 창업자입니다 . 예를 들어 " gr(a|e)y "라는 표현이 "회색" 또는 "회색"이라는 단어가 포함된 코드 문자열을 표시하는 등 올바른 "정규식"을 찾기 어려울 때 그는 생성 AI 플랫폼인 GitHub Copilot 및 ChatGPT를 선택합니다. .

다양한 프로그래밍 언어에 걸쳐 수십억 줄의 코드에 대한 교육을 받은 이 도구는 이메일과 농담을 작성하거나 환상적인 이미지를 만드는 데만 도움이 되는 것이 아닙니다. 그들은 개발자가 다음에 어떤 코드 라인을 사용해야 할지 예측하는 데 놀라울 정도로 능숙합니다.

AI 지원 코딩 도우미는 스테로이드의 자동 완성과 같은 기능을 합니다. "if-then" 문을 입력하는 것으로 시작하면 갑자기 나머지 부분이 화면에 나타납니다.

Bourne은 "약 30%의 경우에는 정확히 일치합니다."라고 말합니다. "코드를 작성하는 데 5~10분이 걸렸을 일이 약 20초 정도 걸립니다. 이를 프로그래밍하는 데 하루를 곱하면 시간이 절약됩니다."

AI 지원 코딩 도우미는 스테로이드의 자동 완성과 같은 기능을 합니다.

GitHub 연구는 Bourne의 경험과 일치합니다. Copilot 출시 첫 해에 코딩 제안의 거의 1/3이 최종 코드에 반영되었으며 Copilot은 코딩 작업을 완료하는 데 필요한 평균 시간을 55% 단축했습니다 .

Ark Investment Management LLC의 연구에 따르면 이러한 추가된 효율성은 대규모 언어 모델 교육 비용의 연간 감소와 함께 2030년까지 소프트웨어 엔지니어의 성과를 10배 이상 높일 수 있습니다.

또한 또 다른 주요 이점도 제공합니다. 즉, 개발자가 더욱 행복해지고 생산성이 향상됩니다. Copilot 사용자의 60~75%는 자신의 작업이 더 만족스럽다고 말하며 , 74%는 이러한 도구를 사용하면 더 만족스러운 작업에 집중할 수 있다고 말합니다.

조직에서는 Copilot, ChatGPT 또는 Meta의 새로운 Code Llama 와 같은 AI 코딩 도우미에게 통합 개발 환경(IDE), 즉 개발자 지원을 위한 툴킷의 핵심을 전달할 준비가 되어 있지 않지만 그날이 점점 더 가까워지고 있습니다.

AI가 프로그래밍 부담을 더 많이 떠맡게 되면서 조직은 엔지니어링 팀의 생산성과 창의성이 향상되는 것을 기대할 수 있습니다. 이는 결과적으로 아직 생각되지 않은 방식으로 제품 및 소프트웨어 설계의 혁신을 촉진할 수 있습니다.

이는 IT의 모든 측면에서 생산성 향상을 이끌어내려는 많은 CIO의 요구와 잘 일치합니다. Freshworks의 CIO인 Prasad Ramakrishnan은 "IT 리더는 팀과 협력하여 복잡성을 줄이고 효율성을 간소화할 때 가장 큰 성공을 거뒀다고 보고합니다. 여기에는 AI를 활용한 새로운 자동화 기술을 채택하는 것도 포함됩니다."

시간 절약

AI 코딩 도우미는 상용구 코드 생성, 오류 설명, 문서 작성, 익숙하지 않은 언어로 구문 검색 등 누구도 즐겨 하지 않는 평범하고 반복적인 작업에 탁월하다고 Words의 창립자이자 CEO인 Giancarlo Erra는 말합니다 . .Tel 은 브랜드가 태그라인과 광고 슬로건을 생성하고 예약하는 데 사용할 수 있는 AI 기반 서비스입니다.

Erra는 "저는 ChatGPT, Anthropic의 Claude 또는 Copilot을 통해 매일 코딩에 AI를 사용합니다."라고 말합니다. "첫 번째이자 가장 확실한 장점은 인터넷에서 검색하는 데 소요되는 모든 시간을 단축한다는 것입니다. 대부분의 경우 IDE에서 직접 ChatGPT에 요청하는 것만으로도 문제를 해결할 수 있습니다. 이것이 속도에 미치는 영향 내 일은 상당하다."

생성적 코딩 도구는 프로그램을 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 데에도 탁월하다고 App Builder 로우 코드 개발 플랫폼 개발자인 Infragistics 의 개발자 도구 수석 부사장인 Jason Beres는 말합니다. Beres는 최근 Microsoft의 .NET 프레임워크에서 작동하도록 변환하는 데 필요한 Javascript 프로젝트를 작업하고 있었습니다. 그는 그것을 번역하기 위해 부조종사 도구를 사용했습니다.

Beres는 “복사하고 붙여넣기만 하면 완료됩니다.”라고 말합니다. "몇 시간이 걸렸을 일이 5분밖에 걸리지 않았습니다."

또한 AI 도구는 데이터 구문 분석, 구조 이해, 개발자에게 세부 분석 제공에 매우 능숙하다고 Beres는 덧붙입니다. 이 모든 작업은 SQL 또는 LINQ 문 대신 자연어 처리를 통해 수행될 수 있으므로 코더의 시간이 훨씬 더 절약됩니다.

소프트웨어 코드가 환각을 일으킬 때

물론, 정확한 뉴스 기사 나 허용되는 법률 브리핑을 작성하기 위해 ChatGPT와 같은 도구에만 의존할 수 없는 것처럼 AI에게 최종 사용자를 위한 놀라운 앱을 만들고 긴 점심을 먹도록 지시할 수도 없습니다. 이유는 비슷합니다. 때때로 AI가 상황을 꾸며내는 경우가 있는데, 이는 환각 이라고 알려진 현상입니다 .

Bourne은 "AI는 환각을 느낄 수 있으며 때로는 격렬하게 그럴 수도 있습니다."라고 말합니다. "부주의하고 AI 출력을 대조 확인하지 않으면 변호사가 환각 보고서를 제출하는 것과 같은 상황에 처하게 될 수 있습니다."

그렇기 때문에 AI 코딩 도우미는 숙련된 개발자를 대체할 수 없다고 그는 경고합니다. 어시스턴트가 쓰레기 코드를 양산하는 시점을 인식하는 기술이 없다면 문제가 발생할 수 있습니다.

"'아주 맞는 것 같습니다. 이제 해당 코드 조각을 가져와서 실행한 후 예상한 결과와 일치하는지 확인해야 합니다.'라고 말할 수 있을 만큼 충분히 알아야 합니다."라고 그는 조언합니다. "그렇지 않으면 위험을 감수하게 됩니다."

코딩 도우미에는 다른 제한 사항이 있다고 Beres는 덧붙입니다. 그들은 인터페이스 구축, 사람들이 소프트웨어와 상호 작용하는 방식을 이해하거나 뛰어난 사용자 경험을 만드는 데 능숙하지 않습니다.

"가장 중요한 것은 AI가 귀하의 비즈니스와 결과를 제공해야 하는 맥락에 대해 전혀 모른다는 것입니다."라고 그는 말합니다. "모델이 무엇에 대해 교육을 받았는지, 프롬프트에 어떻게 응답하는지 알 수 있습니다. 대화형 AI 채팅에서 복잡한 문제에 대한 창의적인 문제 해결을 기대하지 마세요."

그러나 Gen AI 코딩 도구를 사용하면 개발자가 기본 작업을 줄일 수 있으므로 창의력을 발휘하고 훌륭한 사용자 경험을 구축하는 데 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다.

위험 완화

소프트웨어 런타임 분석 도구 제조업체인 AppMap 의 창립자이자 CEO인 Elizabeth Lawler 는 AI 코딩 도우미를 무분별하게 사용하면 법적, 보안 및 성능 문제를 일으킬 수도 있다고 지적합니다 .

AI 모델이 버그가 있거나 안전하지 않은 코드로 학습되면 이러한 결함이 코드 제안에 반영될 수 있습니다. 2021년 뉴욕대학교 연구원들은 GitHub Copilot에서 생성된 코드의 40%에 알려진 취약점이 포함되어 있음을 발견했습니다. (올해 초 GitHub는 취약한 코드를 탐지하고 차단하는 AI 기반 시스템을 도입했습니다.)

Lawler는 AI 소프트웨어 도우미를 배포하는 회사가 런타임 분석 도구를 사용하여 코드 조각을 미리 볼 필요가 있다고 말합니다. 또한 추가 수동 검토를 위해 AI 생성 코드에 플래그를 지정하고 배포하기 전에 코드의 보안 결함 및 성능 문제를 테스트하는 것도 고려해야 합니다.

앞으로 더 큰 포부

그러나 전반적으로 AI 코딩 도우미는 경험이 부족한 개발자의 학습 곡선을 평탄화하고 고급 코더의 시간을 절약할 수 있다고 Bourne은 말합니다. 또한 보다 혁신적인 소프트웨어 솔루션으로 이어질 수도 있습니다.

Fortune 500대 기업의 모바일 앱 개발자 인 TechAhead 의 CEO인 Vikas Kaushik은 "이러한 도구는 프로그래머가 더 큰 프로젝트를 수행하고, 새로운 개념을 시도하고, 보다 전략적인 개발 영역에 집중할 수 있도록 함으로써 혁신과 창의성을 장려합니다."라고 덧붙입니다.

"향후 3~5년 동안 AI가 개발자의 코딩뿐 아니라 올바른 코딩 아키텍처 선택, 코드 검토, 프로젝트 관리에도 도움을 줄 것으로 예상됩니다."