인공지능 시대에 코딩을 배울 필요가 있을까

AI가 완벽한 코드를 작성할 수 있게 된다면 코딩이 여전히 필요한지 궁금해하는 것은 당연합니다. 하지만 코딩은 인간과 AI의 소통을 위해 여전히 필요할 것입니다. 또한 AI 코더의 비용, AI가 작성한 코드를 테스트할 필요성, 미션 크리티컬 시스템의 신뢰 문제, 일부 사람들이 코딩을 통해 얻는 즐거움 등 코딩이 여전히 필요한 이유는 다양합니다.

 

코딩을 통한 AI와의 효율적인 커뮤니케이션

 

AI가 코드를 작성할 수 있게 되더라도 AI와 소통하기 위해서는 항상 코딩이 필요합니다. 프로그래밍 언어는 가능한 한 모호하지 않고 높은 수준으로 설계되었습니다. 코딩 언어는 음성 언어보다 더 간결합니다. 애플리케이션의 로직을 영어로 작성하는 것은 루비나 파이썬으로 작성하는 것보다 더 많은 단어가 필요합니다. 따라서 AI에게 무엇을 구축할지 지시하는 것이 코드를 작성하는 것보다 더 많은 시간이 소요될 수 있습니다.

 

AI가 작성한 코드를 테스트하려면 코드가 필요합니다.

 

AI는 무엇이든 코드를 작성할 수 있지만, 잠재적인 출력 공간은 무한합니다. 무한한 공간과 수많은 도메인을 포괄하는 테스트를 작성하는 것은 불가능합니다. 따라서 코딩 메커니즘 자체뿐만 아니라 AI가 작성한 코드도 테스트해야 합니다. 따라서 적어도 AI가 아직 업계에 처음 도입되었을 때는 코드로 테스트를 작성하는 것이 합리적입니다.

 

AI 코더는 비용 효율적이지 않을 수 있습니다.

 

OpenAI가 GPT-3를 오픈소스 패키지가 아닌 API로 제공한 이유 중 하나는 엄청난 비용 때문이었습니다. API를 통해 소규모 기업과 조직에서 AI에 더 쉽게 접근할 수 있게 되겠지만, AWS에서 시간당 20달러의 서비스가 곧 제공되지는 않을 것입니다. 가격이 내려갈 때까지 인간 코더들은 계속해서 코드를 작성할 것입니다.

 

코딩 직업은 단순히 코드를 작성하는 것 이상을 포함합니다.

 

대규모 개발 스튜디오에서 반복적인 코드 작성을 자동화하는 것이 높은 비용으로 합리적일 수 있지만, 스타트업의 소프트웨어 엔지니어는 코드를 작성하는 것 이상의 일을 합니다. 티켓과 코드를 작성 및 검토하고, 사용자 경험에 대해 논의하고, 잠재적 채용자를 인터뷰하고, 가상의 기능에 대한 제약 조건을 논의합니다. 결과적으로 소프트웨어 엔지니어의 제너럴리스트 스킬 세트는 코딩만 할 수 있는 인공지능에 비해 훨씬 유리할 수 있습니다. 소프트웨어 엔지니어는 기술 및 제품 기술을 활용하여 AI 코더를 관리하는 제품 관리자가 될 수도 있습니다.

 

AI 코더를 신뢰할 수 있을까?

 

보안이 중요한 현장 에서는 AI가 코드를 작성하는 것을 신뢰하지 않을 수도 있습니다. AI가 해킹당하거나 결함이 있는 코드를 작성하면 어떻게 될까요? 단일 기능 내에서 완벽한 코드를 작성하는 것은 쉽지만, 앱 전체에서 완벽한 코드를 작성하는 것은 훨씬 더 어렵습니다. 또한 개발의 배경 환경에 대한 이해도 또한 개발자에게 필요합니다. 옳고 그름의 문제가 아니라 재정적, 비즈니스적 제약과 요구 사항이 중요합니다. 외부 환경에 대한 이해가 필요하거나 복잡성 상황에서는 AI가 코드를 작성하는 것을 사용자들이 원하지 않을 수 있습니다.

 

코딩은 여전히 일부 사람들에게 즐거움입니다

 

코딩 애호가 만세! 어떤 사람들은 코딩으로 무언가를 만드는 것을 즐깁니다. 50달러짜리 구글 어시스턴트를 살 수 있는데도 100달러짜리 라즈베리 파이로 직접 센서를 달아 AI 비서를 만드는 이유가 바로 여기에 있습니다. 인간은 본능적으로 창작자이며 무언가를 만드는 데서 만족감을 찾습니다. 비록 그 수가 많지는 않겠지만, 이러한 사람들은 계속 존재할 것입니다.

 

인간의 경험과 기본 지식은 혁신에 필수적입니다.

 

인간이 혁신을 계속하려면 코딩을 계속해야 합니다. AI는 이미 수행된 작업을 모방하는 데는 뛰어나지만 기존 개념을 새로운 방식으로 결합하여 새로운 것을 창조하는 데는 능숙하지 않습니다. 단순히 더 나은 그림을 그리는 것이 아니라 새로운 유형의 예술이나 데이터 전송 시스템을 만드는 것입니다. 대부분의 현대 기술은 현 상태에 불만을 품고 자신의 도구를 잘 알고 있던 전문가와 창의적인 사람들로부터 탄생했습니다.

 

 

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