AI 코드 어시스턴스의 등장 GitHub Copilot가 게임을 바꾸고있다 🔥
깃허브의 최고제품 책임자인 이안 발리는 코드를 빠르게 작성하는 것뿐만 아니라 개발자들이 시간을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 도움을 주는 것이 중요하다고 말합니다.
GitHub Copilot by Microsoft aims to maximize the efficiency of AI in programming, focusing on delivering quick and valuable outcomes.
인공지능(AI)이 프로그래머와 견줄 수 있는지 여부에 대한 논쟁이 고조되고 있습니다. 일부 연구에서는 AI로 생성된 코드가 인간의 품질에 미치지 못한다는 결과를 도출했지만, OpenAI의 ChatGPT는 좋은 코드를 작성하는 데 유망한 성과를 보여주었습니다. 그러나 이 논쟁은 더 큰 그림을 놓치고 있을 수 있습니다.
GitHub의 최고 제품 책임자 인 Inbal Shani에 따르면, 생성적 AI에 의해 생성된 새로운 추상화 계층이 진정한 돌파구입니다. 그녀는 최근 ENBLE과의 인터뷰에서 현재 코드 완성에 사용되는 자연어가 코드 완성 이상의 인공지능의 보다 포괄적인 응용 가능성을 가지고 있다고 밝혔습니다.
GitHub은 2021년 6월에 자체 AI 코드 어시스턴스 도구인 GitHub Copilot을 소개했습니다. 이는 AI가 프로그래밍에서 혁명적인 해가 되었던 한 해로서, 백만 명 이상의 유료 고객과 37,000개 조직이 Copilot을 사용하고 있습니다. 가장 큰 사용자 중 하나인 Accenture은 Copilot이 작성한 코드 중 88.5%가 유지되었다는 놀라운 결과를 볼 수 있었습니다. 이러한 높은 정확도는 생산성 향상과 pull 요청을 제시간에 완료하는 데 15%의 개선이 이루어질 수 있었습니다.
하지만 속도와 정확성뿐만 아니라 Copilot은 개발자에게 질적인 혜택을 제공합니다. Copilot은 반복적인 작업을 자동화하고 도구간의 컨텍스트 전환을 줄여 개발자가 소프트웨어 개발의 핵심적인 요소인 아키텍처 등에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 도와줍니다. 평균적으로 개발자는 하루에 두 시간 이하의 시간을 코드 작성에 소요하며, 테스트, 미팅 참석, pull 요청 작성 등의 작업도 수행해야 합니다. 반복적인 작업을 자동화하고 도구간의 컨텍스트 전환을 감소시킴으로써, Copilot은 개발자에게 다른 영역에 투자할 수 있는 여유를 제공합니다.
하지만 이런 맥락에서 생산성과 개발자의 만족도를 측정하는 것은 어려울 수 있습니다. 더 좋은 코드 완성은 개발자가 빠르게 낮은 품질의 코드를 작성할 수 있음을 의미하는 것이 아닙니다. Shani는 가치에 대한 시간을 정의하고 이러한 도구가 개발자들의 삶에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다. 또한, 개발자의 가치를 측정하는 데 코드 라인 수를 중점적으로 두면 그들의 기술과 전문성을 정확히 반영하지 못할 수도 있습니다.
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새로운 AI 추상화 계층은 개발자가 코드 작성 방식뿐만 아니라 협업 및 정보 검색 방식을 변화시킵니다. Copilot은 통합 개발 환경(IDE) 내에서 검색 엔진과 코딩 어시스턴스를 중앙 집중화하여이 프로세스를 단순화합니다. 목표는 컨텍스트 전환을 최소화하고 개발자의 만족도를 향상시키는 것입니다.
GitHub Copilot의 영향력은 코드 완성 이상으로 확장됩니다. Copilot은 코딩 인터뷰, 새로운 프로그래머의 온보딩, 심지어 고급 마이크로 디바이스 등의 기업에서 내부 생산 AI 모델을 미세 조정하는 데 사용됩니다. Copilot은 계속해서 진화함에 따라 개별 개발자의 코딩 스타일에 따라 맞춤형 추천을 제공하여 더 맞춤화되고 정확한 결과를 제공하는 것을 목표로 합니다.
GitHub은 2월에 개인 회사의 독자적인 요구에 부합하는 독자적인 구현을 가능하게 하는 Copilot의 기업용 버전을 출시할 계획입니다. 이 버전에는 코드 요약, 주석 생성 및 개선된 테스트 기능과 같은 기능이 포함되어 개발 과정을 처음부터 제작까지 더욱 간소화할 것입니다.
AI 코드 어시스턴스가 프로젝트 일정 및 관리에 대한 궁극적인 영향에 대한 논쟁이 계속되고 있지만, AI가 개발 시간을 가속화할 수 있는 잠재력은 부인할 수 없습니다. 그러나 속도와 소프트웨어 품질 사이의 균형을 유지하기 위해이 변화에 조심스럽게 접근하는 것이 중요합니다.
결론적으로, GitHub Copilot과 같은 AI 코드 어시스턴스 도구는 개발자들의 게임을 바꾸고 있습니다. 반복적인 작업을 자동화하고 컨텍스트 전환을 감소시키며 정확한 코드 완성을 제공함으로써 Copilot은 개발자들이 더 높은 순서의 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보해줍니다. AI 대 인간 프로그래머에 대한 논쟁이 계속되지만, AI가 여기에 머무르고 있고 개발 과정을 궁극적으로 향상시키기 위해 계속 진화할 것임은 분명합니다.
🤔 Q&A: 더 알아야 할 사항은 무엇인가요?
Q: GitHub Copilot은 개발자 생산성을 어떻게 향상시킵니까?
A: GitHub Copilot은 반복적인 코딩 작업을 자동화하고 코드 완성을 향상시켜 개발자가 상용구 코드에 소요되는 시간을 최소화합니다. 이를 통해 개발자들은 아키텍처와 디자인과 같은 소프트웨어 개발의 중요한 측면에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이는 생산성을 높이고 개발자들이 더 의미 있는 코드를 더 적은 시간에 작성할 수 있게 합니다.
Q: GitHub Copilot가 인간 개발자를 대체할 수 있나요?
A: GitHub Copilot은 인간 개발자를 대체하도록 설계된 것이 아닙니다. 이는 개발자를 지원하고 작업 흐름을 간소화하기 위해 만들어진 인공지능 기반 도구입니다. Copilot은 코드 제안을 생성하고 코드 스니펫을 작성할 수 있지만, 여전히 인간의 개입, 감독 및 코드 검토가 필요합니다. 개발자는 의사 결정, 문제 해결 및 소프트웨어 개발의 전반적인 품질 유지 등에 큰 역할을 할 것입니다.
Q: Copilot은 다른 프로그래밍 언어를 어떻게 처리하나요?
A: GitHub Copilot은 Python, JavaScript 및 C++와 같은 인기있는 프로그래밍 언어를 포함하여 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. GitHub Copilot은 대중적으로 사용되는 코드 저장소의 방대한 양의 코드를 활용하여 관련 제안과 완성을 생성합니다. 언어에 따라 다른 범위의 커버리지를 가질 수 있지만, 기저에 있는 AI 모델은 계속해서 학습하고 개선되어 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크에 대한 더 나은 지원을 제공할 수 있습니다.
Q: Copilot은 안전하고 개인 정보 보호에 주의를 기울이나요?
A: GitHub은 개인 정보 보호와 보안을 중요시합니다. Copilot은 사용자의 개인 저장소에서 코드를 업로드하거나 저장하지 않도록 설계되었습니다. Copilot을 훈련시키는 데 사용된 데이터는 개인 식별 정보와 민감한 정보가 제거된 공개 코드 저장소에서 가져옵니다. 그러나 사용자는 Copilot이 생성한 코드 스니펫을 검토하고 정리하여 조직의 보안 및 개인 정보 보호 정책과 일치하는지 확인하는 것이 중요합니다.
Q: AI 코드 지원 도구는 개발자 수요를 줄일까요?
A: Copilot과 같은 AI 코드 지원 도구는 개발자를 대체하기 위한 것이 아닌, 그들의 능력을 강화하기 위한 것입니다. 기술이 발전함에 따라, AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있는 개발자에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. AI 코드 지원은 특정 개발 작업을 간소화하여 개발자가 복잡한 도전과 혁신적인 솔루션에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이것은 개발 소프트웨어의 가능성을 확장하는 진화로, 개발자의 수요를 줄이는 것이 아닌 개발자에게 더 많은 기회를 창출합니다.
🌟 AI 코드 지원의 미래
GitHub Copilot과 같은 AI 코드 지원 도구는 소프트웨어 개발에 대한 혁명적인 여정의 시작에 불과합니다. 이러한 도구가 진화하고 개인화된 AI 모델이 일반화됨에 따라, 정확성, 효율성 및 다양한 개발 워크플로우와의 통합에 대한 추가적인 개선이 예상됩니다.
IDE 내에서 다양한 AI 기능을 중앙 집중화함으로써, 개발자는 최소한의 컨텍스트 전환으로 심리적으로 일관된 개발 경험을 누릴 수 있게 됩니다. 더 많은 기업이 AI 코드 지원을 받아들이면, 프로젝트 관리, 일정 계획 및 전체 소프트웨어 개발 생명주기에서의 진보를 기대할 수 있습니다. 그러나 AI 도구를 활용하고 인간 개발자의 창의력과 전문성을 유지하는 균형을 유지하는 것이 중요합니다.
AI 코드 지원의 진정한 잠재력은 개발자의 능력을 증폭시키고 더 적은 시간으로 더 많은 것을 달성할 수 있게 해주는 데 있습니다. 소프트웨어 개발에 있어서 흥미로운 시대이며, 개발자로서 우리는 이러한 도구를 받아들이면서 지속적인 개선과 혁신을 추구해야 합니다.
📚 참고 자료
- New York Times wants OpenAI to pay for training data (TechCrunch)
- Found: A Comprehensive GPS Sports Watch for Fitness Tracking That’s Made by Garmin (ENBLE)
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- Bing’s New Deep Search Uses GPT-4 to Get Thorough Search Results (ENBLE)
- Pinecone’s CEO is on a quest to give AI something like knowledge (ENBLE)
- OpenAI Releases ChatGPT Data Leak Patch: Issue Completely Fixed (ENBLE)
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