지금이 소프트웨어 개발을 배우기에 가장 좋은 시기이다. [feat. geeknews]

 

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지금이 소프트웨어 개발을 배우기에 가장 좋은 시기일지도 모릅니다 | GeekNews

 

Now might be the best time to learn software development

Now might be the best time to learn software development

 

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AI로 개발자를 해고하는 것은 스스로를 가해하는 것.

 

AI의 놀라운 퍼포먼스로 AI로 사라지게 될 직업군에 대한 뉴스들이 끊이지 않습니다. [특히 개발자를 향한 뉴스들...ㅠ]

 

실제로 많은 IT 기업들의 개발자 채용이 줄어든 것은 표면적으로 드러난 사실이기도 합니다. [그렇다고 그게 AI 때문인지는 알 수 없죠.]

 

특히 IT회사가 개발자를 구조조정하는 과정과 AI로 생산된 코드의 비율에 대한 뉴스는 개발자의 위기감을 더 증폭시키고 있습니다.

 

해당 글은 AI로 인한 공포 분위기를 전환시켜 주는 신선한 글입니다.

 

AI 퍼포먼스를 인정하지만, AI 퍼포먼스로 개발자를 대체하는 게 아니라, 개발자로 하여금 AI 퍼포먼스를 적극 활용하게 해서

 

강력한 개발자들을 만들어야 한다고 설득력 있게 자신의 생각을 이야기하고 있습니다.

(농부로 비유하면 엄청난 생산성을 갖춘 콤바인 기계 사용법을, 군인들에게는 공격용 헬기 사용법을 알려주는 것.)

 

AI로 부정적인 뉴스로 도배되는 세상에서 저자는 매일 매일 즐거운 인생을 살아갑니다.

 

새로운 에이전트로 시험해보고, 에이전트한테 명령을 내리고 그 시간 동안 운동을 해서 몸짱이 되었다는...

 

LLM 기술이 모두에게 공개되면서 사실상 접근할 수 있는 모든 사람들이 AI를 활용해서 @의 생산성을 갖출 수 있게 된 것입니다.

 

모두가 공격적인 생산성을 갖출 수 있는 상황에서, 개발자를 자르는 방식의 방어적인 전략 수단을 가져가는 것은 바람직하지 않다고 합니다.

 

앞으로의 개발자의 역할

 

저자는 개발자가 프로그래밍 언어로 문제를 해결하는 사람보다는, 문제의 본질을 발견하고 현실과 요구사항을 조율할 수 있는 사람이라고 정의합니다.

 

AI의 생산성으로 문제해결에 대한 속도가 빨라진 것은 사실이지만,

 

진짜 중요한 것은 "무엇이 도움이 되는 해답"인지 구분할 수 있는 역량이 중요하다는 것을 강조합니다.

 

또한 많은 LLM이 어느 순간부터 사용자를 만족하는 응답에 집중하는 경향이 있어,

 

AI를 다루는 개발자가 주의해야할 필요가 있다고 합니다. 

 

AI와 상호작용하면서 경계해야 할 지점을 인지하는 것과 AI가 반환한 결과물을 어떻게 정제해서 사용하는지

 

AI가 생성하는 결과물이 터무니 없는 것인지, 현실적으로 정확한 문제 해결 코드를 생성해줬는지를 판단하는 것이 AI개발자의 주요한 역량인 점이죠.

 

나아가  문제를 해결할 수 있는 좋은 도구들이 빠르게 발전하고 있고, 프로그래밍 언어나 도구를 빠르게 배우기 좋은 시점이기도 합니다.

 

LLM이 가지는 배움의 퍼포먼스를 활용할 수 있는 부분도 AI 개발자의 주요한 역량이 될 수 있습니다.

 

위의 내용을 종합해보면 저자는 

 

AI를 적극적으로 활용해서 생산성을 높일 수 있는 개발자를 양성하고, 더 많은 개발자를 뽑아서 AI 퍼포먼스를 갖춘 개발자를 만드는 것을 고민해야 하는데,

 

AI로 개발자가 필요 없어졌다는 분위기는 업계에 좋은 영향을 주지 않는다고 주장합니다.

 

무언가를 배우기 쉽고, 생산성을 높일 수 있으며, AI의 결과물에 대한 인간의 개입이 더 필요한 시기이다.
AI의 판단을 검증하고 책임질 수 있는 전문가의 역할이 필요한 시점. 

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개인 생각. 배움과 접근의 심리적 저항감을 낮춰준 LLM

 

댓글의 내용 중 하나인 "심리적 지원"에 대해서 크게 공감했습니다.

 

저자의 글 중 많은 부분에서 고개를 끄덕이면서 공감했습니다. [유쾌한 비유들이 많습니다.]

 

AI로 개발자를 대체하는 것보다, AI를 통해 더 많은 생산성을 가질 수 있는 개발자로 전환하는 것을 기업이 목표로 둬야 한다는 것은 놀라운 사고의 발상입니다.

 

무료로 LLM에 접근할 수 환경이고, 더 많은 요청과 더 좋은 모델을 쓰기 위한 비용이 삶에 영향을 주지 않는 비용이라서 사실상 모두에게 LLM 기능이 공개된 상황입니다. [10$만 충전해도 개발 환경에서 다양한 API를 적극 사용해서 충분히 개발해 볼 수 있죠.]

 

"심리적 지원"과 배움이 쉬운 환경은 서로 시너지를 냅니다.

 

예전에는 막히거나, 무언가를 모르는 상황이 발생했을 때 해당 상황을 뚫고 나아가려는 힘을 갖추는 게 쉽지 않았습니다.

 

어떤 키워드로 검색을 해야할지, 문제의 상황을 어디서부터 점검해야 할지 막막했죠.

 

이제는 자연어 기반으로 LLM한테 질문을 던지기만 해도 고려해야 할 시뮬레이션 상황이 확 줄어듭니다.

 

특히 코드나 예외 메시지를 같이 넘기는 경우는 훨씬 더 명확하게 좁혀지죠.

 

기존 코드와 사용하고 있는 언어 버전을 넘기면서 더 깔끔하고 현대적인 방법으로 리팩터링 해달라고 한다면, 

 

새롭게 도입된 문법을 적용해서 가독성 좋은 코드를 만들어주기도 합니다. [혹은 제가 몰랐던 API들을 사용해주기도 하죠]

 

더 무서운 것은, 개발자의 역량 범위가 어디까지 발전될 수 있을지 모를 정도로 넓어질 수 있다는 것입니다.

 

최근에 경험한 것은 인프라 동료로부터 도커 파일을 만들어 달라는 요청을 받았는데,

 

LLM과 함께 작업하면서 1시간 만에 해결한 경험입니다.

 

기본적인 구조를 갖추는 방법, 어떤 Flow로 진행해야 하는지 체크하고 필요한 정보만 채우니 금방 끝나더군요.

 

또한 인프라 동료가 요청한 메시지들을 이해하지 못했는데, 해당 메시지를 LLM에게 넘기면서 대화 상황을 같이 전달하니

 

해당 내용들을 풀어서 설명해주면서, 인프라 동료의 요청에 대해서 더 명확하게 이해할 수 있었습니다.

 

예전이었다면, 자리로 찾아가서 하나 하나 물어보면서 해야 할 작업을 인프라 동료와 저 모두 편리하게 해결할 수 있게 된 거죠.

 

AI로 인해 개발자가 대체될 수 있다는 사고보다는

 

AI로 인해 더 많은 퍼포먼스를 갖춘 개발자가 될 수 있다는 사고가 더 중요한 것 같습니다.

 

저자의 말처럼 개발자는 단순히 어떤 언어의 전문가 혹은 도메인 해결 전문가라고 정의되는 것보다는

 

본질적인 문제를 발견하고, 현실적으로 해결할 수 있는 방법(도구, 언어, 프레임워크)을 선택해서 요구사항을 만족시키는 서비스를 만드는 전문가라 생각합니다.

 

회사의 경영진 혹은 개발센터장, 팀장님, CTO 분들이 꼭 봤으면 하는 좋은 글이라 생각합니다.

 

 

LLM이 생성한 정보들을 수확하는 개발자?의 모습