인공지능은 소프트웨어 개발자의 세계를 어떻게 변화시킬 것인가?

점점 더 많은 기업이 AI 기본 모델(예: OpenAI의 ChatGPT)을 사용하려고 시도함에 따라 동시에 자동화 플랫폼이 소프트웨어 개발자에게 미치는 영향이 점점 더 분명해지고 있습니다.

한편으로는 이러한 플랫폼이 개발자의 작업 방식을 혁신할 수 있는 반면, 이러한 플랫폼은 업계 종사자의 일자리를 위협하고 기존 프로세스와는 극명한 대조를 이룹니다.

즉, ChatGPT와 같은 플랫폼이 파괴적인 힘이며 벤처 자본가들에 의해 열정적으로 수용되었다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 연구 기관인 Gartner의 데이터에 따르면 생성적 AI 솔루션은 지난 3년 동안 17억 달러 이상의 투자를 받았으며 그 중 상당 부분이 AI 소프트웨어 코딩에 투자되었습니다.

자동화는 생성된 코드의 품질과 다양성뿐만 아니라 소프트웨어 개발에 다른 많은 잠재적인 영향을 미칩니다.

업계 분석가 Dave Vellante는 다음과 같이 썼습니다. "대규모 언어 모델은 복잡성을 줄이고 엔터프라이즈 자동화 플랫폼의 채택을 가속화할 수 있지만, 그 반대면은 소프트웨어 봇이 지능형 자동화를 통해 인간의 생산성을 높이도록 설계되었으며 GPT 모델은 일부를 잠식할 수 있다는 것입니다(만약 ”

이 새로운 현실로 인해 고객은 자동화 전략을 재고하고 공급업체는 플랫폼에 대한 기본 모델을 전달하는 메시지를 개선하게 되었습니다.

그럼 이 신기술은 오픈 소스 개발자 커뮤니티를 어떻게 변화시킬까요? 신흥 자동화 플랫폼이 양날의 검인 이유는 무엇입니까? 마지막으로, 이것이 업계를 어떻게 영원히 변화시킬까요?

AI의 실제 적용

AI가 폭발적으로 발전하기 전에 자동화는 이미 놀라운 발전 속도에 도달했습니다. 세계경제포럼(World Economic Forum)의 최근 예측에 따르면, 자동화와 기술 발전은 2025년까지 8,500만 개의 일자리를 대체할 것으로 예상되지만, "인간, 기계, 알고리즘이 점점 더 협력함에 따라" 9,700만 개의 새로운 역할이 창출될 것으로 예상됩니다.

OpenAI가 개발한 자연어 처리 모델 GPT-3과 같은 오픈 소스 생성 AI는 대부분의 기술 분야를 전복시킬 수 있으며 소프트웨어 개발자도 면역되지 않습니다.

예를 들어 GPT-3는 자동으로 코드를 생성할 수 있는데, Hugging Face와 같은 일부 스타트업에서는 이에 대비하기 시작했습니다.

Hugging Face의 CEO인 Clement Delague는 다음과 같이 말했습니다. “Hugging Face는 전 세계 스타트업 및 기타 기업을 위한 리소스이며, 우리는 그들이 시간, 비용 및 복잡성을 통해 거의 모든 자연어 처리 애플리케이션을 구축할 수 없도록 도울 수 있습니다. GitHub CEO인 Thomas Dohmke는 최근 블로그 게시물에서 "우리는 내부적으로 새로운 기능을 테스트하고 있으며 곧 GitHub Copilot을 사용할 수 있게 될 것입니다"라고 밝혔습니다. ”

AI 기술은 자동화된 테스트 외에도 코드를 최적화하고 개선 사항을 제안하며 오류 가능성을 줄이는 데 사용되었습니다. ChatGPT가 기술 세계에서 "Netscape와 같은" 순간을 달성했지만 IT 의사 결정자가 조직에서 이 기술을 어떻게 직접 구현할지는 확실하지 않습니다.

분석에서 벨란테는 최근 CIO 라운드테이블의 내용을 인용했습니다. 한 CIO는 로봇 프로세스 자동화, 머신 러닝, 인공 지능에 관해 이야기할 때 세 가지 모두 본질적으로 인적 자원이든 기타 자원이든 중복 자원을 제거하는 동일한 비즈니스 시나리오를 해결하려고 노력하고 있다고 말했습니다.

CIO는 다음과 같이 말했습니다. “OpenAI는 ChatGPT를 통해 일반적인 RPA를 중심으로 복잡한 아티팩트를 구축하는 데 따른 많은 '오버헤드'를 피할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 매우 흥미로운 가치 제안이라고 생각합니다. 숙달하는 데 오랜 시간이 걸리고 일반 사용 사례 이상의 가치를 얻는 데 오랜 시간이 걸립니다."

다른 사람들은 이러한 기술에 더 쉽게 접근할 수 있도록 노력합니다. Red Hat은 인프라 자동화를 단순화하기 위한 Project Wisdom 이니셔티브의 일환으로 커뮤니티 중심 AI를 구축하는 데 최선을 다하고 있습니다.

Red Hat 부사장이자 Ansible 사업부 총괄 관리자인 Tom Anderson은 다음과 같이 말했습니다. "이제 커뮤니티 여정의 시작입니다. 우리는 Discord와 같은 채널을 통해 이 작업에 협력하여 사람들의 참여를 유도할 것입니다."

To human Developer Concerns

문제의 다른 측면은 이 신흥 기술이 인간 개발자를 완전히 대체할 가능성이 있다는 것입니다. 실제로 Goldman Sachs Group Inc.와 같은 회사에서는 코드 작성을 지원하기 위해 이미 내부적으로 생성 AI를 사용하는 실험을 진행하고 있습니다.

조직이 AI 생성 코드에 너무 많이 의존하면 다른 문제도 발생할 수 있습니다. 예를 들어 다양한 작업에 대해 서로 다른 기본 모델이 있는 경우 단편화가 발생하여 개발자가 효과적으로 협업하기 어려울 수 있습니다. 또한 AI가 생성한 코드에 대한 견제와 균형이 없으면 문제가 발생할 수 있으며, 특히 ChatGPT에서 소위 "환각"이 여전히 발생할 수 있다는 점을 고려하면 더욱 그렇습니다.

Neuroflash의 공동 창립자이자 최고 마케팅 책임자인 Henrik Roth는 다음과 같이 말했습니다. "이러한 기술은 얼마나 많은 오류가 있더라도 '생각'이 옳다고 매우 설득력 있게 알려줄 것입니다." Roth는 ChatGPT가 창의적인 작업에 사용된다고 말했습니다. 글쓰기 및 광고를 위한 훌륭한 도구이지만 "저널리즘 및 과학과 같이 사실이 더 중요한 영역에서는 사람들이 모든 주장을 사실 확인해야 합니다." 소프트웨어 개발자를 위한 것입니다. 대기업, 특히 기계 학습, 인공 지능, 자동화의 교차점에 있는 기업에서는 Microsoft, AWS, Google을 비롯한 RPA를 대체 도구로 사용하고 있습니다.

벨란테는 "마이크로소프트는 수익 배분 측면에서 좋은 위치에 있고 관찰자들은 마이크로소프트와 OpenAI의 관계가 마이크로소프트의 AI 전략의 핵심이 될 것이라고 예상할 수 있다. 기술적인 관점에서 보면 마이크로소프트는 AWS와 구글에 뒤처진다고 할 수 있다"고 말했다. AI에서는, 하지만 비즈니스 모델에 있어서는 마이크로소프트가 앞장섰던 것 같습니다."

엔터프라이즈 기술에 대한 조사에서 그는 고객이 GPT 모델을 평가하는지, 어떤 사용 사례에 대해 평가하는지 물었습니다. 놀랍게도 56%의 고객이 이 기능을 평가하지 않는다고 답했으며 대다수는 고객 채팅 기술을 평가하고 있었습니다.

“표면적으로는 RPA와 자동화 플랫폼이 GPT 모델의 이점을 누릴 수 있으며 이러한 사용 사례는 대체로 상호 보완적이라는 결론을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 기본 모델은 코드를 작성하거나 안내 소프트웨어 로봇의 자동화 속도를 높일 수 있습니다. , 그러나 동시에 대규모 언어 모델의 기능과 일부 초기 RPA 사용 사례 사이에는 중복이 있으며 이는 시간이 지남에 따라 더욱 증가할 것입니다.”

AI 기반 모델은 직업 안정과 확립된 프로세스에 대한 위협이 남아 있더라도 작업 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 갖고 있으므로 개발자에게는 기회와 과제가 임박합니다.

시장은 여전히 ​​양극화되어 있습니다. 어려운 시기에 기업은 비용을 절감할 수 있는 방법을 찾고 자동화 기술이 변화를 가져올 수 있는 영역을 찾습니다. 그러나 동시에 기업은 돈을 벌기 위해 돈을 써야 합니다.

“GPT 모델은 새로운 아이디어를 낳고 있으며 구매자와 판매자 모두 기본 모델을 기회로 바꾸기 위해 열심히 노력하고 있습니다. GPT 모델의 초기 사용 사례는 흥미롭지만 기업 자동화 플랫폼을 직접 대체할 수는 없습니다. -최종 자동화에는 위험이 있지만 기본 모델과 자동화 플랫폼이 교차하는 곳에 확실히 벤 다이어그램이 있습니다.

실제로 생성 AI는 일부 RPA 사용 사례를 잠식할 것입니다. 반면에 두 기술을 함께 사용하면 더 넓은 범위의 작업을 자동화할 수 있습니다.

"그럼에도 불구하고 우리는 모든 공급업체가 채택을 단순화하고 가속화하기 위해 GPT 모델을 활용해야 한다고 믿습니다. 구매자는 한발 물러서서 상황을 테스트하고 이러한 새로운 혁신을 어떻게 배포하여 비즈니스에 가치를 더할 수 있는지 확인해야 합니다." 대부분의 기술을 혼란에 빠뜨린 AI 발전과 마찬가지로 자동화 플랫폼은 끊임없이 변화하고 있으며 미래가 어떤 모습일지는 시간만이 말해 줄 것입니다.

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