ChatGPT-4는 매우 효과적이어서 많은 프로그래머가 일자리를 잃게 될까요?

표지는 제가 개인적으로 너무 좋아하는 로봇 AI 게임 "디트로이트 - 비컴 휴먼" 입니다.

Zhihu에서 본 질문인데, 단 며칠 만에 수백 개의 답변이 나왔습니다. ChatGPT의 현재 최고 상태를 입증하는 것 외에도 몇 가지 문제점도 반영합니다. 일반 대중에게는 불안이나 공포의 요인이 있습니다.

사실 일반 대중뿐만이 아닙니다. 뉴스를 주목해 보면 이미 미국에서는 AI로 인한 숨겨진 위험에 대해 경고하고 ChatGPT 교육을 중단하는 목소리도 많이 나오고 있습니다. -5. 이 문제에 관해서는 실제로 그것을 기대했습니다. 서구세계에는 백인좌파가 만연해 있다. 특정 산업이 조금만 발전하면 독점금지, 인권조사, 환경보호 문제 등으로 낙인이 찍히는 경우가 많다. 이것들이 중요하지 않다고 말하는 것은 아니지만, 개발은 최후의 수단이고 이것들을 개발보다 앞세워서는 안 됩니다.

ai의 영향력과 인기가 너무 커서 예외가 될 이유가 없습니다. 물론, 이는 중국에게 좋은 일입니다. 중단을 선언하는 것이 최선입니다. 이는 우리가 따라잡을 시간을 줄 뿐입니다. 한 단계 더 나아가 문제 자체로 돌아가 보겠습니다.

ChatGPT-4 plus를 직접 충전해서 며칠 동안 많이 사용해 보니 더 이상 처음만큼 놀랍지 않습니다. 특히 최근 대형모델 관련 원리에 대한 지식이 보충되면서 원리적인 관점에서 볼 때 대형모델 역시 확률과 통계에 기초한 모델이다. 기본적으로 모델 학습의 목표는 입력 텍스트를 기반으로 확률이 가장 높고 효과가 가장 좋은 답변 텍스트를 생성하는 것입니다. chatGPT3.5 버전이 종종 헛소리를 심각하게 말하는 이유이기도 합니다. 말도 안 되는 것처럼 보이는 우리의 대답은 바로 고전적인 부모님의 결혼식 질문과 같이 AI의 눈으로 볼 때 가장 그럴듯한 결과입니다.

코드 작성도 마찬가지입니다. ChatGPT의 코드도 동일한 논리를 기반으로 생성됩니다. 코드를 어느 정도 이해하고 편집할 수 있는 능력이 있지만 실제 프로그래밍 작업을 거치지 않았기 때문에 답변이 약간 추측에 가까운 경우가 많습니다. 특히 기성 답변이 없는 상대적으로 틈새 질문의 경우 더욱 그렇습니다. 이전에 ChatGPT API를 기반으로 도구를 개발할 때, 주어진 코드가 그럴듯해 보이는 경우가 많았고, 그런 문제도 있었습니다.

그렇다면 ChatGPT가 계속해서 반복하고 추가 결과를 얻는다면 엔지니어를 대체할 수 있을까요? 우리는 낙관적인 가정을 하고 GPT-4에는 다양한 코딩 분야에서 2~3년의 경험을 가진 평균 수준의 엔지니어가 있다고 가정합니다. 그렇다면 프로그래머를 대체할 수 있을까요?

AI 관련 시연만 보면 걱정과 불안감이 드는 것은 당연합니다. 가끔 ChatGPT 코드가 좀 더 원활하게 작성된다면 이 코드가 나를 대체할 수 있을까 하는 생각이 들 때가 있습니다. 그런데 눈 깜짝할 사이에 다음날 심사회의가 있었고, 순간적으로 안도감을 느꼈습니다. ChatGPT는 코드를 작성할 수 있지만 여전히 상사에게 보고할 수 있나요?

그래서 대답은 '예, 아니오'입니다.

실제 개발 경험이 있는 사람이라면 누구나 프로그램 개발이 단순히 코드를 작성하는 것이 아니라는 점을 알아야 한다고 생각합니다. 코드 작성은커녕 미디어 기사를 작성한다고 해도 감히 GPT가 기사를 작성하고 검토 없이 게시하도록 놔두는 미디어 회사는 없을 것입니다. 감히 이런 일을 하려는 편집자는 아마도 그의 경력을 끝내게 될 것입니다.

코드를 작성하고 거기에 넣는 것만이 아닙니다. 개발 전에 요구사항 검토 회의를 열어 검토 요구사항의 구체적인 내용과 다양한 세부 사항을 이해하고 완전히 이해되었는지 확인해야 합니다. 개발 프로세스 중에는 다른 업스트림 및 다운스트림 협력자와 진행 회의도 개최되어 API 인터페이스 및 데이터와 같은 다양한 사양을 논의 및 공식화하고 모든 당사자의 진행 상황을 조정합니다. 개발이 완료된 후 전체 업스트림 및 다운스트림 링크가 일반적으로 원활하게 작동하는지 확인하기 위해 공동 디버깅 및 테스트가 필요합니다. 테스트가 완료된 후 제품 관리자와 요청자를 초대하여 출력 결과가 요구 사항을 충족하는지 검토하고 최종적으로 제품이 온라인으로 출시됩니다.

특히 일부 대기업의 경우 코드는 물론이고 다양한 규정과 사양으로 인해 전체 개발 과정이 매우 복잡합니다. 특히 온라인 접속과 같이 큰 영향을 미치는 작업에는 여러 단계의 승인이 필요합니다. 다양한 문제가 발생하고 차단될 때 사람들은 확실히 소통하고 조정해야 합니다.

엔지니어가 요구 사항을 완료하면 코드 작성 시간의 20%만 소비할 수 있습니다. 남은 시간의 대부분은 회의, 테스트, 디버깅 등에 사용됩니다. 즉, 나는 컴퓨터와 코드를 다루는 데 많은 시간을 소비하지 않습니다. 결국 코드는 사람들이 사용하도록 작성되고, 아무도 사용하지 않는 코드는 아무리 아름답게 작성되어도 가치가 없습니다.

둘째, GPT-4의 컨텍스트 이해 및 코딩 능력은 매우 뛰어나고 어떤 경우에는 우수한 엔지니어 수준에 도달하더라도 인간을 대체할 수는 없으며 소위 기본 추가, 삭제, 수정 및 쿼리 엔지니어도 대체할 수 없습니다.

이유도 아주 간단해요. 실제 프로젝트나 개발에는 배경지식이 너무 많기 때문이죠. 인간의 언어에 관해 말하자면, 패치와 함정이 너무 많습니다. 이를 우리가 흔히 입소문이라고 부르는 것입니다. 실제로 입소문으로 전해지는 것은 개발 과정에서 중요한 정보인데, 이 정보는 매우 복잡하고 문서에 포함되지도 않습니다(예: 특정 요구 사항). 사장님이 제안했는데, 어떤 나쁜 디자인이 사장님이 직접 제안해서 만든 거예요. 이 모든 것은 엔지니어가 사람과 사람을 이어가며 시간이 지남에 따라 경험을 축적하는 데 달려 있습니다. 새로운 수석 엔지니어가 익숙해지려면 GPT는 물론이고 한두 달 정도 걸릴 것입니다.

프로젝트의 함정과 역사적 문제를 문서화해야 할 때마다 상사에게 대용량 문서를 작성하여 GPT에 제출하도록 요청해야 할까요? 일부 복잡한 프로젝트에 대한 이러한 문서의 길이는 말할 것도 없습니다. 실제로 작성했다고 하더라도 GPT가 이해하지 못해 작성된 코드에 문제가 있다면 어떻게 해야 할까요? GPT와 반복적으로 소통하고 변경을 요청하려면 시간이 더 걸리지 않을까요? 사장님이 하루종일 다른 일을 하지 않으실 때 GPT와 채팅을 하셨죠...

사장님은 수정을 위해 GPT와 논쟁을 벌일 시간도 있었을 텐데, 제가 이미 직접 작성을 끝냈거든요.

마지막으로, GPT-4는 코드를 작성하고 몇 가지 질문에 답할 수 있다는 개인적인 이해를 간략하게 공유하고 싶습니다. 도구 탄생의 의의는 생산성을 높이고, 인간의 노동을 해방시키며, 인간이 단순히 인간을 대체하는 것이 아닌 다른 더 높은 수준의 작업에 에너지를 쏟을 수 있도록 하는 것입니다. 간단히 말해서, GPT를 사용하면 프로그래머의 코딩 효율성이 향상되고, 같은 사람이 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

표면적으로는 효율성 향상으로 인해 일부 사람들이 일자리를 잃을 것으로 보입니다. 하지만 이는 수요가 일정하다는 전제에 기초한 것이지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 기술의 발전은 단순히 사용 비용을 줄일 수 있는 것이 아닙니다. 이전에는 가격이 저렴했다면 새로운 수요가 창출되고 새로운 산업과 기회가 창출될 가능성이 매우 높습니다.

마차 시대에는 소수의 사람만이 멀리 이동할 수 있었습니다. 자동차의 대중화로 인해 마차 운전자가 사라진 것처럼 보이지만, 멀리 여행하려는 사람들이 많아지면서 여행 수요가 직접적으로 불붙었습니다. 이에 따라 자동차 여행을 중심으로 석유, 호텔, 고속도로 등 일련의 산업체인이 발전해 더 많은 일자리를 창출하게 됐다. 이는 산업혁명 이후 농민의 비율이 급격하게 감소하는 이유이기도 하다. 생산성이 증가했기 때문에 농민의 20%만으로도 모든 사람의 식량 수요를 충족할 수 있고, 다른 사람들도 더 높은 가치의 일을 할 수 있다.

이러한 관점에서 GPT는 마차의 부담을 덜어줌으로써 인간이 더 멀리 나아갈 수 있게 해주는 새로운 시대의 자동차에 가깝습니다.

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