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⭐ 엔비디아의 CEO는 AI와 프로그래밍에 대해 뭐라고 말했나요?
⭐ 엔비디아가 아이들에게 프로그래밍을 가르치지 않는 것이 잘못된 이유
주요 요점
엔비디아의 CEO는 인공지능이 결국 인간 프로그래머의 필요성을 대체하여 이 분야의 전통적인 교육이 쓸모없게 될 것이라는 믿음을 표명했습니다.
인공지능은 최근 몇 년 동안 상당한 진전을 이루었지만, 여전히 불완전하기 때문에 코드 품질과 정교함을 보장하기 위해 사람의 개입이 필요합니다.
또한 인간 프로그래머는 복잡한 문제를 해결하고 접근 방식에서 유연성을 발휘할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 이는 인공지능 시스템이 아직 달성하지 못한 능력입니다. 또한, 사용자의 입력에 반응하고 새로운 기술 트렌드를 따라잡는 인간의 능력은 인공지능의 계산 효율에만 의존하는 것보다 더 가치 있는 것으로 입증되었습니다.
엔비디아의 CEO는 대부분의 코딩 작업을 처리할 수 있는 인공지능의 발전으로 인해 아이들에게 프로그래밍을 가르쳐서는 안 된다고 주장하지만, 인공지능이 업무에 기여하는 정도에 관계없이 개인이 여전히 프로그래밍에 능숙해져야 하는 몇 가지 설득력 있는 이유가 있습니다.
엔비디아의 CEO는 AI와 프로그래밍에 대해 뭐라고 말했나요?
두바이에서 열린 2024 세계 정부 정상회의 기조연설에서 엔비디아의 CEO인 젠슨 황은 인공지능이 곧 프로그래밍의 전체 과정을 통제하게 될 것이므로 개인에게 코딩 지식을 전수하는 것은 헛된 노력이라는 신념을 표명했습니다.
우리의 목표는 개인이 코딩할 필요가 없는 컴퓨팅 기술을 개발하여 프로그래밍 언어를 모든 사람이 본질적으로 이해하고 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 인공 지능의 놀라운 성과는 지구상의 모든 사람을 능숙한 프로그래머로 변화시킬 수 있는 능력에 있습니다.
인공지능은 기능적인 코드 세그먼트를 생성하는 능력을 입증했지만, 일부에서는 소프트웨어 애플리케이션을 개발하려는 개인에게 프로그래밍 원리에 대한 포괄적인 이해가 필수적이지 않다고 주장합니다.
AI는 프로그래밍을 얼마나 잘할까요?
젠슨의 발언을 비판적으로 검토하기 위해서는 그가 그러한 발언을 하게 된 맥락과 상황을 고려할 필요가 있습니다.
프로그래밍 작업에서 도움을 구하기 위해 온라인에서 제공되는 AI 모델을 활용하는 것은 하나의 옵션입니다.ChatGPT와 그 대응 모델인 CodeGPT와 같은 모델은 코딩과 관련된 질문을 포함한 다양한 유형의 질문을 해결하기 위해 특별히 설계되었습니다.
데니스 쿠리아/All Things N
이러한 인공지능 모델은 프롬프트를 실행 가능한 코드로 변환하는 데 놀라운 능력을 발휘합니다. 앞서 젠슨이 언급한 것처럼 이 모델의 주요 강점 중 하나는 프로그래밍에 대한 사전 지식이 없는 사용자도 AI를 사용하여 코드를 생성할 수 있다는 점입니다. 일상적인 언어로 원하는 결과에 대한 설명을 제공하고, 생성된 결과물을 복사하여 붙여넣기만 하면 요청된 사양을 정확하게 충족하는 완벽한 코드가 생성되는 것은 이 접근 방식의 효과를 입증하는 증거입니다.
아이들에게 프로그래밍을 가르치지 않는 것이 잘못된 이유
고로덴코프/ Shutterstock
황의 주장은 근거가 충분하고 구체적인 데이터로 뒷받침됩니다. 그럼에도 불구하고 여러 가지 현실적인 고려 사항으로 인해 개인에게 코딩 기술을 가르치는 것은 여전히 필수적입니다.
AI 코드는 여전히 오류를 확인할 수 있는 지식이 필요합니다
AI가 생성한 코드는 오류 없이 제대로 작동할 수 있지만, 오류가 없는 것은 아니라는 점을 인식하는 것이 필수적입니다. 코딩에 능숙해지면 CodeGPT와 같은 인공지능 시스템에서 생성된 결과물을 개선하고 최적화하는 데 필요한 전문 지식을 갖추게 됩니다. 이는 앞서 CodeGPT에 대한 분석에서 인간의 개입을 통한 개선 가능성을 강조하면서 강조한 바 있습니다.
CodeGPT는 코드를 생성할 수 있는 기능을 가지고 있지만, 출력물에 오류가 포함되어 있고 정해진 코딩 표준에서 벗어날 수 있으므로 사용자는 주의를 기울여야 합니다. 코드 작성에 이 기술을 활용하기 전에 단순히 텍스트를 복제하는 것이 아니라 그 기능을 이해하는 것이 중요합니다.
이 문제는 단순한 실수를 넘어 모든 프로그래머에게 익숙한 기본 프로그래밍 원칙을 준수하면서 사람이 읽을 수 있는 이해도를 높이는 것까지 포함합니다. AI가 만든 코드를 무분별하게 통합하면 코드가 복잡하게 얽히거나 소프트웨어, 사이트 또는 기타 디지털 플랫폼의 보안 기능이 손상될 수 있습니다.
프로그래머는 AI보다 더 나은 문제 해결을 위해 경험을 적용할 수 있다
프로그래밍은 기본적으로 개인적인 용도든 고객의 요구 사항을 충족하는 것이든 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 이 과정에는 프로그래밍 언어와 기술을 활용하여 추상적인 개념을 코드 개발을 통해 가시적인 애플리케이션으로 변환함으로써 효과적인 솔루션을 고안하는 것이 포함됩니다.
개발자로서의 경력을 쌓는 동안 개인은 아이디어가 기능적인 소프트웨어 애플리케이션으로 전환되는 과정에 대해 점점 더 정교한 이해를 얻게 됩니다. 반대로 인공지능 기반 챗봇은 이러한 광범위한 실무 경험의 이점이 부족하기 때문에 이전 경험을 활용하여 후속 작업에서 성과를 향상시키지 못합니다.
프로그래머는 사용자 요구를 충족하기 위해 코드를 더 잘 개선할 수 있다
다른 사람을 대신하여 애플리케이션을 개발할 때 프로젝트에 대한 자신의 의견과 의견을 제공할 가능성이 높습니다. 이러한 아이디어 교환은 반복적인 개발 주기의 필수 구성 요소를 형성하여 고객의 특정 요구 사항과 선호도에 맞는 소프트웨어 솔루션을 쉽게 만들 수 있게 해줍니다.
사람이 소프트웨어 애플리케이션을 개발하는 경우, 직접 수정하고 검토를 위해 후속 버전을 제출함으로써 사용자 피드백을 유연하게 통합할 수 있습니다. 반면, AI가 생성한 코드에 의존하는 경우 사용자는 문제나 우려 사항을 해결하기 위해 AI 시스템에 의존해야 하므로 제품을 수정할 수 있는 능력이 제한됩니다. 이로 인해 새로운 오류가 발생하거나 코드의 유익한 부분이 변경되거나 보안 취약점이 발생하는 등 의도하지 않은 결과가 발생할 수 있습니다.
프로그래머는 AI보다 빠르게 변화하는 기술 트렌드에 적응할 수 있다
인공지능 모델은 기존 정보 소스에서 지식을 도출하므로 온라인에서 찾은 콘텐츠를 효과적으로 복제할 수 있습니다. 하지만 기존 데이터 세트에 아직 문서화되지 않은 첨단 기술과 새로운 트렌드를 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
프로그래머는 특정 프로그래밍 언어의 숙련도를 유지하기 위해 해당 언어의 발전에 대한 정보를 지속적으로 파악하여 지식 기반을 업데이트해야 합니다. 또한 특정 작업에 가장 적합한 언어를 식별할 수 있는 능력이 있어야 하며 상황에 따라 코딩 방식을 적절히 조정할 수 있어야 합니다.
프로그래머는 긴급한 패치 요청에 AI보다 빠르게 대응할 수 있다
물론 코드 자체에서 문제가 발생하는 경우 프로그래밍에 능숙한 사람만이 상황을 효과적으로 해결할 수 있습니다. 실제로 제로데이 취약점에 직면했을 때 잠재적 피해를 완화하기 위해서는 적시에 식별하고 수정하는 것이 가장 중요하기 때문에 신속한 조치가 필수적입니다.
코드베이스는 사람이 작성하든 인공지능 시스템이 작성하든 관계없이 오류가 발생하기 쉽습니다.하지만 코딩에 능숙한 사람은 코드 내에서 발생할 수 있는 문제를 더 쉽게 식별하고 이해할 수 있습니다. 반대로 프로그래밍 지식이 없는 사람은 기술과의 효과적인 소통에 필요한 기본 개념에 익숙하지 않기 때문에 인공지능 시스템을 통해 이러한 문제를 해결하는 방법에 대해 어려움을 겪을 수 있습니다.
인공지능을 통해 프로그래밍 경험이 없는 개인도 코드를 작성하고 활용할 수 있는 것은 사실이지만, 젠슨 황의 주장이 오해의 소지가 있는 것으로 간주해서는 안 됩니다. 그럼에도 불구하고 자신 또는 다른 개인의 요구 사항에 맞는 솔루션을 설계하려면 원활하고 효과적인 운영을 보장하기 위해 기본적인 프로그래밍 기술이 필수적입니다.