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누구도 처음부터 훌륭한 엔지니어나 프로그래머, 과학자로 태어나지 않음. 수많은 밤샘과 반복 훈련, 실패와 어리석은 실수를 거친 경험의 축적으로 성장했음 이제 그런 기회와 예산이 사라진다면 다음 세대의 뛰어난 엔지니어가 어떤 경로로 성장할 수 있을지 의문임 해커 뉴스의 일부를 발췌했다.출처 : https://news.hada.io/topic?id=32441 AI가 소프트웨어 엔지니어링의 중산층을 없애고 있음 | GeekNewsAI는 구현 속도의 제한을 없애 취약한 엔지니어링 문화를 가진 프로젝트가 복구 불가능한 복잡성에 도달하는 시간까지 크게 단축함 하루 만에 수만 줄을 생성할 수 있지만 사람이 이해하고 검토news.hada.io 의견 중 아래 내용이 인상깊다.성능 개선 해커톤을 요청했지만 이미 헛수고일..

최근 많은 유튜버와 AI 에반젤리스트들은 IT 산업의 규칙이 완전히 바뀌었다고 말한다. 이제는 누구나 개발할 수 있으며, 앞으로는 전문 개발자가 더 이상 필요하지 않을 것이라는 주장도 어렵지 않게 접할 수 있다.일부는 맞는 말이다.현재의 개발 환경에서 AI를 배제하고 생산성을 논하기는 어렵다. AI가 제공하는 편의성과 속도를 경험하고 나면, 과거의 개발 방식으로 완전히 돌아가는 것은 사실상 불가능하다. 그러나 이러한 주장은 절반만 맞고, 나머지 절반은 틀렸다. 우리는 AI를 결국 도구라고 부른다.그 도구를 사용하는 사람이 10년 이상의 경험을 가진 뛰어난 엔지니어라면, AI를 통해 기존의 여러 개발자가 수행하던 일을 압축적으로 처리할 수 있다. 분석, 설계, 구현, 검증을 빠르게 반복하며 조직 전체에 버..

AI 페어 개발을 활용하면 기존과 비교하기 어려울 정도로 높은 개발 속도와 생산성을 얻을 수 있다. 그러나 그 성과는 AI 자체의 능력보다, AI를 사용하는 사람이 어떤 분석과 설계를 기반으로 개발하느냐에 따라 크게 달라진다.이미지 분류 기능을 개발한다고 가정해 보자.가장 단순하게 생각하면 마스터 이미지를 구축한 뒤, 사용자가 업로드한 이미지와 비교하여 해당 이미지가 무엇인지 판별하는 기능이다.예를 들어 고양이와 강아지 이미지를 학습 데이터로 구축하고, 사용자가 제출한 사진이 고양이인지, 강아지인지, 또는 둘 다 아닌지를 판단하는 문제는 비교적 단순하다. 그러나 실제 업무에서 이처럼 단순한 분류 문제는 거의 존재하지 않는다. 현실에서는 훨씬 복잡한 사물을 식별해야 하며, 하나의 이미지를 여러 계층과 카테..

스스로를 AI 엔지니어 또는 AI 개발자라고 부르는 많은 사람이 하는 주장 중 가장 터무니없는 것 중 하나는, AI가 인간보다 코드를 더 잘 작성하며 오류도 더 적게 발생시킨다는 주장입니다.AI에 대한 실질적인 통찰력을 가진 사람이라면 이러한 주장이 기본적인 전제를 완전히 무시하고 있다는 사실을 이해해야 합니다. AI는 특정 도메인에서 인간이 작성한 코드를 학습하고, 확률적 추론을 통해 결과물을 생성합니다. 다시 말해 AI는 진정으로 독창적인 코드를 작성하는 것이 아닙니다. 인간이 작성한 기존 코드의 패턴을 학습한 뒤, 일정한 논리 구조에 따라 이를 재구성하고 재현하는 것입니다.최근 제가 겪은 가장 답답한 경험 중 하나는 소위 AI 개발자라고 불리는 사람들을 상대하는 일이었습니다. 전체 코드의 70~80..

AI 개발을 하며 느낀 점을 서술한다.사용하는 LLM은 OPENAI CODEX GPT5.5. agents.md를 작성하고 각종 필요한 룰과 규칙을 정의한다.코드는 skills를 전역 폴더에 설정하고 코드 컨벤션 및 각종 주의사항을 기입한다. . net의 경우.editorconfigDirectory.Packages.propsglobal.json등을 통해 기본적인 컨벤션과 스펙을 폴더 기준으로 LLM에 노출할 수 있다. 프로젝트 구성은 직접 진행했지만 vertical slice architecture를 기술할 경우 해당 프로젝트를 생성해 주며폴더나 파일 구성이 이미 있을 경우 참조해서 해준다. 페어 코딩의 경우 기본적으로 plan 작성과 report 보고를 기준으로 한다. 코딩 계획을 세우고 일반논리를 작성..

투표 기록 절대 선은 없지만절대 악은 존재한다고 생각합니다.

나는 AI 제품이 대부분 인간과 협력하는 제품을 만드는 방식으로 이해했다. 근데 언젠가부터 인간과 협력하는 것이 아닌 AI가 독자적으로 동작하는 방식으로 변경됐다. 처음 MS가 "리콜"을 시장에 출시했을 때를 기억하는 사람이 있을지 모르겠다.그때 시장 반응은 개인정보가 유출될 수 있다는 이유로 엄청난 반대에 부딪혔다는 것이다. 그런데 오픈클로는 어떤가?오픈클로는 사용자 컴퓨터에 설치되어 시스템 전체를 스캔할 수 있는 제품이다.하지만, 시장은 환호했다.단, 오픈클로는 사용자가 설치 여부를 선택할 수 있겠다. 나는 MS가 시장에서 실패하는 것이 사용자가 인식할 수 있는 제품을 개발하기 때문이라고 생각한다.애플, 구글, 메타는 사용자가 인식할 수 없는 방식으로 개인정보를 수집한다.MS는 항상 이 지점에서 실패..

나는 10년 전에 이세돌과 알파고의 대국에서 이세돌이 패하는 것을 보며 누군가에게 이렇게 말했다. 컴퓨터 프로그래밍이 사라질 거다.컴퓨터 프로그래밍과 공학의 궁극적 목적은 자동화다.이걸 가장 잘 하는 것이 AI라면 그것이 1만 줄이던 10만 줄이던 10억만 줄이든 무슨 상관이겠느냐.인간의 평가 범주를 벗어나기 시작하면 돌이킬 수 없다. 위와 같이 이야기했던 기억이 있다. 사실 나는 이러한 자동화의 열렬한 지지자였다.인간도 분석과 기초 없이 5천 줄, 1만 줄씩 코드를 작성하지 않나.그럴 바에는 기계가 더 잘할 것이라고 생각한다.왜냐면 매번 새로 만들면 되니까. 이건 docker나 현대 클라우드 인프라 개념을 프로그래밍으로 가져오는 것이다.하나의 코드가 모든 걸 잘할 필요가 없다.하나의 코드는 그 코드가 ..