소프트웨어 엔지니어링의 혁신: 대규모 언어 모델의 영향

대규모 언어 모델(LLM)의 급속한 발전은 소프트웨어 엔지니어링을 포함한 다양한 분야를 변화시키고 있다. 불과 몇 년 만에 LLM은 고급 코드 자동 완성 도구에서 소프트웨어 설계, 전체 모듈 구현 및 수정, 소프트웨어 엔지니어의 생산성 향상을 수행할 수 있는 AI 에이전트로 진화했다.

AI 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트에 대한 일부 흥분은 과장되어 있지만, 이러한 새로운 AI 도구를 활용하여 더 짧은 시간에 더 많은 작업을 수행하는 개발자에게는 부인할 수 없는 가치가 있다. LLM이 코딩 경험을 변화시키는 세 가지 주요 방법이 있다.

1. LLM을 조력자로 직접 사용

개발자는 ChatGPT 및 Claude와 같은 챗봇을 코딩 도우미로 점점 더 많이 사용한다. 이러한 모델은 텍스트 설명에서 코드를 생성하고, 제공된 코드 조각을 구체화하고, 디버깅을 지원하는 데 도움이 된다. 이러한 도구의 유용성을 인식한 제공업체는 개발자 경험을 개선하기 위해 기능을 개선하고 있다. 예를 들어, Claude의 새로운 아티팩트 기능을 사용하면 모델 내에서 코드를 반복적으로 보고 실행할 수 있다.

2. 개발 환경에 통합된 LLM

고급 AI 코딩 도우미는 플러그인으로 IDE(통합 개발 환경)에 통합되어 프로젝트 파일과 코드베이스를 활용하여 보다 정확한 응답을 제공하고 복잡한 작업을 처리한다. Microsoft는 코드 조각 도구에서 다양한 개발 작업을 위한 전체 도우미로 진화한 GitHub Copilot으로 이 분야를 개척했다. Amazon의 Q는 코드 자동 완성 및 언어 간 마이그레이션을 포함한 유사한 기능을 제공한다. 탭나인(Tabnine), 리플리트(Replit), 코디움(Codeium)과 같은 스타트업도 상당한 발전을 이루고 있으며, 탭나인은 개발자들이 코드의 30%에서 40%를 작성하는 데 이를 사용한다고 보고했다.

3. 소프트웨어 개발의 에이전트 프레임워크

에이전트 프레임워크는 프로젝트를 완료하기 위해 함께 작동하는 여러 LLM을 포함한다. 예를 들어, 한 에이전트는 높은 수준의 계획을 설계하고, 다른 에이전트는 자세한 단계를 제공하고, 세 번째 에이전트는 코드를 작성하고, 네 번째 에이전트는 구성 요소를 검토하고 통합할 수 있다. "최초의 AI 소프트웨어 엔지니어"로 낙인찍힌 AI 스타트업 코그너티션(Cognition)의 데빈(Devin)은 LLM 에이전트와 다양한 도구를 사용하여 프로젝트를 처음부터 끝까지 완료함으로써 이 개념을 잘 보여준다.

이러한 AI 에이전트의 가능성에도 불구하고 일부 시연은 그 능력을 과장했다는 비판을 받았다. AI 에이전트가 중급 또는 선임 소프트웨어 엔지니어를 대체하려면 아직 갈 길이 멀다. 또한 GitHub Copilot과 같은 도구는 때때로 안전하지 않은 코드를 생성할 수 있으며, 이로 인해 개발자가 철저한 검토 없이 AI 생성 코드에 과도하게 의존하는 "자동화 맹목증"에 대한 우려가 발생한다.

여러 연구에 따르면 GitHub Copilot과 같은 AI 도우미는 개발자 생산성을 높이고 솔루션을 찾는 대신 작업에 집중할 수 있도록 도와준다. ChatGPT와 Claude는 이제 소프트웨어 디자인 아이디어 초안을 작성하고, 초기 코드 버전을 준비하고, 새로운 코딩 기술을 배우기 위한 일반 도구이다.

그러나 AI 소프트웨어 개발 보조원에 대한 흥분은 노련한 엔지니어들의 면밀한 조사를 받았다. AI가 아직 소프트웨어 개발자를 대체하고 있지는 않지만, AI 코딩 어시스턴트의 초기 단계는 많은 가능성을 보여준다. 이러한 도구와 모델이 성숙해짐에 따라 소프트웨어 엔지니어링에서 추가적인 생산성 향상을 기대할 수 있다.

다가오는 VB Transform 2024 컨퍼런스에서는 업계 리더들이 참여하여 AI의 교차 기능 미래에 대해 논의하는 전문가 패널과 함께 이러한 주제를 탐구할 것입니다. 그곳에서 뵙기를 바라겠다!  (Impact Lab)