"앞으로 6개월 안에 Ai가 코드 90% 작성" 한다고 분명 올해초에 말했고 이제 그 시점부터 6개월이 지났음.
내부모델 기준에서도 그렇고 지금 상용서비스에서도 그런데 결과적으로는 틀렸다고 본다
인간이 코드를 읽고 관리감독할 수 있는 선에서는 인간+ai 협업으로 90% 실제로 찍는데
감독하는 인간의 역량을 넘는 순간부터 효율이 바닥을 치기 시작함.
그래서 ai를 통한 생산성 향상에 자꾸 의문이 따라오는거임
사람이 원래 할 수 있던 일을 더 빠르게 할 수 있도록 해주지만 그 사람이 원래 전혀 못하던 바운더리까지 커버쳐주진 못하는거임
그래서 난 뭔가 이 상황이 좀 이상하다고 생각함. 아모데이는 "역할의 전환"이라고 했지만 정말 그런지 좀 더 지켜봐야겠지 이정도 수준에 올라온지 몇개월 안지났으니까..
왜 바닥침? 커버쳐줄 수 있고 high level decision을 보조해줄 다른 모델도 있는데
코드 퀄리티나 생산 속도가 올라간게 아니기 때문임. 그리고 ai, 특히 llm이 인간의 한계 자체를 넓힌다면 연구에서도 뭔가 도약이 보여야 하는데 아직은 너무 미미함. 주로 llm과 상관없는 영역에서만 뭐가 좀 있고 llm 자체로부터는 뭐가 안나옴. 내가 잘 모르는 고급 영역을 믿고 맡길 수 있는 정도는 아닌것 같음 아직
@ㅇㅇ 마자 그래서 아모데이 조롱받기도함 ㅇㅇ;
@ㅇㅇ 오히려 AI가 짜면 그거 하나하나 다 따라다니면서 확인하고 리뷰해야해서 잘하는 인간이 짜는것보다 확인해야되는 영역이 넓어져서 아이러니하지
내가 모르는 고급 영역에서 시도해본 적 있는데 kernel관련 최적연산 시도 해보니 잘해서, 난 연구적으로 존나 도움 받고있음. 옛날같았으면 시도도 못했을 최적화 영역을 해줘서
@ㅇㅇ 근데 여기서 이야기하는 애들은 그냥 토이프로젝트 이야기하고 필드에 있는 실무자 기준에서는 ai가 코딩하면 일이 두배가 오히려 더 늘어나는 느낌이긴해
@스텔라 일 두배 맞는데 쉬지 않고 돌릴 수 있고 그만한 가치가 나오는 것도 맞아서, 지금은 사람이 생산성 폭증 때문에 오히려 못 쉬는 단계라고 생각함
@ㅇㅇ 문서작업이나 뭐 그런 데이터 관련된건 맞는거같은데 코딩은 모르겟네