IDE가 막 나왔을때도 교수님들은 그런거 쓰지 말라했었던 기억이.... 꾸역꾸역 종이에 손으로 코딩하게 하던 시절이 생각나네요. IDE 자동완성 안쓰고 메모장에 코딩했으면 더 좋은 개발자가 되었을까? 글쎄.... 오늘날 IDE없이 코딩하는 게 상상하기 어려운 것 처럼 AI없이 코딩하는 것도 점점 상상하기 어려워지고 있고 IDE의 등장이 코딩 스타일과 패러다임에 많은 영향을 줬던 것 처럼 AI기반 코딩도 비슷한 과정으로 진행되고 있습니다. 코딩을 훈련하고 학습해야하는 학문으로 생각하느냐, 무언가를 만들어내는 도구로 생각하느냐에 따라 사용여부가 달라지겠네요. 일단 저는 앞으로도 계속 사용할것같습니다.
@@펩시곰 동감합니다. AI를 사용한 코딩과 그렇지 않은 코딩은 학습 방법이나 필요한 역량이 아예 다르다고 생각해요. 계산기 없이 수학문제를 풀때는 산수능력이 중요하지만, 계산기를 사용하게 되면 계산기를 어떻게 사용하느냐도 중요한 능력이 되죠. AI를 사용하면 코딩능력이 떨어진다는 사람을 보면 계산기를 사용하면 수학능력이 떨어진다고 말하는 사람을 보는 것 같아요. 코딩으로 시험볼것도 아닌데 말이죠. 진짜 개발자라면 개발 '실력'을 키우는 것 보다 당장 뭔가를 만들어 낼 수 있는 능력을 키우는 게 더 중요하다고 생각합니다.
이게 진짜 골때리는게 그런 기반 없는 아무것도 모르는 신입이 회사에서 뭐 괜찮겠지 마냥 ai 시키는대로 쓰는데 이게 에러가 안나면 정말 다행인데 꼭 무조건 한번씩은 에러가 나니까 문제죠 그리고 이거 왜 이렇게 했냐고 추궁하면 정말 대부분이 gpt가 해논거 복붙했다고 하니… 어휴
공감합니다. 단순히 이거 짜줘 라기 보다는 내가 하려는게 프로젝트의 구성은 이러이러 한데 이런걸 할때 사용할 아키텍쳐로 이런걸 하고싶어. 이게 효율적일까? 혹은 더 생산성 높은 다른 방향도 있을까? 하는 형태로 질문하면 주니어 입장에선 나보다 지식이 많은 상위개발자와 대화하며 진행하는 느낌이 들더라구요. 단순 이거 해줘 보단 대화형으로 의논상대로 쓰는게 제일 좋은거 같아요
chat gpt를 사용하고 한참을 해맨 이후, 내가 뭘 한거지 하는 느낌을 받습니다. 그제서야 문제 해결을 위한 흐름을 적고 수도 코드를 작성한 후 코드를 작성하게 되는 경우가 많습니다. 오늘 영상을 보면서 스스로를 반성하게 되고 저도 기술에 의존적이지 않게 되기 위해 chatgpt는 꺼두고 작업을 해야겠습니다.
이거 진짜 완전 공감합니다 아무 생각 없이 LLM에게 먼저 질문했다가 몇 번의 말도 안되는 대답을 거쳐 그나마 쓸만해 보이는 답을 받아 그대로 코딩했더니 애초에 전제부터 오류가 있는 설계라 전혀 작동하지 않아서 LLM에게 화풀이합니다 그 뒤에 스스로 생각하고 고민해서 필요한 기능을 구체화하고 해당 기능에 대해 구글링해 본 뒤 적용해 보니 10분 만에 해결되는 걸 수십번이나 경험하다 보니 이젠 개발에 있어서 LLM의 유용성 그 자체에 의문을 품게 됐습니다
코파일럿은 안써봐서 모르겠으나 GPT는 제가 구현하고자 하는 기능에 대한 알고리즘이나 기능에 대해서 만들어달라고 하고 (무슨 알고리즘이 있는지 모르는 초보자한테 유용함) 그걸 제가 이해하기 전까진 적용하지 않습니다. 어자피 유지보수는 GPT가 아닌 제가 해야 하는지라 C+V 하기엔 좀 부담스럽더라고요. 그러나 GPT가 좋은 게 코드 한 줄마다 주석으로 어떤 기능을 담당하고 굴러가는지 적어달라고 하니 이해하는 속도가 빨라져서 좋다는 점 과 비유를 통해서 설명해달라고 하면 가끔 틀린 비유를 하긴 하지만 초보자 입장에선 충분히 이해하기 쉬운 예시들을 잘 설명해주는 지라 계속 쓸 수 밖에 없더라고요
코파일럿, ChatGPT가 없던 시대에도 구글, 스택오버플로우의 답변을 내 것으로 만들지 않고 Copy & Paste하는 정도에 그쳤다면 유의미한 학습효과를 기대하긴 어려웠을 것. 결국 내가 그 도구를 어떻게 잘 활용해서 단순 문제해결에 그치지않고 내 지식체계의 일부가 되게하느냐는 온전히 사용자 본인에게 달려있음. 코딩 초심자에게 코파일럿을 끄라고 할 것이 아니라 초심자 단계서부터 어떻게 하면 코파일럿으로부터 얻은 문제해결 노하우를 내 것으로 만들 것이냐에 대한 가이드라인을 제시해주는 게 보다 효율적일 것. 초심자 때의 코파일럿 남용이 분명 독이 되는 것은 사실이지만 잘만 사용하면 학습능률, 생산성을 지수 스케일로 끌어올리는 성능을 마냥 배척할 수는 없는 노릇.
공감합니다. 코로나 터지고 개발자가 핫해지면서 가장 어이없었던것 중 하나가 복붙만 한다는 개발자밈이었죠. 그냥 밈이 아니라 개발자가 되려는 사람들 모두에게 독이되는 찾아서 복붙만 하면 된다는 잘못된 생각을 심어주기에 그런 밈을 올리는 개발자는 대체 뭐하는 사람인가 했었습니다.
교육에 관해서는 좀 더 지식을 쌓으시면 이제 발걸음하고있는 학생들에겐 금지 시킬것입니다. 기초교육때 그 지루한 단순 받아쓰기 반복학습이 사실 그 과목의 사고력 향상의 과정이란것을 일부 예로 잘 생각해보세요. 이건 의견의 다름이 아니라 본인이 틀린 의견일수도 있다는걸 받아들이시구요...
어차피 우리가 안다고 여기는 대부분의 머리속 지식이란게 전부 예를들면, 1)국부론 “직접!”읽어보지도 않은 것들이 전부 “보이지 않는 손” 드립치고(그게 몇번, 어느챕터, 몇페이지 나오는지도 모름) 2)자본론 “직접!”읽어보지도 않은 것들이 전부 “이 책은 엉망임이 이미 증명됐어!! 쓸모없어!!“(지가 실제로 읽어보고 증명해보지도 않았으면서😂)” 이러고 있고, 3)종의 기원(진화론) “직접!”읽어보지도 않은 것들이 나오지도 않는 “약육강식”이런식으로 세상을 이해하고 넘어가는데 뭘...ㅋ😂 어차피 우리가 자랑하는 지식이란게 이딴식으로 우리가 “안다고” 생각하고 “직접!” 뭔가 증명따윈 안하고 넘어온게 대부분의 스텝인데 뭘 그렇게 따지시나...ㅋㅋ대충 겉핧기로 알고 대충 나는 이거 아는거다~하는 방식으로 편하게 살면 되지 뭘.....😂 늘 하던대로 고렇게 편하게 살아도 됨 ㅋ
저는 코파일럿은 아니고 chat gpt로 코딩할때 많이 쓰는편인데, 확실히 chat gpt를 쓰고 나서 부터는 모르는거 있으면 공식문서를 읽기도 귀찮기도 하고 이해하는데도 시간 걸려서 그냥 바로 chat gpt한테 물어보고 쓰는 경우가 엄청 많아졌습니다. 쓰고 안쓰고 비교할때 빠르고 쉽긴 한데 역시... 가끔 chat gpt가 에러나서 작동 안되는 때가 있는데 이럴때 저도 많이 느껴지긴 합니다. chat gpt 못쓰게 하니까 그냥 생각하는 능력이라고 해야하나.. 그런게 좀 줄어 든거같네요. 기계가 똑똑해지니까 인간이 멍청해 지는건 어쩔수 없나 봅니다.
이런건 인터넷 처음 나왔을 때 나오던 말들이나 비슷하네요. "인터넷 복붙 때문에 사람들은 생각을 하지 않고, 사람들은 더 멍청해질 것이다." 하지만 현실은 사회는 더 고도화되었고 사회가 사람들에게 요구하는 역량은 훨씬 더 높아졌죠. 그 결과 더 많이 공부해야 되었고요. AI도 마찬가지라고 봅니다. AI는 지금 초창기에요. AI는 더 발전할 거고 나중에는 한명의 실무자역할을 할 수 있을수도 있습니다. 멍청한 관리자는 10명의 실무자를 붙여줘도 좋은 성과를 낼 수 없죠. 결국 AI를 잘 활용할 수 있는 똑똑한 관리자가 되어야 합니다. 실무자들이 하는 일이 뭔지 정확하고 깊게 이해 못하는데 일을 잘 시킨다는 건 말이 안되죠. 이 말은 단순 반복 작업을 AI들이 대신 해주는 만큼 그 프로세스를 제대로 돌아가게 하기위해 일을 위임하는 사람은 더 똑똑해져야 함을 의미합니다. 인터넷 시대에 누군가는 인터넷 때문에 더 멍청해지고 누군가는 더 빨리 같은 시간에 더 많이 넓게 학습하고 더 높은 생산성과 지식을 손에 넣었죠. 그런 것들 때문에 사회가 한 사람에게 요구하는 평균 생산성은 올라갔고요. 마찬가지라고 봅니다. 같은 AI를 써도 더 영리한 사람은 더 일을 잘시키기 위해 더 많은 학습을 할것이고 그 학습의 도구도 AI가 되어 더 빠르게 깊게 학습할 겁니다. 그것은 전반적인 생산성의 증가를 의미하고 그만큼 사회가 한 사람에게 요구하는 생산성의 기준은 높아질 겁니다. 지금은 개발자가 하루에 웹페이지 하나만 찍어도 1인분 한다 하지만 나중에는 하루에 괜찮은 서비스 하나를 만들어야 1인분일겁니다. 인류는 지금껏 그래왔듯이 대다수가 잘 적응하고 잘 따라갈거라고 봐요. 바보는 책을 지식을 쌓는 시대를 살든, 인터넷 시대를 살든, AI시대를 살든 변함없이 밑바닥에 깔려있을거고요.
말씀해주신 단점에 대해서 아주 공감해요. 어떻게 사용하느냐에 따라서 너무 다른 영향을 줄 수 있는 툴이라 사용법을 먼저 아는 것이 중요할 거 같아요. 어떻게 사용하는게 성장에 도움이 될지도 한 번 다뤄주시면 좋을거 같아요. 저도 니꼬쌤 생각에 동의하는 사람이라 아래의 용도로만 사용하게 되는 거 같아요. 1. 새로운 용어/개념 검색 2. 반복적인 코드 작성 3. 뻔하지만 손 많이가는 로직 작성 4. 새로운 아이디어 제안 특히 이슈 해결할 때 전적으로 코파일럿을 의지하는 건 진짜 독이라고 생각합니다.
"기술은 인간을 편하게 해주는 도구"라는 관점에서 Ai는 구글링, 심지어 ide의 자동완성 및 제안 기능 등과도 동일한 역할을 합니다. 그건 바로 개발자가 신경 써야 했던 "곁가지 문제"를 해결하는 것입니다. 알다시피, 이상적인 개발자의 업무란, 목적에 맞는 아키텍처와 비즈니스 로직을 계획하고 다시 이 계획에 맞게 디테일한 코드를 구성하는 것입니다. 하지만, 많은 개발자들이 단순한 문법 오류부터 구현 과정에서의 버그나 최적화 문제 등 더 다양하고 예기치 못한 문제에 부딪혀왔습니다. 그런 상황에서 ide, 라이브러리 및 프레임워크의 등장은 개발자가 맡아왔던 문제들을 자동으로 해결해주고 핵심적인 문제에만 집중할 수 있게 해줬습니다. 그런데 사실, 이 말은 어폐가 있습니다. 어디서부터가 핵심 문제이고 어디서부터가 곁가지 문제일까요. 단순 오타나 문법 오류는 분명 개발자의 문제해결 능력과 별개의 문제 같습니다만, 최적화, 라이프 사이클 관리, 데이터 바인딩, 아키텍처 구성 등의 문제도 곁가지 문제라 할 수 있을까요? 하지만, 뛰어난 라이브러리와 프레임워크들은 이를 부차적인 문제들로 밀어냈습니다. 이제 신입 개발자는 더 이상 이런 부분을 깊이 고민하지 않고도 프로젝트를 수행할 수 있게 되었습니다. 이건 좋은걸까요? 제 생각엔 장단점이 있는 것 같습니다. 장점은 시간 투입 대비 빠르게 지식과 생산성을 프로젝트 제작 가능 수준까지 끌어올릴 수 있다는 게 있을 겁니다. 단점은, 그것에 의존하게 되며, 그것의 틀 밖에서 사고하는 능력을 잃게 된다는 겁니다. 니코가 말한 학습의 본질, 즉, 학습은 고통스러운 과정 자체에 있다는 것은 "시간은 한정되어 있어서 개발자는 배울 것을 선택해야 한다"는 말과 연계되어 고민해야 합니다. 직접 모든 과정을 겪어보고 이해하면 가장 이상적인 학습이지만, 결코 그럴 수 없는게 지금 현실이고, 슬프게도 취준생은 ai를 이용하여 빠르게 결과물을 내는 사람에게, 현업자는 ai를 이용하여 빠르게 문제를 해결하는 사람에게 밀리는 경향이 강할 겁니다. 이는 마치 리엑트가 가진 상태 변화와 데이터 바인딩 기능을 직접 구현해보고 이해하는 것이 가장 바람직하다해도 그런 과정을 건너뛴 체 바로 리엑트를 사용하는 것과 비슷합니다. 그래서 아쉽게도, 코파일럿이나 chat gpt에게 문제해결을 기대하는 경향은 계속될거라 생각합니다. 그게 사람의 문제해결능력을 안쓰게 만들고 약화시킬 건 분명하지만, 결국 우리는 늘 편한 기술에 의존하는 방향으로 진화해왔으니까요
만든 코드나 이미 있는 코드의 구조를 보고, 이것의 버그를 없애고, 더 간결하게 만들거나, 더 빠르게 만들거나, 혹은 더 효율적으로 보이도록 만들거나 해당 코드와 같은 결과를 내는 다른 구조의 코드를 작성한다던가, 아니면 규모를 늘려서, 한 코드를 작성하는 양식이라던가, 구조라던가 등등을 만드는걸 좋아하는데 그래서 그런지 어째 개발자쪽으로 갈 사람이 이상적인 개발자의 업무를 "목적에 맞는 아키텍처와 비즈니스 로직을 구현"이 아닌, "효율적인 코드의 구현"이라고 봤을까요. 이 댓글을 보고 생각해보니 개발자의 길이 본인 길이 아닐 가능성을 염두해보게 되었음
글쎄요, 저는 오히려 더 많이 써서 익숙해져야 한다고 생각합니다. 코파일럿이 제시를 잘 하는 부분은 이미 활용법이 널리 알려진 코드거나 의미없이 반복되는 보일러플레이트 코드일 확률이 높으니 그냥 패스하고(초보면 암기) 코파일럿이 잘 해결하지 못하는 문제를 찾아서 집중할 수 있어서 복잡하거나 더 큰 문제에 집중하게 도와주는 것 같아요. 또 동일한 문제에 있어서 여러 해결책을 제시해줄 때도 있는데 이 경우 화가가 아닌 큐레이터가 된다는 마음가짐으로 사용하니 좋습니다.
너무나 공감되는 영상입니다. 저도 어느순간 고민하기보다는 컨트롤 씨 브이를 하고 있는 절 보고 자괴감이 들드라구요. 그렇게 해결한 부분은 기억도 안나드라구요. 어떻게 했는지도 모르고, 이해하지도않고요. 이게 나중에 큰 독이 될수 있겠다 싶었는데 노마드코더님 영상보고 더 와닿았습니다.
유익한 내용 공유해 주셔서 고맙습니다. :) 학습하는 주니어 입장에서는 장기적으로 볼 때 확실히 독이 될 수도 있겠다고 생각이 듭니다. 경험이 많은 개발자의 경우 인원이 적은 팀에서 빠른 퍼포먼스를 내기 위한 환경이라면 협업의 도구로서 코드를 이해하고 GPT가 리뷰해주도록 하여 스스로 생각하는 시간을 가진다면 또 달라질지 모르겠지만, 오랜 시간이 지나면 도구에 대한 의존성에 대한 문제는 해결되지 않을 것 같네요. 없으면 매우 불편해 질 수 있을 것 같아요.
학습에 관해서는 학습자들이 종종 유창한 것과 잘 이해한 것을 쉽게 혼동하고 훈련된 학습자들 마저도 곧잘 함정에 빠지게 한다는 연구 결과와 사례들을 제시했으면 사람들이 더 공감할 것 같아요. 왜냐면 학습에 관해서는 다소 우리의 상식과는 달라보이는 점들이 있거든요. 학습에 관해서는 뉴런을 가장 잘 자극하는 것이 가장 잘 학습하는 방식이고 이 방식은 처음에 보기에는 마치 비효율적인 것처럼 보이기도 하거든요. Make It Stick 이라는 책에도 그러한 내용을 다루고 있지요.
제가 AI 쓰는 방법입니다 1. 챗GPT에게 물어봐서 답변을 얻어낸다 2. 그 코드를 코파일럿에게 가져가서 이게 맞냐고 물어본다 3. 코파일럿이 준 코드를 다시 챗GPT한테 가져가서 이게 맞냐고 물어본다 4. 맞으면 그 코드를 바탕으로 documentation 을 검색해본다 5. 아니 근데 documentation 에 이 코드 없는데??? 6. 라고 AI 한테 물어보면 반은 ㅎㅎ ㅈㅅ 이라는 답변이 돌아오고 나머지 반은 최신 버전이라고 답변해준다 7. 내가 쓰는 버전이 구버전이면 구버전 기반으로 다시 물어본다 그리고 코드 리뷰는 필수이기에 한줄 한줄 이해할때까진 적용 안합니다. 제가 이해를 못하면 나중에 미팅에서 질문 받았을때 답변을 못하거든요... 특히 4번은 필수입니다. 믿고 썼다가 작동이 안되서 documentation 까지 가서 존재치 않는 API 라는걸 확인한게 여러번이거든요. 제가 데이터 다루는 쪽이라 IDE에서 API 확인이 안되는 경우가 많은데 AI가 거짓말해서 시간 공으로 날린적이 많아서 몇번 된통 당한 후엔 4번은 필수적으로 확인하게 되더군요.
이건 내가 해결할 수 없는게 거의 확실하다고 판단되는데 이걸 해결하지 않으면 정말 인생이 박살나는 것 역시 확실하다고 판단되는 상황에서 이걸 어떻게든 해결하려고 무슨 짓(리터럴리 정말 무슨 짓)이든 다 해보는 것. 이게 지금까지 경험한 가장 확실하게 레벨업이 되는 상황들 이었음.
최상의 결과를 빠르고 (거의) 정확하게 얻을 수 있다는 점은 매우 좋은 점임. 하지만 최상의 결과에 이르기까지의 온갖 과정과 논쟁, 실패들, 그 밑에 깔려있는 함의 등을 SKIP하면서 배우게 된다면, 남는 게 없을 것임. 아니면 애초에 개발자의 '학습'을 필요없는 것으로 가정하고 비개발자를 뽑아 결과를 찾아가는 것도 방법일 듯 (비용 최소화) 하지만 이 경우 과연 개발자를 쓸 때 만큼의 품질을 보장하기는 힘들 것. 특히 문제에 대응하거나 QA, CS 등의 업무는 진행이 불가할 것... 아직까지도 코파일럿은 'CO' 수준인 것
효율적인 공부는 환상이라고 생각합니다. 요즘엔 모든 공부와 깨달음, 결과는 일정량의 고생과 낭비가 할당되어 있는 것 같다는 생각을 합니다. 코딩뿐만 아니라 다른 일들도 하 씨바 이번 주말까지 반드시 해야하는데 어케 해야 될지 모르겠네!!!! 하면서 낑낑대는 만큼 머리에 남고 숙달되더라구요.
저는 최근에 회사에서 내부프로젝트로 웹개발을 처음 진행했는데요. 개발을 하는 과정에서 chatgpt를 활용했습니다. 너무 좋았던 점은 오래 걸린 부분을 단 5분만에 해결할 수 있도록 도와준 점입니다. 이건 다들 공감하실거라 생각해요. 그런데 그렇게 시간을 보내고 한달 반정도 지나니 점점 생각하기 귀찮아졌습니다. 물론 초기 버전의 코드를 디버깅하는건 직접 하고있습니다만, 그 디버깅하는 작업마저도 가끔은 AI에 맡기게 되더군요. 그래서 요즘은 답변을 받은 걸 먼저 적용해서 실행되는지 확인 후 꼭 리뷰를 해봅니다. 필사도 가끔 해보는데 하다보면 최적화된 코드가 아닌 경우도 은근 있더군요. 생산성을 늘려주는 좋은 도구인건 인정합니다. 그렇지만 본인의 생각의 흔적을 어디에도 남기지않고 그냥 마구잡이로 쓰는게 문제라고 생각해요. "나의 생각"이 점점 줄어든다는 것을 경계하셔야 합니다.
AI가 제시한 코드를 읽을 수 있는 눈이 생긴 뒤에 AI를 써야 의도치 않은 문제를 피해갈 수 있다는 생각이고, 효율이 압도적으로 중요한 상황이 아니라면 가급적 매 순간의 코딩을 수련의 과정이라 생각하고 스스로 코드를 생산하는 게 개발자로서 현명한 처신이 아닐까 생각해요. 다만 AI에게 직접적으로 코드 생산을 요구하는 게 아닌 추상화 된 질문을 잘 던지는 건 학습에 도움이 된다고 봅니다.
비전공 초보개발자로 코딩을 익히고 있는 저에게 chatgpt는 정말 소중한 존재예요. 하지만, 원리를 이해 하지 못하면 버그를 잡을 수 없네요. ㅎㅎ. 옛 영화에서 사부님 오랜시간 어렵게 전수해주는 무술처럼 버그를 잡아가며 배우는게 진짜 나의 코딩 실력이라고 생각되네요. 좋은 영상 감사합니다. 🙏🙏
무조건 안 쓸 이유는 없다고 생각합니다. GPT 이든 코파일럿이든 '어떻게' 쓰는지 중요한 거 아닐까요. GPT, 코파일럿의 도움 받아서 학습 속도가 빨라지는 장점도 무시 못 한다고 생각해요. 특히 혼자 공부하는 사람들의 경우에는 AI 는 이제 정말 좋은 참고서 + 선생님이 됐습니다. 다만 공부하는 과정에서 맹목적으로 이유도 모르고 코드 복붙만 하는건 경계해야겠죠.
지금은 그런 환경은 아니겠지만, 옛날에 보안때문에 인터넷에 접속할 수 없었을 때, 스스로 판단하고 생각했던 경험이 많은 힘이 되었습니다. AI는 훌륭한 도구임이 필요하지만, 바르게 사용하지 않고 의존하면, "TH-cam는 모두 옳아"하는 어르신처럼 우리도 "AI가 모두 옳아. 너가 뭘 알아?"라는 식의 생애가 될 수 있겠죠.
생각하는 힘을 기르지 못하게 된다는 게 제일 문제같아요 개발자라는 게 어떤 분야든, 크든 작든 매 순간 문제를 마주치고 해결하는 것을 반복하는 일이라고 생각하는데 만나는 문제마다 그저 GPT 복붙 복붙... 안되면 구글링... '왜 이렇게 했냐' 고 물으면 당당히 'GPT 보고 해서 자기도 잘 모른다'고 답하고... 이런 유형의 사람들을 자꾸 보다 보니까 저도 힘 빠지고 도와주기도 싫게되더라구요. AI가 문제는 아니고 그냥 사람이 문제인 것 같긴하네요. 그래도 AI가 개발자를 안 했어야 했을 사람들을 밥떠먹여주고 있다는 개인적인 생각이 자주 듭니다...
평소 이해하지 못한 코드는 안넣어서 괜찮다...생각했는데 사실 인정하긴 싫지만 이 영상 보고 나니 코파일럿이 생각에 큰 영향을 미친것같음. 코파일럿을 이해하는게 도움이 되는 일일까 아니면 진짜 코드를 이해하는게 도움이 되는일일까 라는 생각이 드네요. 코드를 이해하는 과정 자체가 부질없는 일이 될수도. 그저 문제 해결에 대한 질문만 던질뿐
이 의견에 반대합니다. AI를 활용하는 방법까지 나의 능력으로 받아들이고 빠르게 치고 나가는 게 맞다고 생각합니다. 여러분은 자동차 후방 카메라에 대해 어떻게 생각하시나요? 저는 운전 면허를 따자 마자 군대에 갔고 우연찮은 기회로 군대에서 노옵션 스틱 차량으로 운전 연수를 받았습니다. 그 차량으로 운행도 많이 했고 익숙해졌죠. 사회에 나와 보니 차들에 '후방 카메라'라는 것들이 달려 있었습니다. 처음에 저는 그것을 보는 것을 거부했었습니다. 거울로 후방 주차하는 방법을 잊어버릴까봐서요. 하지만 어느 날 깨달았습니다. 후방 카메라 없이 후방 주차를 할 일 따위는 내 인생에 앞으로 몇 번 없을 거라는 것을요. 개발자들에게 AI도 마찬가지지 않나 싶습니다. 인터넷이 안될 때 개발할 일이 얼마나 있나요? 특히나 월급 받는 개발자를 넘어서, 개발 지식을 가진 이점을 살려 프로덕트를 만들고 판매하는 사업자가 된다면 어느 쪽이 유리할까요?
니코의 의견에 대부분 동의 합니다. 그러나 시대흐름을 막을 순 없을 겁니다. 대부분의 인간은 쉬운길을 효율성이라는 이름으로 선택하고 생산성이라는 이유로 강요당할 겁니다. 지금은 과도기지만, 어떤 언어를 얼마만큼 깊이 숙달했는가 보다는 어떤 질문을 하느냐가 점점 더 중요한 세상이 올 겁니다. 그건 개발영역도 피해갈 수 없을 겁니다. 뛰어난 개발자보다, 뛰어난 화학자가, 뛰어난 물리학자가 자기분야의 특별한 코딩을 완성할 확률이 더 높다고 생각합니다.
그런 세상이 언제 올지 아무도 모릅니다. AI 회사들이 투자를 유치하기위해 내던진 여러가지 말들에 현혹되고 있는건 아닌가요? 당장 5년내로 그런 세상이 온다는 보장도 없습니다. 그거 아시나요? 비행기를 개발하고 우주에 가기까지는60년도 채 걸리지 않았고, 그 이후 사람들은 21세기에는 우주여행이 보편화 되었을거라고 굳게 믿었습니다. 그러나 그 이후60년동안 우주여행은 보편화 되지 않았습니다. 이게 무슨말인지 이해 하시나요?
영어문서도 천천히 해석하면서 읽으면 더 정확히 해석할 수 있고 실력도 늘겠지만, 내 목적은 개발이므로 그냥 번역기 통으로 돌리고 키워드만 캐치해서 정보를 얻어갑니다 차선책으로 번역기로 대충 키워드를 주워 맥락만 파악하고 다시 영어로 해석하면 영어 실력도 늘고 좀 더 빠르게 코드에 적용할 수 있을 걸 알지만 그게 쉽지 않아요 해당 과정이 문서를 빠르게 해석하기 위한 도구인 번역기의 목적과 맞지 않으니까요 AI도 마찬가지에요 작업의 능률을 위해서 좀 더 쉬운 배움을 위해서 AI를 사용하지만, 결국 실력이 늘어나려면 스스로 고민하는 과정이 필요해요 AI가 짜준 코드를 단순히 다시 읽어보는 것으론 학습효과가 없고, 논리의 전개 과정을 따라가봐야 제대로 이해 할 수 있어요 그렇다는 건 코드를 스스로 다시 짜봐야 한다는 건데 빠른 작업을 위해 사용하는 도구로써 AI를 사용하는 사람들이 그 과정을 진행하기는 어려운 일이에요
장기적으로 성과 잘나는게 중요하지. 버그 한두개나는건 디버깅하면 그만 아닌가? 원래 구글검색해도 복붙하는경우많고, 계산기 나왔을때 암산하는법 까먹으니까 계산기 쓰지말고 암산하세요라는 느낌같음. 앞으로 AI는 계속 발전하꺼고 지금이야 직접코딩하는 부분이 많다고 느끼지 AI가 발전하면 대부분 자연어로 코딩하게될수도 있는데 그 작은 비율을 위해 암산연습을 한다는게 이해가 안됨(그리고 꼭 코딩 가르치는 사람들이 AI쓰지말라는 얘기하던데....)
기술직 팀장입니다. 저는 프로그래밍 담당은 아니지만 내용은 무척이나 공감됩니다 업무 결과 보고받을때 딱봐도 GPT 느낌이 나서 물어보면 하나도 모르더군요. 😢 오류를 지적해도 다른 방안을 생각하지도 못합니다 GPT가 그렇게 말했다 라고 말을 들은적도 있죠😮 해당 부분을 지적했더니 오히려 해오면 되는거 아니는 뒷소리나 듣고요 😂
한때 코파일럿을 많이 사용했고, 팝콘브레인처럼 변해가는 자신을 보고 비활성화 했다가, 최근에는 다시 선택적으로 사용을 하고 있습니다. 코드를 냅다 타이핑 하기 시작하는 것 이 아니라, 작성하고자 하는 코드를 머릿속에서 정리를 마친 뒤, 작성을 합니다. 머릿속에 있는 코드와 다른 코드가 생성된다면 사용하지 않습니다. 지금 상태로 한동안 유지를 하고 있는데 ai를 사용하거나 사용하지 않을 제 태도가 또 어떻게 바뀌게 될지 모르겠군요 ㅎㅎㅎ
식당에서 애보기 힘들다고 태블릿 던져주면 당장 부모들은 편할 테고 아이도 편안해 하고... 그런데 망가지는 아이의 성격을 보며(당장은 아니더라도 지속적으로 조금씩) 태블릿 없애자고 한다면 누군가 또 그러겠죠, 태블릿이 문제가 아니라 그걸 어떻게 사용하는지 여부에 따라 부모와 아이 모두 행복해질 수 있다...고 (물론 저는 동의 안 함) 어떤 선택을 하든 본인이 경험하고 느낀 이유가 확실히 있는 것이라서 다른 사람이 왈가왈부할 성질의 것이 아니라고 생각함
동감입니다.대답으로 나온 코드를 확인하고 에러가 나면 그걸 다시 정정받고 다시 실행해서 에러가 나고 다시 거짓대답을 받고의 반복...그게 쳇지피티를 사용하면서 느낀점이고 정답에 도잘할때까지 더많은 시간이 필요핟게 돼지요. 그래서 내생각을 전해서 모의 코드를 받아 내생각과 얼마나 차이다 있는가를 보던지 방향성을 잡을때 보조적으로 이용하는 경우가 많거나 너무 안써서 까먹은 코딩을 기억하기 위한 수단으로 사용중입니다.
저는 좀 다르게 생각하는 게, 실력이 부족하다 생각해서 구현을 꿈도 못꾸는 시스템에 쉽게 트라이할 수 있다는 장점이 있다 봅니다. 물론 기계적으로 탭만 눌러서 코드 완성하는 게 좋다는 게 아니라, 만들고 싶은 것에 대한 아이디어는 확실하지만 첫 발을 뗄 자신이 없을 때 ai는 퀀텀 점프 같은 도움을 준다 봅니다. 저도 당장 일주일만에 사내 백오피스용 서버를 go로 제작하면서 동기/비동기 배치 시스템까지 만들어냈어요.
이런 말을, 아직 ai의 혜택을 못 보는 단순 정신노동(creative 하지 못한)을 하는 사람들에게 해보세요... 자신의 creativeness에 만 관심을 갖지 않고, 기술의 혜택을 다양한 계층에게 제공해주는 것에 신경 쓰다 보면, 다른 space에서의 창의적인 일 거리가 보이지 않을까요?
컴공 학부공부를 하며 1년동안 Copilot과 chatGPT에 의지 한 결과, 저는 프롬프트 작성하는 법만 알고 직접 코딩을 못하는 상태까지 갔습니다. 그 이후로는 copilot은 끄고, chatGPT는 구독을 그만두었습니다. 1년동안은 제가 생산성 높은 사람인 줄 알았는데 그냥 치팅만 하는 사람이었다는걸 깨달았어요 😂
기계어로 최적화 구릴때 했던말들 지금 머신러닝 초기라 아직두 쓰기에 구리지만 곧 자연어 코딩시대 온다 참고로 난 반도체 설계부터 앱 프로그래밍 까지 경력 30년 차다 이 유투버도 대가리가 굳어서 큰그림을 못보는거지 코딩의 목적은 결국 프로그램 만드는거야 소비자를 위해 나 자신의 현학적 딸다리가 아니란거다 나중엔 프로그래밍이란것도 없어질거야 애플이 스마트폰으로 기존에 계산기 손전등 사진기 다 없애버린것처럼 현재 수많은 프로그램 앱들도 그냥 다 카니발라이제이션 될거다 예전 주산 학원 다녀서 주판 뚜들기는 직업이 없어진것처럼 프로그래머도 그 방향으로 가고 있고 말로 대충 말하면 다 알아서 GUI가 바로바로 프로그래밍 되어서 개인의 커스텀된 프로그램 형태로 보여지고 바로바로 사라지고 하는 자비스의 시대가 도래할거다
퇴사한 전 직장에서 몇몇 개발자는 ChatGPT와 Copilot을 쓰며 그게 자기 자신의 실력이라고 믿고 있더라구요ㅋㅋㅋ 운영체제 수업을 듣거나 공부하지도 않고 멀티프로세스 멀티스레드 Chatgpt한테 물어보면 알려주니깐 그대로 작성하고, ChatGPT 찬양하고.. 전 한참 전부터 AI를 지극히 적게 사용하며, 사용한다고 해도 Q&A 형식으로만 사용하지 In My Code with IDE로는 사용하지는 않아요. 올해 2개 유니콘 회사를 면접봤는데 라이브코딩으로 과제&코테를 봤는데 AI 기능은 당연히 off. 전 니꼬쌤의 의견에 동의합니다. 할루시네이션이 너무 심하고, 님들 영원히 지금 있는 회사에서 다닐건가요..? 지금 있는 회사가 유니콘이라면 이직 뽐뿌가 좀 적게 올 수도 있을것같은데.... 언젠가 더 큰회사로 이직한다면 그들은 과제이던 코테던 라이브코딩으로 대체할 가능성이 높습니다. 그때 내 실력 밑천이 다 들어나게 되어있어요. AI가 알려주는게 자기 실력이라고 착각하지 않았으면 좋겠어요
기계어로 최적화 구릴때 했던말들 지금 머신러닝 초기라 아직두 쓰기에 구리지만 곧 자연어 코딩시대 온다 참고로 난 반도체 설계부터 앱 프로그래밍 까지 경력 30년 차다 이 유투버도 대가리가 굳어서 큰그림을 못보는거지 코딩의 목적은 결국 프로그램 만드는거야 소비자를 위해 나 자신의 현학적 딸다리가 아니란거다 나중엔 프로그래밍이란것도 없어질거야 애플이 스마트폰으로 기존에 계산기 손전등 사진기 다 없애버린것처럼 현재 수많은 프로그램 앱들도 그냥 다 카니발라이제이션 될거다 예전 주산 학원 다녀서 주판 뚜들기는 직업이 없어진것처럼 프로그래머도 그 방향으로 가고 있고 말로 대충 말하면 다 알아서 GUI가 바로바로 프로그래밍 되어서 개인의 커스텀된 프로그램 형태로 보여지고 바로바로 사라지고 하는 자비스의 시대가 도래할거다
영상의 논리대로라면 편의를 위해 만들어진 각종 라이브러리, 프레임워크, IDE까지도 동일한 논리로 부정당할 수 있다는 생각. 손코딩, 메모장코딩을 강조하시던 나이 지긋한 교수님들의 이야기같달까. 오히려 자잘한 로직이나 문법, 오류에 쏟을 에너지를 다른 핵심적인 문제에 접근하는데 쓸 수 있어서 유용하다고 느꼈어요. 코드를 그럴듯하게 잘짜는 것보다 중요한건 우리가 닥친 문제를 해결하는 것이니까요. 코파일럿은 코드를 잘짜게 만들어줄뿐 문제해결에 대한 인사이트를 습득하는 것이 더 중요. 점점 코딩만 잘하는 인재는 쓸모가 없어질거에요.
그게 사실 라이브러리, 프레임워크, IDE 등 확실히 사용할 줄을 알아야지만 통용되는 거지, 잘 알지도 못하고 대충 리드미에 있는 설치, 겟스탈티드만 복붙해서 다 짜다보면 결국 작동은 할지언정 스파게티 코드만 되고 유지보수 하나도 안 되는 나중에 처박아 둘 뿐인 코드만 될 뿐더러 거기서 배운 건 하나도 없고 똑같이 나중에 그 라이브러리 프레임워크 쓰려면 또 복붙해야 하고... 그런 거랑 같다고 봅니다. 저도 요즘 클로드 소넷3.5에 의존 많이 했는데 최근 드는 생각이 결국 다시 한번 갈아엎어야지만 프로덕션급 코드 나온다는 거...
코파일럿으로 짜도 이전에 프로덕션 급 코드 십수년 짜고 있었으면 나쁜 코드가 나올 리가 없고, 클로드 써도 갈아엎을 코드가 나오면 문제점을 지적하든지 best practice 로 해 달라던지 하면 퀄리티가 달라지죠. 구글 검색으로 찾은 웹 예제도 한심한 코드 많은데 보고 걸러서 쓰는 거니까요. 결국 구글 검색이든 코파일럿이든 클로드이든 문제 해결의 핵심적인 부분이라기보다는 누군가 다른 사람이 만들어 놓은 룰, 구색 맞추기가 시간이 많이 걸리는데 그걸 줄여주는 거니까...
의견이라하니 댓글을 달자면, 우리(개발자)가 코딩? 한다고 할 때, 어디에 초점을 둘까 기준으로 생각해보면 좋을 듯함. 챗지피티가 도와주는건 그냥 아무나 할 수 있는 부분(많은 사람들이 이미 해결한 문제)? 이고, 결국 내가 해야할 부분이 있음. 문제는 그걸 구별하는게 일단 주니어레벨에서는 불가하지. 뭘 모르는지 모르거나, 모르는게 많구나 라고 아는 단계. 이 단계를 거쳐서 내가 아는건 이거 모르는건 이거 로 구분이 가능한 정도 (보통 전문가라고 부르는 단계)가 되면, 안 쓸 수 가 없는데. 메타 인지? 라고하는 걸 생각해보면서 도움을 받으면, 실력을 키우는데 큰 도움이 될 것으로 생각하고, 아몰라 빨리 해야해.. 뭐야뭐야 에 급급하면, 어차피 없어도 잘 안되고 계속 못할 것 같네요. 도구에 문제라기 보다, 본인 학습에 대한 메타인지 문제로 보는게 타당하고 생각함. 그리고 코파일럿보다 클로드가 더 잘하는 것 같음;; 요즘은 코파일럿 식으로 자꾸 잔소리하는 놈보다, 그냥 클로드에 야 나 이러이런거 할껀데? 해줘 하는게 더 좋은 것 같음. (어차피 아는만큼 보이고, 보이는 만큼 지적질하면서 다음 프롬프트를 짜넣는 재미가 쏠쏠함) 코드 리뷰 (훈수)드리븐 코딩...
전 니코의 의견에 100% 동의합니다. 주니어들 코파일럿 너무 좋아서 쓰는데 코드 리뷰 하면 왜 그렇게 썼는지 답도 못하고. 코드 품질도 그리 좋지 않은 경험이 많네요. 일단 돌아는 가지만 코드 구조가 전체적인 맥락에 맞추어서 써 있지 않기 때문에 코드 통일성도 떨어지고 한마디로 엉망입니다. 그냥 개인적인 디버그 보일러코드 확인용으로만 쓰라고 하고 싶네오ㅓ.
CHATGPT 사용 후 실력이 부족한 상태에서 코파일럿과 GPT에 의존하면 실력이 더 이상 늘지 않는 것 같습니다. 그러나 장점으로는, 메모만 해두었던 아이디어들을 대부분 구현해볼 수 있다는 점이 있습니다. 시스템을 직접적으로 다루는 코드나 쉘 코드를 빠르게 얻을 수 있으며, 익숙하지 않은 언어로도 기능을 빠르게 구현할 수 있다는 점이 매우 좋습니다. 어느 정도 경험이 있는 개발자는 코파일럿이나 챗 GPT를 통해 엄청난 생산성을 얻을 수 있을 것입니다. 하지만 주니어 개발자는 무엇이 맞고 틀린지 고민하지 않고, 요청한 것이 돌아가는 코드만 받게 될 가능성이 큽니다. 결국 앞으로의 프로그래밍 교육은 "이 문제를 해결하려면 어떤 프롬프트를 입력해야 하나요? 질문할 때 이러한 요구사항을 꼭 포함시키세요."와 같이 변할 것이며, 개발자에게는 GPT를 이용해 무언가를 만들기 위해 요구사항을 문장으로 잘 작성하는 능력이 더 중요해질 것입니다.
챗지피티는 써도 코파일럿은 쓰지 않습니다. 일단 정말 공부하는데는 하나도 도움이 되질 않습니다. 그냥 알아서 코드가 완성되니 쓱 보고 바로 넘어가거든요. 에디터를 닫고 나면 기억나는 것이 하나도 없요. 챗지피티도 비슷한 문제가 있긴 하지만 그나마 질문이라도 생각해 보고 쓱 읽고서는 쓸지 말지 고민이라도 하니까요. 생각해 보니 가급적이면 AI의 도움을 덜 받는 습관을 들이는 것이 좋겠다 싶습니다. 급할 때야 거침없이 쓰겠지만서도.
I totally agree! I am a student and a few months ago I realized that I didn't even know how to write the basic structure of a class in Java without Copilot, I knew it before but I forgot over time because it was so easy to press tab. Now I disable it because I have created an incredible dependency, I'm trying to quit as much as possible :)
더 정확하고 더 정교한 결과물을 받기 위해선 더 정확하게 질문하는 방법을 알아야 하고, 정확한 질문이 가능하다면 코파일럿이나 GPT가 주는 답변의 옳고 그름을 더 명확하게 판단하고 선택할 수 있게 됩니다. 결국 서포트 AI들은 잘 아는 사람에겐 필요할 때만 꺼내 도움을 받을 수 있는 백만대군 같은 도구가 되겠지만 잘 모른 채 사용하는 사람들에겐 켜켜히 쌓여 나가는 기름때 같은 도구가 되겠죠. 그래도 질문에 화 안내고 답(비스무레한 것)을 주는 건 항상 너무 감사합니다. ㅠㅠ
이러한 이유 때문에 저는 코파일럿이 자동완성한 코드는 무조건 그 자리에서 이해하면서 리팩토링 진행함. 간단하게 순서만 조정하거나, 워딩 수정같은 리팩토링이 아닌 구조 자체를 수정하고 그 프로젝트에서 사용해야할 함수, 사용되어야될 함수로 구분해 분리하는 작업까지 무조건 진행하는 습관을 들여놨죠. 코파일럿이 더 좋아진다면 이 과정이 스킵될 순 있지만, 최소한 내가 코드를 이해하는 과정을 만들었다는게 중요하기도 함.
중요한 내용이죠... 코파일럿을 자기 실력으로 생각하는 사람들이 있더라구요 생산성의 문제도 있지만 본인 실력이 늘지 않아요.. 쓰면 안된다 가 아니라, 필요에 따라 적당히 써야 합니다. 시니어분들은 아실텐데.. 경우에 따라 인터넷이 안되는 환경에서 개발할 일도 생깁니다. 저는 9년차쯤 됐는데.. 아예 안써봤습니다 ㅎㅎ;
당장 끊기보단, 자동완성된 코드에서 라인별로 어떤 동작을 하는지 주석을 직접 달아보세요. 추천한 코드가 동작하는 원리에 대해 한번 더 생각해볼수 있고, 주석 다는 습관도 기를 수 있죠. 코딩스킬 익히는것도 중요하지만, 주석을 작성하는 것도 개발자가 중요하게 여겨야 될 부분이라 생각합니다.
IDE가 막 나왔을때도 교수님들은 그런거 쓰지 말라했었던 기억이....
꾸역꾸역 종이에 손으로 코딩하게 하던 시절이 생각나네요.
IDE 자동완성 안쓰고 메모장에 코딩했으면 더 좋은 개발자가 되었을까? 글쎄....
오늘날 IDE없이 코딩하는 게 상상하기 어려운 것 처럼 AI없이 코딩하는 것도 점점 상상하기 어려워지고 있고
IDE의 등장이 코딩 스타일과 패러다임에 많은 영향을 줬던 것 처럼 AI기반 코딩도 비슷한 과정으로 진행되고 있습니다.
코딩을 훈련하고 학습해야하는 학문으로 생각하느냐, 무언가를 만들어내는 도구로 생각하느냐에 따라 사용여부가 달라지겠네요.
일단 저는 앞으로도 계속 사용할것같습니다.
저도 적극적으로 AI 도구를 사용해보면서 더 잘 사용하기 위해 노력할 것 같아요
AI를 부정적인 시선으로 거부한다면 그 자리는 AI를 잘쓰는 개발자가 빼앗을 것이라고 생각하거든요
결국 개발자는 결과물을 더 적은 시간과 비용으로 만들어야내기 때문이죠
아무튼 킹아
@@펩시곰 동감합니다. AI를 사용한 코딩과 그렇지 않은 코딩은 학습 방법이나 필요한 역량이 아예 다르다고 생각해요.
계산기 없이 수학문제를 풀때는 산수능력이 중요하지만, 계산기를 사용하게 되면 계산기를 어떻게 사용하느냐도 중요한 능력이 되죠.
AI를 사용하면 코딩능력이 떨어진다는 사람을 보면 계산기를 사용하면 수학능력이 떨어진다고 말하는 사람을 보는 것 같아요.
코딩으로 시험볼것도 아닌데 말이죠.
진짜 개발자라면 개발 '실력'을 키우는 것 보다 당장 뭔가를 만들어 낼 수 있는 능력을 키우는 게 더 중요하다고 생각합니다.
여전히 대학에서는 실습을 할 때 vim을 기준으로 하지요. 비슷한 맥락인거 같아요. 그러나 저는 항상 vscode 등 ide를 이용해 과제를 했었죠😂
IDE 랑은 좀 다른게.. IDE는 명확하게 잘못 작성한거를 잡아주거나 코드 작성 시 가능한 옵션들을 더 쉽게 작성할 수 있게 해주는거고 AI같은 경우는 아예 문제에 대한 답을 제시해주는거라 생각이란걸 아예 안하게 되서 문제같아요.
IDE를 사용하는건 반복적인 타이핑을 줄여주는 일차원 적 노동이니 영상 주제와는 연관이 없는 듯하네요.
psvm tab -> public static void main(String[] args)
하지만 짜증내지도 않고 묻는대(정확하진 않지만) 대답 해주는 존재가 있다는게 넘 조아요...
이게 맞기도 하구요, 또 AI를 잘 쓰려면 결국 스스로 공부한 내용을 기반으로 키워드를 다루게 되는데
처음부터 AI에 모든걸 의존해버리면 기반 지식이 없으니 활용조차도 할 수 없더라구요
맞습니다. 기반 지식이 있어야, AI가 짜준 코드를 활용하고 유지, 보수, 추가 하겠죠
시간을 들일 의지만 있다면 AI한테 계속 캐묻는 방법으로도 원리에 대한 공부가 가능하다는 점은 재미있는 부분인 것 같아요
@@kimwildi맞긴 한데 효율이 좀 떨어지는건 있어요
하나를 확실하게 알게되는건 좋은데 그렇게 하나하나 삽질하면 시간이 많이 걸리고 다른 지식이랑 구조화가 안되면 머릿속에서 금방 날아가서 병행이 좀 필요한것같아요
이게 진짜 골때리는게
그런 기반 없는 아무것도 모르는 신입이 회사에서 뭐 괜찮겠지 마냥 ai 시키는대로 쓰는데
이게 에러가 안나면 정말 다행인데
꼭 무조건 한번씩은 에러가 나니까 문제죠
그리고 이거 왜 이렇게 했냐고 추궁하면 정말 대부분이 gpt가 해논거 복붙했다고 하니… 어휴
@@hwfhqvh저희 회사에도 신입 들어왔는데 … 공감합니다.. 같이 일하기 힘드네여
AI 이전 : 문제를 해결하기 위해 고민하고 공부함
AI 이후 : 이 쉥키가 왜 이런 답변을 하는지에 대해 고민하고 질문을 반복함
Ai 이후 : 프롬프트를 공부함
@@user-wc9ni4ib8g 결국은 구글검색이 그나마 정확하긴 한데 제미니인가 만들어지고나선 구글검색자체도 맛탱이간느낌이...ㅜㅜ
AI이전: 변수명 뭐로짓지? 고민함.
AI이후: 변수명 gpt한테 맡겨서 코딩 능률 올라감
@@jy6180ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ copilot 최고아웃풋: 변수작명
@@jy6180변수명을 왜 AI한테 맞깁니까 본인이 짜는 코드의 의도는 어떤 Ai도 분석못합니다 코딩 다세 배우세요
AI한테 답 내놓으라고 하기보다는, 질문하고 대화하며 같이 답을 찾아나가는 식으로 사용하면 좋더라구요
공감합니다. 단순히 이거 짜줘 라기 보다는 내가 하려는게 프로젝트의 구성은 이러이러 한데 이런걸 할때 사용할 아키텍쳐로 이런걸 하고싶어. 이게 효율적일까? 혹은 더 생산성 높은 다른 방향도 있을까? 하는 형태로 질문하면 주니어 입장에선 나보다 지식이 많은 상위개발자와 대화하며 진행하는 느낌이 들더라구요.
단순 이거 해줘 보단 대화형으로 의논상대로 쓰는게 제일 좋은거 같아요
@@sunghyunkim4226꿀팁 감사합니다!
동의합니다. 계속 쓰다간 주니어 실력에 평생 머물 것 같아요. 그래도 유용한 면이 많아서 구독취소를 차마 누를 수 없어요😢
새로운 기술이 나오면 항상 발생하는 주객전도 현상을 잘 집어주셨네요. 어느 기술이든 내실이 중요합니다.
chat gpt를 사용하고 한참을 해맨 이후, 내가 뭘 한거지 하는 느낌을 받습니다.
그제서야 문제 해결을 위한 흐름을 적고 수도 코드를 작성한 후 코드를 작성하게 되는 경우가 많습니다.
오늘 영상을 보면서 스스로를 반성하게 되고 저도 기술에 의존적이지 않게 되기 위해 chatgpt는 꺼두고 작업을 해야겠습니다.
이거 진짜 완전 공감합니다
아무 생각 없이 LLM에게 먼저 질문했다가
몇 번의 말도 안되는 대답을 거쳐 그나마 쓸만해 보이는 답을 받아 그대로 코딩했더니 애초에 전제부터 오류가 있는 설계라 전혀 작동하지 않아서 LLM에게 화풀이합니다
그 뒤에 스스로 생각하고 고민해서 필요한 기능을 구체화하고 해당 기능에 대해 구글링해 본 뒤 적용해 보니 10분 만에 해결되는 걸 수십번이나 경험하다 보니
이젠 개발에 있어서 LLM의 유용성 그 자체에 의문을 품게 됐습니다
코파일럿은 안써봐서 모르겠으나
GPT는 제가 구현하고자 하는 기능에 대한 알고리즘이나 기능에 대해서 만들어달라고 하고 (무슨 알고리즘이 있는지 모르는 초보자한테 유용함)
그걸 제가 이해하기 전까진 적용하지 않습니다.
어자피 유지보수는 GPT가 아닌 제가 해야 하는지라 C+V 하기엔 좀 부담스럽더라고요.
그러나 GPT가 좋은 게 코드 한 줄마다 주석으로 어떤 기능을 담당하고 굴러가는지 적어달라고 하니 이해하는 속도가 빨라져서 좋다는 점 과 비유를 통해서 설명해달라고 하면 가끔 틀린 비유를 하긴 하지만 초보자 입장에선 충분히 이해하기 쉬운 예시들을 잘 설명해주는 지라 계속 쓸 수 밖에 없더라고요
자동주석은 진짜 많이 편할것 같아요 조금만 수정하면 되니까
믿음의 애니프사
코파일럿, ChatGPT가 없던 시대에도 구글, 스택오버플로우의 답변을 내 것으로 만들지 않고 Copy & Paste하는 정도에 그쳤다면 유의미한 학습효과를 기대하긴 어려웠을 것. 결국 내가 그 도구를 어떻게 잘 활용해서 단순 문제해결에 그치지않고 내 지식체계의 일부가 되게하느냐는 온전히 사용자 본인에게 달려있음. 코딩 초심자에게 코파일럿을 끄라고 할 것이 아니라 초심자 단계서부터 어떻게 하면 코파일럿으로부터 얻은 문제해결 노하우를 내 것으로 만들 것이냐에 대한 가이드라인을 제시해주는 게 보다 효율적일 것. 초심자 때의 코파일럿 남용이 분명 독이 되는 것은 사실이지만 잘만 사용하면 학습능률, 생산성을 지수 스케일로 끌어올리는 성능을 마냥 배척할 수는 없는 노릇.
공감합니다. 코로나 터지고 개발자가 핫해지면서 가장 어이없었던것 중 하나가 복붙만 한다는 개발자밈이었죠. 그냥 밈이 아니라 개발자가 되려는 사람들 모두에게 독이되는 찾아서 복붙만 하면 된다는 잘못된 생각을 심어주기에 그런 밈을 올리는 개발자는 대체 뭐하는 사람인가 했었습니다.
교육에 관해서는 좀 더 지식을 쌓으시면 이제 발걸음하고있는 학생들에겐 금지 시킬것입니다. 기초교육때 그 지루한 단순 받아쓰기 반복학습이 사실 그 과목의 사고력 향상의 과정이란것을 일부 예로 잘 생각해보세요. 이건 의견의 다름이 아니라 본인이 틀린 의견일수도 있다는걸 받아들이시구요...
수학에 비유하자면, 모르는 문제가 있을 때 어느 정도는 스스로 고민하고 삽질해보는 시간이 필요한데 그냥 바로 자습서 해답 보는 거...
문제에 손을 올리자마자 풀려있더라라는...😮
어차피 우리가 안다고 여기는 대부분의 머리속 지식이란게 전부 예를들면,
1)국부론 “직접!”읽어보지도 않은 것들이 전부 “보이지 않는 손” 드립치고(그게 몇번, 어느챕터, 몇페이지 나오는지도 모름)
2)자본론 “직접!”읽어보지도 않은 것들이 전부 “이 책은 엉망임이 이미 증명됐어!! 쓸모없어!!“(지가 실제로 읽어보고 증명해보지도 않았으면서😂)” 이러고 있고,
3)종의 기원(진화론) “직접!”읽어보지도 않은 것들이 나오지도 않는 “약육강식”이런식으로 세상을 이해하고 넘어가는데 뭘...ㅋ😂
어차피 우리가 자랑하는 지식이란게 이딴식으로 우리가 “안다고” 생각하고 “직접!” 뭔가 증명따윈 안하고 넘어온게 대부분의 스텝인데 뭘 그렇게 따지시나...ㅋㅋ대충 겉핧기로 알고 대충 나는 이거 아는거다~하는 방식으로 편하게 살면 되지 뭘.....😂
늘 하던대로 고렇게 편하게 살아도 됨 ㅋ
저도 최근에 느끼고 있던 부분인데 너무 공감되요! 제 코딩 뇌 시냅스가 점점 사라지는 느낌 😢
거의 동의합니다 특히 2가지이상 언어를 사용중이라면.. 저는 제 1순위 언어는 코파일럿을 사용하고 나머지 언어들에서는 끕니다.
생각없이 ai한테 물어보고 해결하기만 한다면 결국엔 ai가 당신을 대체할 수 있다는 뜻이겠지...
저는 코파일럿은 아니고 chat gpt로 코딩할때 많이 쓰는편인데, 확실히 chat gpt를 쓰고 나서 부터는 모르는거 있으면 공식문서를 읽기도 귀찮기도 하고 이해하는데도 시간 걸려서 그냥 바로 chat gpt한테 물어보고 쓰는 경우가 엄청 많아졌습니다. 쓰고 안쓰고 비교할때 빠르고 쉽긴 한데 역시... 가끔 chat gpt가 에러나서 작동 안되는 때가 있는데 이럴때 저도 많이 느껴지긴 합니다. chat gpt 못쓰게 하니까 그냥 생각하는 능력이라고 해야하나.. 그런게 좀 줄어 든거같네요. 기계가 똑똑해지니까 인간이 멍청해 지는건 어쩔수 없나 봅니다.
이게 답이다....결국 문제해결해 주지만 난 문제 해결능력이 생기지는 않지... 일명 삽질을 해보지 않을경우 머리에 남는게 없고 나중에 시간이 지나도 다른데 의존해야 되지....
동의함.
나도 점점 단순 반복 작업이나 라이브러리 예제 혹은 개념 정도로 국한해서 사용하고 있는 모습을 발견함
이런건 인터넷 처음 나왔을 때 나오던 말들이나 비슷하네요. "인터넷 복붙 때문에 사람들은 생각을 하지 않고, 사람들은 더 멍청해질 것이다."
하지만 현실은 사회는 더 고도화되었고 사회가 사람들에게 요구하는 역량은 훨씬 더 높아졌죠. 그 결과 더 많이 공부해야 되었고요.
AI도 마찬가지라고 봅니다. AI는 지금 초창기에요. AI는 더 발전할 거고 나중에는 한명의 실무자역할을 할 수 있을수도 있습니다.
멍청한 관리자는 10명의 실무자를 붙여줘도 좋은 성과를 낼 수 없죠. 결국 AI를 잘 활용할 수 있는 똑똑한 관리자가 되어야 합니다.
실무자들이 하는 일이 뭔지 정확하고 깊게 이해 못하는데 일을 잘 시킨다는 건 말이 안되죠.
이 말은 단순 반복 작업을 AI들이 대신 해주는 만큼 그 프로세스를 제대로 돌아가게 하기위해
일을 위임하는 사람은 더 똑똑해져야 함을 의미합니다.
인터넷 시대에 누군가는 인터넷 때문에 더 멍청해지고 누군가는 더 빨리 같은 시간에 더 많이 넓게 학습하고
더 높은 생산성과 지식을 손에 넣었죠. 그런 것들 때문에 사회가 한 사람에게 요구하는 평균 생산성은 올라갔고요.
마찬가지라고 봅니다. 같은 AI를 써도 더 영리한 사람은 더 일을 잘시키기 위해 더 많은 학습을 할것이고
그 학습의 도구도 AI가 되어 더 빠르게 깊게 학습할 겁니다. 그것은 전반적인 생산성의 증가를 의미하고
그만큼 사회가 한 사람에게 요구하는 생산성의 기준은 높아질 겁니다.
지금은 개발자가 하루에 웹페이지 하나만 찍어도 1인분 한다 하지만 나중에는 하루에 괜찮은 서비스 하나를 만들어야 1인분일겁니다.
인류는 지금껏 그래왔듯이 대다수가 잘 적응하고 잘 따라갈거라고 봐요.
바보는 책을 지식을 쌓는 시대를 살든, 인터넷 시대를 살든, AI시대를 살든 변함없이 밑바닥에 깔려있을거고요.
"Life is short, you need AI code assistant."
나만 그런가 근데 막상 코파일럿이 답을 통으로 제대로 내준 적은 손에 꼽는 듯 다소 반복적인 구간이나 치다 보면 나머지 채워주는 경우에 도움받지
답이 길면 길수록 틀린 답을 낼 가능성이 높으니, 기피하게 만들어졌을듯
그게 그 보일러플레이트 코드 말하는 것 같네요
llm 자체의 한계점은 아니긴한데 현재 코파일럿은 코드 흐름이 좀 복잡해지면 자꾸 당연한 실수를 해서 그거 찾는게 또 일임 간단한 셸스크립트도 잘 짜놓고 당연한걸 실수함
말씀해주신 단점에 대해서 아주 공감해요. 어떻게 사용하느냐에 따라서 너무 다른 영향을 줄 수 있는 툴이라 사용법을 먼저 아는 것이 중요할 거 같아요.
어떻게 사용하는게 성장에 도움이 될지도 한 번 다뤄주시면 좋을거 같아요.
저도 니꼬쌤 생각에 동의하는 사람이라 아래의 용도로만 사용하게 되는 거 같아요.
1. 새로운 용어/개념 검색
2. 반복적인 코드 작성
3. 뻔하지만 손 많이가는 로직 작성
4. 새로운 아이디어 제안
특히 이슈 해결할 때 전적으로 코파일럿을 의지하는 건 진짜 독이라고 생각합니다.
"기술은 인간을 편하게 해주는 도구"라는 관점에서
Ai는 구글링, 심지어 ide의 자동완성 및 제안 기능 등과도 동일한 역할을 합니다.
그건 바로 개발자가 신경 써야 했던 "곁가지 문제"를 해결하는 것입니다.
알다시피, 이상적인 개발자의 업무란, 목적에 맞는 아키텍처와 비즈니스 로직을 계획하고 다시 이 계획에 맞게 디테일한 코드를 구성하는 것입니다.
하지만, 많은 개발자들이 단순한 문법 오류부터 구현 과정에서의 버그나 최적화 문제 등 더 다양하고 예기치 못한 문제에 부딪혀왔습니다.
그런 상황에서 ide, 라이브러리 및 프레임워크의 등장은 개발자가 맡아왔던 문제들을 자동으로 해결해주고 핵심적인 문제에만 집중할 수 있게 해줬습니다.
그런데 사실, 이 말은 어폐가 있습니다.
어디서부터가 핵심 문제이고 어디서부터가 곁가지 문제일까요.
단순 오타나 문법 오류는 분명 개발자의 문제해결 능력과 별개의 문제 같습니다만, 최적화, 라이프 사이클 관리, 데이터 바인딩, 아키텍처 구성 등의 문제도 곁가지 문제라 할 수 있을까요?
하지만, 뛰어난 라이브러리와 프레임워크들은 이를 부차적인 문제들로 밀어냈습니다.
이제 신입 개발자는 더 이상 이런 부분을 깊이 고민하지 않고도 프로젝트를 수행할 수 있게 되었습니다.
이건 좋은걸까요?
제 생각엔 장단점이 있는 것 같습니다.
장점은 시간 투입 대비 빠르게 지식과 생산성을 프로젝트 제작 가능 수준까지 끌어올릴 수 있다는 게 있을 겁니다.
단점은, 그것에 의존하게 되며, 그것의 틀 밖에서 사고하는 능력을 잃게 된다는 겁니다.
니코가 말한 학습의 본질, 즉, 학습은 고통스러운 과정 자체에 있다는 것은
"시간은 한정되어 있어서 개발자는 배울 것을 선택해야 한다"는 말과 연계되어 고민해야 합니다.
직접 모든 과정을 겪어보고 이해하면 가장 이상적인 학습이지만, 결코 그럴 수 없는게 지금 현실이고, 슬프게도
취준생은 ai를 이용하여 빠르게 결과물을 내는 사람에게, 현업자는 ai를 이용하여 빠르게 문제를 해결하는 사람에게 밀리는 경향이 강할 겁니다.
이는 마치 리엑트가 가진 상태 변화와 데이터 바인딩 기능을 직접 구현해보고 이해하는 것이 가장 바람직하다해도
그런 과정을 건너뛴 체 바로 리엑트를 사용하는 것과 비슷합니다.
그래서 아쉽게도, 코파일럿이나 chat gpt에게 문제해결을 기대하는 경향은 계속될거라 생각합니다.
그게 사람의 문제해결능력을 안쓰게 만들고 약화시킬 건 분명하지만,
결국 우리는 늘 편한 기술에 의존하는 방향으로 진화해왔으니까요
만든 코드나 이미 있는 코드의 구조를 보고, 이것의 버그를 없애고, 더 간결하게 만들거나, 더 빠르게 만들거나, 혹은 더 효율적으로 보이도록 만들거나
해당 코드와 같은 결과를 내는 다른 구조의 코드를 작성한다던가, 아니면 규모를 늘려서, 한 코드를 작성하는 양식이라던가, 구조라던가 등등을 만드는걸 좋아하는데
그래서 그런지 어째 개발자쪽으로 갈 사람이 이상적인 개발자의 업무를 "목적에 맞는 아키텍처와 비즈니스 로직을 구현"이 아닌, "효율적인 코드의 구현"이라고 봤을까요.
이 댓글을 보고 생각해보니 개발자의 길이 본인 길이 아닐 가능성을 염두해보게 되었음
글쎄요, 저는 오히려 더 많이 써서 익숙해져야 한다고 생각합니다.
코파일럿이 제시를 잘 하는 부분은 이미 활용법이 널리 알려진 코드거나 의미없이 반복되는 보일러플레이트 코드일 확률이 높으니 그냥 패스하고(초보면 암기)
코파일럿이 잘 해결하지 못하는 문제를 찾아서 집중할 수 있어서 복잡하거나 더 큰 문제에 집중하게 도와주는 것 같아요.
또 동일한 문제에 있어서 여러 해결책을 제시해줄 때도 있는데 이 경우 화가가 아닌 큐레이터가 된다는 마음가짐으로 사용하니 좋습니다.
너무나 공감되는 영상입니다. 저도 어느순간 고민하기보다는 컨트롤 씨 브이를 하고 있는 절 보고 자괴감이 들드라구요. 그렇게 해결한 부분은 기억도 안나드라구요. 어떻게 했는지도 모르고, 이해하지도않고요. 이게 나중에 큰 독이 될수 있겠다 싶었는데 노마드코더님 영상보고 더 와닿았습니다.
편안하게 배워지는건
결코 학습이 아님
유익한 내용 공유해 주셔서 고맙습니다. :) 학습하는 주니어 입장에서는 장기적으로 볼 때 확실히 독이 될 수도 있겠다고 생각이 듭니다. 경험이 많은 개발자의 경우 인원이 적은 팀에서 빠른 퍼포먼스를 내기 위한 환경이라면 협업의 도구로서 코드를 이해하고 GPT가 리뷰해주도록 하여 스스로 생각하는 시간을 가진다면 또 달라질지 모르겠지만, 오랜 시간이 지나면 도구에 대한 의존성에 대한 문제는 해결되지 않을 것 같네요. 없으면 매우 불편해 질 수 있을 것 같아요.
로써->로서
학습에 관해서는 학습자들이 종종 유창한 것과 잘 이해한 것을 쉽게 혼동하고 훈련된 학습자들 마저도 곧잘 함정에 빠지게 한다는 연구 결과와 사례들을 제시했으면 사람들이 더 공감할 것 같아요. 왜냐면 학습에 관해서는 다소 우리의 상식과는 달라보이는 점들이 있거든요. 학습에 관해서는 뉴런을 가장 잘 자극하는 것이 가장 잘 학습하는 방식이고 이 방식은 처음에 보기에는 마치 비효율적인 것처럼 보이기도 하거든요. Make It Stick 이라는 책에도 그러한 내용을 다루고 있지요.
내 개발실력을 망치러 온
내 개발인생의 구원자
AI chat
타고 나셨나 봐요
저도 새로운 환경에서 코파일럿 플러그인 없이 코딩해봤을때 스니펫용으로 사용하고 있는데도 불구하고 이제 없이는 힘들 것 같다 생각드는데 학습하는 단계의 사람들에겐 정말정말 독이라고 처음부터 공감하고 들어왔습니다
개발 기초와 이론 자료는 이제 LLM 모델에 학습시켜서 초보를 빠르게 벗어나 의미있는 프로젝트를 질의하면서 진행하고 싶어요. LLM 모델이 적어도 코딩에 있어서는 그렇게 잘 동작이 된다는 사실에 놀랐습니다.
제가 AI 쓰는 방법입니다
1. 챗GPT에게 물어봐서 답변을 얻어낸다
2. 그 코드를 코파일럿에게 가져가서 이게 맞냐고 물어본다
3. 코파일럿이 준 코드를 다시 챗GPT한테 가져가서 이게 맞냐고 물어본다
4. 맞으면 그 코드를 바탕으로 documentation 을 검색해본다
5. 아니 근데 documentation 에 이 코드 없는데???
6. 라고 AI 한테 물어보면 반은 ㅎㅎ ㅈㅅ 이라는 답변이 돌아오고 나머지 반은 최신 버전이라고 답변해준다
7. 내가 쓰는 버전이 구버전이면 구버전 기반으로 다시 물어본다
그리고 코드 리뷰는 필수이기에 한줄 한줄 이해할때까진 적용 안합니다. 제가 이해를 못하면 나중에 미팅에서 질문 받았을때 답변을 못하거든요... 특히 4번은 필수입니다. 믿고 썼다가 작동이 안되서 documentation 까지 가서 존재치 않는 API 라는걸 확인한게 여러번이거든요. 제가 데이터 다루는 쪽이라 IDE에서 API 확인이 안되는 경우가 많은데 AI가 거짓말해서 시간 공으로 날린적이 많아서 몇번 된통 당한 후엔 4번은 필수적으로 확인하게 되더군요.
이건 내가 해결할 수 없는게 거의 확실하다고 판단되는데
이걸 해결하지 않으면 정말 인생이 박살나는 것 역시 확실하다고 판단되는 상황에서
이걸 어떻게든 해결하려고 무슨 짓(리터럴리 정말 무슨 짓)이든 다 해보는 것.
이게 지금까지 경험한 가장 확실하게 레벨업이 되는 상황들 이었음.
최상의 결과를 빠르고 (거의) 정확하게 얻을 수 있다는 점은 매우 좋은 점임.
하지만 최상의 결과에 이르기까지의 온갖 과정과 논쟁, 실패들, 그 밑에 깔려있는 함의 등을 SKIP하면서 배우게 된다면, 남는 게 없을 것임.
아니면 애초에 개발자의 '학습'을 필요없는 것으로 가정하고 비개발자를 뽑아 결과를 찾아가는 것도 방법일 듯 (비용 최소화)
하지만 이 경우 과연 개발자를 쓸 때 만큼의 품질을 보장하기는 힘들 것.
특히 문제에 대응하거나 QA, CS 등의 업무는 진행이 불가할 것...
아직까지도 코파일럿은 'CO' 수준인 것
효율적인 공부는 환상이라고 생각합니다. 요즘엔 모든 공부와 깨달음, 결과는 일정량의 고생과 낭비가 할당되어 있는 것 같다는 생각을 합니다. 코딩뿐만 아니라 다른 일들도 하 씨바 이번 주말까지 반드시 해야하는데 어케 해야 될지 모르겠네!!!! 하면서 낑낑대는 만큼 머리에 남고 숙달되더라구요.
저는 최근에 회사에서 내부프로젝트로 웹개발을 처음 진행했는데요. 개발을 하는 과정에서 chatgpt를 활용했습니다. 너무 좋았던 점은 오래 걸린 부분을 단 5분만에 해결할 수 있도록 도와준 점입니다. 이건 다들 공감하실거라 생각해요.
그런데 그렇게 시간을 보내고 한달 반정도 지나니 점점 생각하기 귀찮아졌습니다. 물론 초기 버전의 코드를 디버깅하는건 직접 하고있습니다만, 그 디버깅하는 작업마저도 가끔은 AI에 맡기게 되더군요. 그래서 요즘은 답변을 받은 걸 먼저 적용해서 실행되는지 확인 후 꼭 리뷰를 해봅니다. 필사도 가끔 해보는데 하다보면 최적화된 코드가 아닌 경우도 은근 있더군요.
생산성을 늘려주는 좋은 도구인건 인정합니다. 그렇지만 본인의 생각의 흔적을 어디에도 남기지않고 그냥 마구잡이로 쓰는게 문제라고 생각해요. "나의 생각"이 점점 줄어든다는 것을 경계하셔야 합니다.
좋은 영상 감사합니다, 요즘에 비슷한 고민이 있었는데 덕분에 많은 걸 배우고 가네요
AI가 제시한 코드를 읽을 수 있는 눈이 생긴 뒤에 AI를 써야 의도치 않은 문제를 피해갈 수 있다는 생각이고, 효율이 압도적으로 중요한 상황이 아니라면 가급적 매 순간의 코딩을 수련의 과정이라 생각하고 스스로 코드를 생산하는 게 개발자로서 현명한 처신이 아닐까 생각해요.
다만 AI에게 직접적으로 코드 생산을 요구하는 게 아닌 추상화 된 질문을 잘 던지는 건 학습에 도움이 된다고 봅니다.
he is right. what a wise insight.😊
코파일럿을 쓰고 싶어도 회사가 폐쇄망이라서 못 쓰고 있었는데, 실력 향상에 도움이 되는 환경이었네.
많은 경우 VS를 가지고 백준 알고리즘 문제 풀다보니까 더 그렇겠지만 주로 끄고 사용하고 있어요. 이따금씩 개인 프로젝트에 보일러플레이트 코드 깔아놓는 목적으로만 사용 중.
비전공 초보개발자로 코딩을 익히고 있는 저에게 chatgpt는 정말 소중한 존재예요. 하지만, 원리를 이해 하지 못하면 버그를 잡을 수 없네요. ㅎㅎ. 옛 영화에서 사부님 오랜시간 어렵게 전수해주는 무술처럼 버그를 잡아가며 배우는게 진짜 나의 코딩 실력이라고 생각되네요. 좋은 영상 감사합니다. 🙏🙏
무조건 안 쓸 이유는 없다고 생각합니다. GPT 이든 코파일럿이든 '어떻게' 쓰는지 중요한 거 아닐까요.
GPT, 코파일럿의 도움 받아서 학습 속도가 빨라지는 장점도 무시 못 한다고 생각해요. 특히 혼자 공부하는 사람들의 경우에는 AI 는 이제 정말 좋은 참고서 + 선생님이 됐습니다. 다만 공부하는 과정에서 맹목적으로 이유도 모르고 코드 복붙만 하는건 경계해야겠죠.
지금은 그런 환경은 아니겠지만, 옛날에 보안때문에 인터넷에 접속할 수 없었을 때, 스스로 판단하고 생각했던 경험이 많은 힘이 되었습니다. AI는 훌륭한 도구임이 필요하지만, 바르게 사용하지 않고 의존하면, "TH-cam는 모두 옳아"하는 어르신처럼 우리도 "AI가 모두 옳아. 너가 뭘 알아?"라는 식의 생애가 될 수 있겠죠.
비슷한 이유로 새로운 언어를 배우거나 알고리즘 공부를 할때, 문서를 작성할 땐 코파일럿을 끄고 하게되더라구요.
수학을 공부할 때도 이와 마찬가지라고 생각합니다.어려운 문제를 직면했을 때 답안지를 보면 빠르게 해결가능하지만 정작 머리속에 남는게 없죠.혼자서 문제를 푸려고 노력하면서 시간을 보내고 여러번 틀려야 비로소 머릿속에 남는다고 생각합니다
생각하는 힘을 기르지 못하게 된다는 게 제일 문제같아요
개발자라는 게 어떤 분야든, 크든 작든 매 순간 문제를 마주치고 해결하는 것을 반복하는 일이라고 생각하는데
만나는 문제마다 그저 GPT 복붙 복붙... 안되면 구글링...
'왜 이렇게 했냐' 고 물으면 당당히 'GPT 보고 해서 자기도 잘 모른다'고 답하고...
이런 유형의 사람들을 자꾸 보다 보니까 저도 힘 빠지고 도와주기도 싫게되더라구요.
AI가 문제는 아니고 그냥 사람이 문제인 것 같긴하네요.
그래도 AI가 개발자를 안 했어야 했을 사람들을 밥떠먹여주고 있다는 개인적인 생각이 자주 듭니다...
평소 이해하지 못한 코드는 안넣어서 괜찮다...생각했는데 사실 인정하긴 싫지만 이 영상 보고 나니 코파일럿이 생각에 큰 영향을 미친것같음. 코파일럿을 이해하는게 도움이 되는 일일까 아니면 진짜 코드를 이해하는게 도움이 되는일일까 라는 생각이 드네요. 코드를 이해하는 과정 자체가 부질없는 일이 될수도. 그저 문제 해결에 대한 질문만 던질뿐
이 의견에 반대합니다.
AI를 활용하는 방법까지 나의 능력으로 받아들이고 빠르게 치고 나가는 게 맞다고 생각합니다.
여러분은 자동차 후방 카메라에 대해 어떻게 생각하시나요?
저는 운전 면허를 따자 마자 군대에 갔고 우연찮은 기회로 군대에서 노옵션 스틱 차량으로 운전 연수를 받았습니다.
그 차량으로 운행도 많이 했고 익숙해졌죠.
사회에 나와 보니 차들에 '후방 카메라'라는 것들이 달려 있었습니다.
처음에 저는 그것을 보는 것을 거부했었습니다. 거울로 후방 주차하는 방법을 잊어버릴까봐서요.
하지만 어느 날 깨달았습니다. 후방 카메라 없이 후방 주차를 할 일 따위는 내 인생에 앞으로 몇 번 없을 거라는 것을요.
개발자들에게 AI도 마찬가지지 않나 싶습니다.
인터넷이 안될 때 개발할 일이 얼마나 있나요?
특히나 월급 받는 개발자를 넘어서, 개발 지식을 가진 이점을 살려 프로덕트를 만들고 판매하는 사업자가 된다면 어느 쪽이 유리할까요?
기계어로 최적화 구릴때 했던말들
지금 머신러닝 초기라 아직두 쓰기에 구리지만 곧 자연어 코딩시대 온다
니코의 의견에 대부분 동의 합니다.
그러나 시대흐름을 막을 순 없을 겁니다.
대부분의 인간은 쉬운길을 효율성이라는 이름으로 선택하고 생산성이라는 이유로 강요당할 겁니다.
지금은 과도기지만, 어떤 언어를 얼마만큼 깊이 숙달했는가 보다는 어떤 질문을 하느냐가 점점 더 중요한 세상이 올 겁니다.
그건 개발영역도 피해갈 수 없을 겁니다.
뛰어난 개발자보다, 뛰어난 화학자가, 뛰어난 물리학자가 자기분야의 특별한 코딩을 완성할 확률이 더 높다고 생각합니다.
그런 세상이 언제 올지 아무도 모릅니다.
AI 회사들이 투자를 유치하기위해 내던진 여러가지 말들에 현혹되고 있는건 아닌가요?
당장 5년내로 그런 세상이 온다는 보장도 없습니다.
그거 아시나요? 비행기를 개발하고 우주에 가기까지는60년도 채 걸리지 않았고, 그 이후 사람들은 21세기에는 우주여행이 보편화 되었을거라고 굳게 믿었습니다.
그러나 그 이후60년동안 우주여행은 보편화 되지 않았습니다. 이게 무슨말인지 이해 하시나요?
@@Aile967 통찰력 있으시네ㅋㅋㅋ 인공지능은 허상이라는걸 알고 계시네요.
영어문서도 천천히 해석하면서 읽으면 더 정확히 해석할 수 있고 실력도 늘겠지만, 내 목적은 개발이므로 그냥 번역기 통으로 돌리고 키워드만 캐치해서 정보를 얻어갑니다
차선책으로 번역기로 대충 키워드를 주워 맥락만 파악하고 다시 영어로 해석하면 영어 실력도 늘고 좀 더 빠르게 코드에 적용할 수 있을 걸 알지만 그게 쉽지 않아요
해당 과정이 문서를 빠르게 해석하기 위한 도구인 번역기의 목적과 맞지 않으니까요
AI도 마찬가지에요
작업의 능률을 위해서 좀 더 쉬운 배움을 위해서 AI를 사용하지만, 결국 실력이 늘어나려면 스스로 고민하는 과정이 필요해요
AI가 짜준 코드를 단순히 다시 읽어보는 것으론 학습효과가 없고, 논리의 전개 과정을 따라가봐야 제대로 이해 할 수 있어요
그렇다는 건 코드를 스스로 다시 짜봐야 한다는 건데 빠른 작업을 위해 사용하는 도구로써 AI를 사용하는 사람들이 그 과정을 진행하기는 어려운 일이에요
좋은 의견 감사합니다.
완전히 동의 합니다. 매우 편리하지만 실력이 줄어드는게 느껴질때가 있습니다. 저는 요즘 아주 단순히 반복되는 일이 아니면 코파일럿의 사용을 최소한으로 하려고 합니다. 사용하면 할수록 이건 마치 마약같아서 없는 환경에서 아무것도 못할것 같거든요.
저도 어느순간부터 docs보면서 해결하는 게 gpt보다 빠르다는 걸 느꼈습니다
쉽고 간단한 문제는 GPT도 나도 쉽게 풀지만 설정끼리 엉켰거나 했을 때 해결을 잘 못하고 오히려 따라하면 데이터룰 날려버리게 하더군요
동의합니다. 기술을 어떻게 사용해야 할지에 대해서도 많은 고민이 필요한 시기이네요.
장기적으로 성과 잘나는게 중요하지. 버그 한두개나는건 디버깅하면 그만 아닌가? 원래 구글검색해도 복붙하는경우많고, 계산기 나왔을때 암산하는법 까먹으니까 계산기 쓰지말고 암산하세요라는 느낌같음. 앞으로 AI는 계속 발전하꺼고 지금이야 직접코딩하는 부분이 많다고 느끼지 AI가 발전하면 대부분 자연어로 코딩하게될수도 있는데 그 작은 비율을 위해 암산연습을 한다는게 이해가 안됨(그리고 꼭 코딩 가르치는 사람들이 AI쓰지말라는 얘기하던데....)
요즘 주니어들 보면 답을 찾기위해 고민하면서 문제에 접근하는게아니라 대부분 지피티가 대답을 왜 제대로 안하는지? 왜 자꾸 틀리는지? 를 고민하고 질문하고를 반복하더라구요.
니코쌤 진짜 하고싶던 말인가본데 어휘부터 목소리까지 진심이 꾹꾹 담겨있음ㅋㅋㅋ
기술직 팀장입니다.
저는 프로그래밍 담당은 아니지만 내용은 무척이나 공감됩니다
업무 결과 보고받을때 딱봐도 GPT 느낌이 나서 물어보면 하나도 모르더군요. 😢
오류를 지적해도 다른 방안을 생각하지도 못합니다
GPT가 그렇게 말했다 라고 말을 들은적도 있죠😮
해당 부분을 지적했더니 오히려 해오면 되는거 아니는 뒷소리나 듣고요 😂
비즈니스 로직과 설계에 집중할 시간을 벌어주는데다 잘못된 제안을 구분하는 눈을 키워줘서 실력이 퇴화한다는데는 전혀 동의 못하겠네요. 개발자가 코드스니펫 외에도 배워야할 것은 많습니다
현업에사 근무하는 중입니다. 여러분이 언제 내가 '충분히' 학습 했다고 느낄 지 모르겠지만, 학습 중인 단계에서는 절대로 사용하지 않는 것을 권장합니다.
한때 코파일럿을 많이 사용했고, 팝콘브레인처럼 변해가는 자신을 보고 비활성화 했다가, 최근에는 다시 선택적으로 사용을 하고 있습니다.
코드를 냅다 타이핑 하기 시작하는 것 이 아니라, 작성하고자 하는 코드를 머릿속에서 정리를 마친 뒤, 작성을 합니다. 머릿속에 있는 코드와 다른 코드가 생성된다면 사용하지 않습니다.
지금 상태로 한동안 유지를 하고 있는데 ai를 사용하거나 사용하지 않을 제 태도가 또 어떻게 바뀌게 될지 모르겠군요 ㅎㅎㅎ
지극히 개인적인 니꼬의 생각에 전적으로 동의하는 바 입니다...
빠듯한 납기일과 빨리빨리를 외치는 회사에 맞추기위해선 어쩔 수가 없다
한 아이의 아버지가 되셨다니, 축하해요 니코!
별로 잘 안사용하는코드는 엉뚱한 답을 하거나 없는답을 해서 자주 사용하는거 외엔 그다지 신빙성이 없어서 안쓰게 되더라고요
일단 만들어진 스크립트에서 아이디어를 얻는 방향으로 하면 좋긴했음.
같이 학습하는 친구라 생각하면 딱 좋은 느낌
식당에서 애보기 힘들다고 태블릿 던져주면 당장 부모들은 편할 테고 아이도 편안해 하고...
그런데 망가지는 아이의 성격을 보며(당장은 아니더라도 지속적으로 조금씩) 태블릿 없애자고 한다면 누군가 또 그러겠죠,
태블릿이 문제가 아니라 그걸 어떻게 사용하는지 여부에 따라 부모와 아이 모두 행복해질 수 있다...고 (물론 저는 동의 안 함)
어떤 선택을 하든 본인이 경험하고 느낀 이유가 확실히 있는 것이라서 다른 사람이 왈가왈부할 성질의 것이 아니라고 생각함
코파일럿의 추천을 거스르고 내 상황에 맞다고 생각하는 나의로직을 써내려갈 자신감이 생길때가 코파일럿을 사용해도 괜찮은 시점이라 생각합니다!
동감입니다.대답으로 나온 코드를 확인하고 에러가 나면 그걸 다시 정정받고 다시 실행해서 에러가 나고 다시 거짓대답을 받고의 반복...그게 쳇지피티를 사용하면서 느낀점이고 정답에 도잘할때까지
더많은 시간이 필요핟게 돼지요. 그래서 내생각을 전해서 모의 코드를 받아 내생각과 얼마나 차이다 있는가를 보던지 방향성을 잡을때 보조적으로 이용하는 경우가 많거나 너무 안써서
까먹은 코딩을 기억하기 위한 수단으로 사용중입니다.
저는 좀 다르게 생각하는 게, 실력이 부족하다 생각해서 구현을 꿈도 못꾸는 시스템에 쉽게 트라이할 수 있다는 장점이 있다 봅니다. 물론 기계적으로 탭만 눌러서 코드 완성하는 게 좋다는 게 아니라, 만들고 싶은 것에 대한 아이디어는 확실하지만 첫 발을 뗄 자신이 없을 때 ai는 퀀텀 점프 같은 도움을 준다 봅니다. 저도 당장 일주일만에 사내 백오피스용 서버를 go로 제작하면서 동기/비동기 배치 시스템까지 만들어냈어요.
나름의 원칙이 있다면 절대 ai가 주는 코드를 복붙하지 않고 직접 타이핑하면서 이해해간다는 겁니다. 이게 진짜 좋아요
그리고 코파일럿은 수준이 너무 떨어지니 클로드를 씁시다
이런 말을, 아직 ai의 혜택을 못 보는 단순 정신노동(creative 하지 못한)을 하는 사람들에게 해보세요...
자신의 creativeness에 만 관심을 갖지 않고, 기술의 혜택을 다양한 계층에게 제공해주는 것에 신경 쓰다 보면, 다른 space에서의 창의적인 일 거리가 보이지 않을까요?
코테 연습한다고 코파일럿 꺼놨는데 다시 켤 방법을 못찾아서 그냥 없이 쓰는 중인데 진짜 자동완성은 끄길 잘한 것 같음
컴공 학부공부를 하며 1년동안 Copilot과 chatGPT에 의지 한 결과, 저는 프롬프트 작성하는 법만 알고 직접 코딩을 못하는 상태까지 갔습니다.
그 이후로는 copilot은 끄고, chatGPT는 구독을 그만두었습니다.
1년동안은 제가 생산성 높은 사람인 줄 알았는데 그냥 치팅만 하는 사람이었다는걸 깨달았어요 😂
기계어로 최적화 구릴때 했던말들
지금 머신러닝 초기라 아직두 쓰기에 구리지만 곧 자연어 코딩시대 온다
참고로 난 반도체 설계부터 앱 프로그래밍 까지 경력 30년 차다
이 유투버도 대가리가 굳어서 큰그림을 못보는거지
코딩의 목적은 결국 프로그램 만드는거야 소비자를 위해
나 자신의 현학적 딸다리가 아니란거다
나중엔 프로그래밍이란것도 없어질거야
애플이 스마트폰으로 기존에 계산기 손전등 사진기 다 없애버린것처럼
현재 수많은 프로그램 앱들도 그냥 다 카니발라이제이션 될거다
예전 주산 학원 다녀서 주판 뚜들기는 직업이 없어진것처럼
프로그래머도 그 방향으로 가고 있고
말로 대충 말하면 다 알아서 GUI가 바로바로 프로그래밍 되어서 개인의 커스텀된 프로그램 형태로 보여지고 바로바로 사라지고
하는 자비스의 시대가 도래할거다
"학습이 결코 편안해서는 안되고"
이 한마디로 정리가 되겠네요
검술의 시대가 끝나고 있으니 검술 실력이 줄어드는 것은 감내해야하지 않을까요? 그 대신 총쏘는 법을 배워야한다고 봅니다.
코파일럿 올해 초부터는 갱신 안하고 구독 취소한 사람으로서 100% 동의합니다.
코파일럿은 처음엔 흥미로웠는데 기다려도 별 개선이 없어서 매력 없게 느껴졌네요
퇴사한 전 직장에서 몇몇 개발자는 ChatGPT와 Copilot을 쓰며 그게 자기 자신의 실력이라고 믿고 있더라구요ㅋㅋㅋ
운영체제 수업을 듣거나 공부하지도 않고 멀티프로세스 멀티스레드 Chatgpt한테 물어보면 알려주니깐 그대로 작성하고, ChatGPT 찬양하고..
전 한참 전부터 AI를 지극히 적게 사용하며, 사용한다고 해도 Q&A 형식으로만 사용하지 In My Code with IDE로는 사용하지는 않아요.
올해 2개 유니콘 회사를 면접봤는데 라이브코딩으로 과제&코테를 봤는데 AI 기능은 당연히 off.
전 니꼬쌤의 의견에 동의합니다. 할루시네이션이 너무 심하고, 님들 영원히 지금 있는 회사에서 다닐건가요..?
지금 있는 회사가 유니콘이라면 이직 뽐뿌가 좀 적게 올 수도 있을것같은데.... 언젠가 더 큰회사로 이직한다면 그들은 과제이던 코테던 라이브코딩으로 대체할 가능성이 높습니다.
그때 내 실력 밑천이 다 들어나게 되어있어요. AI가 알려주는게 자기 실력이라고 착각하지 않았으면 좋겠어요
기계어로 최적화 구릴때 했던말들
지금 머신러닝 초기라 아직두 쓰기에 구리지만 곧 자연어 코딩시대 온다
참고로 난 반도체 설계부터 앱 프로그래밍 까지 경력 30년 차다
이 유투버도 대가리가 굳어서 큰그림을 못보는거지
코딩의 목적은 결국 프로그램 만드는거야 소비자를 위해
나 자신의 현학적 딸다리가 아니란거다
나중엔 프로그래밍이란것도 없어질거야
애플이 스마트폰으로 기존에 계산기 손전등 사진기 다 없애버린것처럼
현재 수많은 프로그램 앱들도 그냥 다 카니발라이제이션 될거다
예전 주산 학원 다녀서 주판 뚜들기는 직업이 없어진것처럼
프로그래머도 그 방향으로 가고 있고
말로 대충 말하면 다 알아서 GUI가 바로바로 프로그래밍 되어서 개인의 커스텀된 프로그램 형태로 보여지고 바로바로 사라지고
하는 자비스의 시대가 도래할거다
영상의 논리대로라면 편의를 위해 만들어진 각종 라이브러리, 프레임워크, IDE까지도 동일한 논리로 부정당할 수 있다는 생각. 손코딩, 메모장코딩을 강조하시던 나이 지긋한 교수님들의 이야기같달까. 오히려 자잘한 로직이나 문법, 오류에 쏟을 에너지를 다른 핵심적인 문제에 접근하는데 쓸 수 있어서 유용하다고 느꼈어요. 코드를 그럴듯하게 잘짜는 것보다 중요한건 우리가 닥친 문제를 해결하는 것이니까요. 코파일럿은 코드를 잘짜게 만들어줄뿐 문제해결에 대한 인사이트를 습득하는 것이 더 중요. 점점 코딩만 잘하는 인재는 쓸모가 없어질거에요.
동감. 옛날에 공부 많이 해 둔 상태에서는 별로 해롭다는 생각 안 듦.
그게 사실 라이브러리, 프레임워크, IDE 등 확실히 사용할 줄을 알아야지만 통용되는 거지, 잘 알지도 못하고 대충 리드미에 있는 설치, 겟스탈티드만 복붙해서 다 짜다보면 결국 작동은 할지언정 스파게티 코드만 되고 유지보수 하나도 안 되는 나중에 처박아 둘 뿐인 코드만 될 뿐더러 거기서 배운 건 하나도 없고 똑같이 나중에 그 라이브러리 프레임워크 쓰려면 또 복붙해야 하고... 그런 거랑 같다고 봅니다. 저도 요즘 클로드 소넷3.5에 의존 많이 했는데 최근 드는 생각이 결국 다시 한번 갈아엎어야지만 프로덕션급 코드 나온다는 거...
코파일럿으로 짜도 이전에 프로덕션 급 코드 십수년 짜고 있었으면 나쁜 코드가 나올 리가 없고, 클로드 써도 갈아엎을 코드가 나오면 문제점을 지적하든지 best practice 로 해 달라던지 하면 퀄리티가 달라지죠. 구글 검색으로 찾은 웹 예제도 한심한 코드 많은데 보고 걸러서 쓰는 거니까요. 결국 구글 검색이든 코파일럿이든 클로드이든 문제 해결의 핵심적인 부분이라기보다는 누군가 다른 사람이 만들어 놓은 룰, 구색 맞추기가 시간이 많이 걸리는데 그걸 줄여주는 거니까...
어느 정도 래벨에 있는 사람한테는 유용하죠. 영상은 처음 코딩을 시작하는 사람들에게는 해로울 수 있다는 것이라.
나이 지긋한 교수님들 입장에서는 해당 부분이 처음인 대학생들을 상대해야 하기에 그런 소리부터 할수밖에 없음, 일일이 가르치기에는 시간이 너무 부족함
의견이라하니 댓글을 달자면, 우리(개발자)가 코딩? 한다고 할 때, 어디에 초점을 둘까 기준으로 생각해보면 좋을 듯함.
챗지피티가 도와주는건 그냥 아무나 할 수 있는 부분(많은 사람들이 이미 해결한 문제)? 이고, 결국 내가 해야할 부분이 있음.
문제는 그걸 구별하는게 일단 주니어레벨에서는 불가하지. 뭘 모르는지 모르거나, 모르는게 많구나 라고 아는 단계.
이 단계를 거쳐서 내가 아는건 이거 모르는건 이거 로 구분이 가능한 정도 (보통 전문가라고 부르는 단계)가 되면, 안 쓸 수 가 없는데.
메타 인지? 라고하는 걸 생각해보면서 도움을 받으면, 실력을 키우는데 큰 도움이 될 것으로 생각하고,
아몰라 빨리 해야해.. 뭐야뭐야 에 급급하면, 어차피 없어도 잘 안되고 계속 못할 것 같네요.
도구에 문제라기 보다, 본인 학습에 대한 메타인지 문제로 보는게 타당하고 생각함.
그리고 코파일럿보다 클로드가 더 잘하는 것 같음;;
요즘은 코파일럿 식으로 자꾸 잔소리하는 놈보다, 그냥 클로드에 야 나 이러이런거 할껀데? 해줘 하는게 더 좋은 것 같음.
(어차피 아는만큼 보이고, 보이는 만큼 지적질하면서 다음 프롬프트를 짜넣는 재미가 쏠쏠함)
코드 리뷰 (훈수)드리븐 코딩...
전 니코의 의견에 100% 동의합니다. 주니어들 코파일럿 너무 좋아서 쓰는데 코드 리뷰 하면 왜 그렇게 썼는지 답도 못하고. 코드 품질도 그리 좋지 않은 경험이 많네요. 일단 돌아는 가지만 코드 구조가 전체적인 맥락에 맞추어서 써 있지 않기 때문에 코드 통일성도 떨어지고 한마디로 엉망입니다. 그냥 개인적인 디버그 보일러코드 확인용으로만 쓰라고 하고 싶네오ㅓ.
CHATGPT 사용 후 실력이 부족한 상태에서 코파일럿과 GPT에 의존하면 실력이 더 이상 늘지 않는 것 같습니다. 그러나 장점으로는, 메모만 해두었던 아이디어들을 대부분 구현해볼 수 있다는 점이 있습니다. 시스템을 직접적으로 다루는 코드나 쉘 코드를 빠르게 얻을 수 있으며, 익숙하지 않은 언어로도 기능을 빠르게 구현할 수 있다는 점이 매우 좋습니다.
어느 정도 경험이 있는 개발자는 코파일럿이나 챗 GPT를 통해 엄청난 생산성을 얻을 수 있을 것입니다. 하지만 주니어 개발자는 무엇이 맞고 틀린지 고민하지 않고, 요청한 것이 돌아가는 코드만 받게 될 가능성이 큽니다. 결국 앞으로의 프로그래밍 교육은 "이 문제를 해결하려면 어떤 프롬프트를 입력해야 하나요? 질문할 때 이러한 요구사항을 꼭 포함시키세요."와 같이 변할 것이며, 개발자에게는 GPT를 이용해 무언가를 만들기 위해 요구사항을 문장으로 잘 작성하는 능력이 더 중요해질 것입니다.
챗지피티는 써도 코파일럿은 쓰지 않습니다.
일단 정말 공부하는데는 하나도 도움이 되질 않습니다.
그냥 알아서 코드가 완성되니 쓱 보고 바로 넘어가거든요.
에디터를 닫고 나면 기억나는 것이 하나도 없요.
챗지피티도 비슷한 문제가 있긴 하지만 그나마 질문이라도 생각해 보고 쓱 읽고서는 쓸지 말지 고민이라도 하니까요.
생각해 보니 가급적이면 AI의 도움을 덜 받는 습관을 들이는 것이 좋겠다 싶습니다.
급할 때야 거침없이 쓰겠지만서도.
엔지니어가 만들려고 했던 것, 만든 것, 만들었다고 생각한 것, 작성한 스펙 문서의 내용은 전부 다르기 마련이죠. 직접 만든 것도 그러할텐데 거기에 블랙박스인 생성형 AI에서 나온 코드까지 생각해야 하는 건 장기적으로 오히려 생산성에 해가 되는 건 맞는 것 같습니다.
학습자에게 있어 문제를 해결하는 과정에서 배우게 되는게 책으로 배우는 것 보다 더 많죠.
I totally agree! I am a student and a few months ago I realized that I didn't even know how to write the basic structure of a class in Java without Copilot, I knew it before but I forgot over time because it was so easy to press tab.
Now I disable it because I have created an incredible dependency, I'm trying to quit as much as possible :)
단순한 계산도 계산기를쓰는게 습관도 있지만 여러개면 생산성도 빠르고 실수도 방지해 주잖아요. ai 코딩도 비슷하다고 생각해요~
계산기는 생각을 대신 해주지 않습니다
용도와 목적이 상당히 제한적이고
무엇보다도 무언가를 재생산 하지 않습니다.
전혀 다른 예시고 이거는 ai 전문가들도 그렇게 생각하는 부분입니다.
영어 공부와 정보 공부를 동시에 할 수 있는 채널을 발견한 것 같습니다
저만 느낀게아니였네요. 저도 급한개발 아니면 꺼두기시작했어요. 점점 뭔가 바보가되는느낌
니콜라스 아저씨도 옛날 사람인가벼
더 정확하고 더 정교한 결과물을 받기 위해선 더 정확하게 질문하는 방법을 알아야 하고, 정확한 질문이 가능하다면 코파일럿이나 GPT가 주는 답변의 옳고 그름을 더 명확하게 판단하고 선택할 수 있게 됩니다. 결국 서포트 AI들은 잘 아는 사람에겐 필요할 때만 꺼내 도움을 받을 수 있는 백만대군 같은 도구가 되겠지만 잘 모른 채 사용하는 사람들에겐 켜켜히 쌓여 나가는 기름때 같은 도구가 되겠죠.
그래도 질문에 화 안내고 답(비스무레한 것)을 주는 건 항상 너무 감사합니다. ㅠㅠ
맞는 소리긴 하지만 애초에 코파일럿의 목적은 편의 제공의 목적으로 만들어졌고... 어떻게 보면 학습이 목적이라면 답지 보고 문제 풀지 말라는 당연한 얘기라고 생각합니다👏👏
이러한 이유 때문에 저는 코파일럿이 자동완성한 코드는 무조건 그 자리에서 이해하면서 리팩토링 진행함.
간단하게 순서만 조정하거나, 워딩 수정같은 리팩토링이 아닌 구조 자체를 수정하고 그 프로젝트에서 사용해야할 함수, 사용되어야될 함수로 구분해 분리하는 작업까지 무조건 진행하는 습관을 들여놨죠.
코파일럿이 더 좋아진다면 이 과정이 스킵될 순 있지만, 최소한 내가 코드를 이해하는 과정을 만들었다는게 중요하기도 함.
맞는 말이죠
스스로 주체적으로 생각하고 실험하는게 중요하다고 생각해요
다만 이미 지금도 코딩 잘하는 친구들이 설 자리는 점점 없어지는 추세에요
3년 뒤에는? 프로그래머 대부분 bye bye
코파일럿은 갈 길이 진짜 멀어요. 헛소리 너무 많이 하고 엄청 틀리고 진짜 한숨만 나와요.
그나마 실시간 업데이트 되는 AI 중에서 제일 괜찮기 때문에 쓰는 건데,
아무튼 실시간 생성형 AI가 갈 길은 멀고도 멉니다.
저도 정말 마지막 선택지로서 사용하는 편이지 보통은 아직 브라우저 디버거와 vsc의 디버거를 활용하고 있습니다. 그렇게 읽어보면서 생각하는 과정 자체가 재밌고, 그렇게 해결할 때 비로소 엄청난 성취감을 느낄 수 있더라고요.
코파일럿 코드 작성할 때, 빈 부분에 작성할 시스템코드 같은 거 복붙 해놓고 상단에서 정리해서 작성하고 있으면 아래에 있는 복붙한 코드에서 값 추출해서 한 줄씩 제안해주는 건 너무 좋더라구요ㅋ 노가다를 탭으로. 중간에 꼬이면 잡아줘야하긴 하지만;;;
코파일럿은 쓰지않더라도 챗지피티 클라우디는 써야합니다 어차피 프롬프팅은 논리를 수도 코드로 짜는거랑 다를바없습니다 프롬프팅 실력키워야함
중요한 내용이죠... 코파일럿을 자기 실력으로 생각하는 사람들이 있더라구요
생산성의 문제도 있지만 본인 실력이 늘지 않아요..
쓰면 안된다 가 아니라, 필요에 따라 적당히 써야 합니다.
시니어분들은 아실텐데.. 경우에 따라 인터넷이 안되는 환경에서 개발할 일도 생깁니다.
저는 9년차쯤 됐는데.. 아예 안써봤습니다 ㅎㅎ;
당장 끊기보단, 자동완성된 코드에서 라인별로 어떤 동작을 하는지 주석을 직접 달아보세요.
추천한 코드가 동작하는 원리에 대해 한번 더 생각해볼수 있고, 주석 다는 습관도 기를 수 있죠.
코딩스킬 익히는것도 중요하지만, 주석을 작성하는 것도 개발자가 중요하게 여겨야 될 부분이라 생각합니다.