프로그래머가 되면 얼마나 스트레스를 받나요?
그나저나 최근 루머 하나가 코더들을 떨게 만들고 있습니다.
구글이 AI에게 코드 작성을 가르치는 비밀 새 프로젝트를 개발하고 있다고 합니다.
AI는 학습한 후에는 코드 작성뿐만 아니라 버그 수정도 할 수 있다고 합니다.
Google의 이 비밀 프로젝트는 기계 학습을 사용하여 코드를 훈련하고, 스스로 코딩하고, 버그를 스스로 수정할 수 있게 하고, 스스로 업데이트하세요.
이 프로젝트는 Google이 세대별 인공지능에 한발 더 다가섰음을 보여줍니다.
요즘 AI는 점점 더 전지전능해지고 있습니다. 이미지, 비디오를 만들고 코드를 작성할 수 있습니다.
이 AI가 계속 진화한다면 앞으로도 코더가 필요할까요?
이 문제에 대해 잘 아는 사람들에 따르면 이 프로젝트는 원래 Alphabet의 달 착륙 부서인 X 부서(코드명 Pitchfork)에서 개발했다고 합니다.
올 여름 Google Labs로 이전되었습니다.
우리 모두 알고 있듯이 Google Labs는 VR, AR 프로젝트를 포함한 '장기 투자'를 중요하게 생각합니다.
이제 피치포크는 구글랩스 산하 'AI 개발자 지원팀'의 직원이 되었습니다.
내부 정보에 따르면 피치포크의 역할은 "스스로 코드를 작성하고 다시 작성하도록 가르치는 것"입니다.
다양한 프로그래밍 스타일을 배우고 이러한 스타일에 따라 코드를 작성할 수 있습니다.
이제 팀은 개발자를 돕기 위해 다양한 사용 사례를 탐색하고 있습니다.
Google 직원은 Pitchfork 개발의 원래 의도는 Google의 Python 코드 기반을 새 버전으로 업데이트하는 도구를 만드는 것이라고 말했습니다.
추가 소프트웨어 엔지니어를 고용하지 않고 한 버전에서 다음 버전으로 전환하는 방법은 무엇입니까?
피치포크가 탄생했습니다.
팀장인 Hatalsky는 시간이 지남에 따라 Pitchfork 프로젝트의 목표가 점차 보편적인 시스템을 구축하는 것이 되었다고 말했습니다.
Pitchfor는 작년 말부터 for X의 비용을 절감할 수 있었습니다.
사실 AI 프로그래밍은 오랫동안 새로운 것이 아닙니다.
2022년 2월, 알파벳의 또 다른 자회사이자 구글의 자매회사인 딥마인드는 인공지능을 이용해 코드를 생성할 수 있는 '알파코드'라는 시스템을 출시했습니다.
DeepMind에 따르면 AlphaCode는 인간과 경쟁할 수 있습니다.
DeepMind는 프로그래밍 대회 플랫폼 Codeforces에서 주최하는 기존 대회 10개를 사용하여 AlphaCode를 테스트했으며 전체 상위 54.3%에 올랐습니다. 이는 참가자의 46%를 이겼다는 의미입니다.
DeepMind는 AlphaCode가 프로그래밍 경쟁 플랫폼 Codeforces를 사용하여 테스트했을 때 1백만 샘플의 문제 중 34.2%을 해결했다고 주장합니다.
또한 지난 6개월 동안 대회에 참가한 사용자 중 알파코드의 데이터가 상위 28%에 랭크되었는데, 이는 "인간 프로그래머의 72%를 이겼다"라고 할 수 있습니다!
당시 DeepMind는 AlphaCode가 현재 경쟁이 치열한 프로그래밍 분야에만 적합하지만 향후 역량은 여기서 멈추지 않을 것이 분명하다고 지적했습니다.
프로그래밍에 대한 접근성을 높이고 언젠가 완전 자동화할 특정 도구를 만들 수 있는 문이 열립니다.
2021년에 GitHub와 OpenAI는 공동으로 AI 프로그래밍 아티팩트인 GitHub Copilot을 출시했습니다.
코드를 입력하면 Copilot은 Python 또는 JavaScript로 말하도록 훈련된 자동 완성 로봇처럼 프로그램에서 다음에 나타날 수 있는 코드 조각을 자동으로 표시합니다.
Copilot은 특별히 복잡하거나 창의적이지 않은 한 필요한 코드 블록을 채울 수 있어 수작업에 해당하는 프로그래밍에 매우 유용합니다.
또한 Copilot은 여러 프로그래머 간의 온라인 협업 기능을 최적화하여 생성 AI 분야에서 가장 성공적인 초기 프로젝트 중 하나입니다.
2022년 6월 22일 Copilot은 C 측용으로 공식 출시되었으며 가격은 US$10/월 또는 US$100/년이며 인기 오픈 소스 프로젝트의 학생 사용자 및 유지관리자에게 무료로 제공됩니다.
현재 수천 명의 개발자가 Copilot을 사용하고 있습니다.
가장 널리 사용되는 12가지 언어로 작성된 코드의 최대 40%가 이에 의존합니다.
GitHub에서는 개발자가 Copilot을 사용하여 5년 내에 코드의 최대 80%를 작성할 것으로 예측합니다.
Microsoft 최고 기술 책임자(CTO) Kevin Scott도 "우리는 GitHub Copilot이 수천 가지 유형의 작업에 적용될 수 있다고 확신합니다."라고 말했습니다.
그러나 침해 혐의로 인해 출시 후 5개월도 채 지나지 않아, 화가 난 프로그래머들은 Copilot을 법정에 세워 90억 달러를 요구했습니다.
OpenAI가 텍스트 생성을 개척했습니다.
OpenAI는 2019년부터 GPT-2라는 알고리즘을 사용하기 시작하여 업계에 돌풍을 일으켰고, 2021년 말에는 OpenAI에서 사용할 수 있는 GPT-2의 업그레이드 버전인 GPT-3을 출시했습니다. 누구든지.
GPT-3에는 이전 세대 모델 GPT-2의 100배인 1,750억 개의 매개변수가 있으며, 이는 또한 유사한 NLP 모델의 이전 매개변수 기록을 10배 향상시킵니다.
이미지 생성 분야에서 OpenAI는 2021년 1월 텍스트 프롬프트용 원본 이미지를 생성할 수 있는 DALL-E를 공식 발표했습니다.
2022년 4월, 더욱 복잡한 이미지를 렌더링할 수 있는 DALL-E 2가 출시되었습니다.
2021년 6월 30일 OpenAI와 GitHub는 자체 Codex 모델을 탑재하여 "AI 코드 완성 아티팩트" GitHub Copilot을 공동 출시했습니다.
그러나 당시 Codex는 자세한 내용을 너무 많이 공개하지 않았으며 항상 미스터리 함을 유지했습니다.
지난해 8월 10일, OpenAI는 마침내 향상된 Codex 버전을 출시하고 자체 API를 기반으로 한 비공개 베타 버전도 출시했습니다.
이전 버전과 비교하여 향상된 버전의 Codex는 간단한 자연어 명령을 해석할 수 있을 뿐만 아니라 자동으로 코드를 생성하고 완성할 수 있어 더욱 유연하고 발전되었습니다.
예를 들어 OpenAI의 우주 게임 '우주 게임'에서 사용자가 자연어 명령 '작게 만들어라'를 입력하면 Codex 시스템이 자동으로 제어 코드를 생성해 사진 속 우주선의 크기를 줄인다.
또한 부드러운 글을 직접 작성할 수 있는 마법의 도구인 재스퍼도 있습니다.
"Jasper"는 GPT-3의 텍스트 생성 기술이 탑재된 AI 콘텐츠 플랫폼으로, 인간이 창의적 장벽을 뛰어넘고 자동으로 텍스트를 10배 빠르게 생성하여 기업이 마케팅, 블로그, 전자 메일 등에 사용할 수 있도록 지원합니다.
지난 10월 Jasper는 현재 가치가 15억 달러인 1억 2,500만 달러의 자금을 조달했다고 발표했으며 올해 매출은 7,500만 달러로 예상된다고 주장했습니다.
지금 업계에서 가장 핫한 단어를 꼽자면 '생성 인공지능'도 그 중 하나일 것이다.
기술 용어로 "생성 인공 지능"은 컴퓨터가 텍스트, 오디오 및 비디오 파일, 이미지, 심지어 코드를 사용하여 새로운 콘텐츠를 만들 수 있도록 하는 비지도 및 반지도 기계 학습 알고리즘을 의미합니다.
사용자 기반 AI가 생성한 아트워크, 텍스트 및 코드는 인간을 몇 번이고 놀라게 합니다.
Gartner는 "2022년 신흥 기술 및 동향 영향 레이더 보고서"에서 생산성 혁명을 가져올 수 있는 기술 중 하나로 생성 AI를 나열했습니다.
Gartner 예측에 따르면 2025년까지 생성 AI는 전체 데이터의 10%(현재는 1% 미만)를 생성하고 소비자 사용 사례에 대한 전체 테스트 데이터의 20%를 생성합니다.
그리고 2025년까지 신약 발견 및 개발의 50%가 생성 AI를 사용할 것입니다.
인공 지능에 투자하는 대규모 바이오 제약 회사
그리고 2027년까지 제조업체의 30%가 제너레이티브 AI를 사용하여 제품 개발 효율성을 향상할 것입니다.
이제 생성 AI는 실리콘 밸리에서 "골드 러시"를 촉발했습니다.
최근 블로그 게시물에서 벤처 캐피탈 회사인 Sequoia Capital은 음성 합성, 비디오 편집, 생물학, 화학과 같은 분야에서 생성 인공 지능의 잠재력에 대해 자세히 설명했습니다.
기사 말미에서 회사는 미래에는 모든 이미지는 물론 일부 텍스트와 알고리즘도 AI를 사용해 생성될 것이라는 결론을 내렸습니다.
향후에는 생성 인공지능(Genetive Artificial Intelligence)의 폭발적인 증가와 함께 점점 더 발전된 AI 프로그래밍 모델이 속속 등장하여 프로그래머들의 생활 공간을 압박할 것으로 예상됩니다.
그렇다면 AI 기술의 발달로 인해 인간 프로그래머들은 실업자가 될까요?
인간을 대체하려면 'AI 프로그래머'가 아직 해결해야 할 문제가 많다는 것이 업계의 공통된 의견입니다.
이는 주로 "상업화 전망"과 "규제 윤리"라는 두 가지 측면에 반영됩니다.
Foundation Capital의 파트너이자 Jasper의 초기 투자자인 Joanne Chen은 생성 AI 도구를 가치 있는 회사로 전환하는 것은 여전히 어렵다고 말했습니다.
얼마 전 'AI 프로그래밍 아티팩트' 카이트(Kite)가 개발 중단을 선언했고, 운영된 지 불과 8년 만에 완전히 활동하지 않게 됐다.
Kite의 공식 웹사이트에 게시된 지난 블로그에서 창립자 Adam Smith는 "우리는 월간 활성 사용자가 50만명이지만 수익이 거의 발생하지 않습니다."라고 말했습니다.
그는 개발자만이 속도를 18% 향상시킬 수 있다고 믿습니다. 코드를 작성하는 것만으로는 그들에게 충분히 놀라운 일이 아니며, 부가 가치 서비스에 돈을 쓰게 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다.
제품의 상용화 전망이 충분히 명확하지 않은데, 이는 많은 유료 AI 지원 소프트웨어의 일반적인 문제일 수도 있습니다.
"윤리와 저작권"은 생성 AI 기술이 사람들의 삶에 들어오는 것을 막는 또 다른 장애물입니다.
이달 초 GitHub를 대상으로 집단 소송이 제기되었습니다. GitHub가 Copilot 도구를 사용하여 인공 지능을 사용하여 오픈 소스 코드를 복사하고 소프트웨어 개인 정보 보호를 무시했다는 이유로 집단 소송이 제기되었습니다.
일부 개발자는 Copilot이 제안한 코드가 자신의 작업처럼 보인다고 불평하기도 했습니다.
GitHub에서는 이 도구가 복사된 코드를 생성할 수 있는 드문 경우라고 말하지만, 현재 버전에서는 GitHub 공개 저장소의 기존 코드와 일치하는 제안을 필터링하고 차단하려고 시도합니다. 그러나 일부 프로그래머 커뮤니티에서는 여전히 상당한 우려를 불러일으키고 있습니다.
Chen은 또한 생성 AI에 대한 열풍은 규제가 부족하여 "일부 불미스럽거나 위험한 목적"으로 사용될 수 있음을 의미할 수 있다고 말했습니다. 잘못된 정보를 퍼뜨리는 동영상을 만드는 등.
Google의 Pitchfork 출시 가능성과 관련하여 프로젝트는 아직 초기 단계이지만 편견 및 잠재적인 저작권 문제와 같이 이러한 모델을 훈련하는 방법에 대해 고려해야 할 까다로운 윤리적 문제가 여전히 남아 있습니다.
그렇다면 프로그래머는 스스로를 "죽이는" 걸까요?
위 내용은 구글의 신비한 프로젝트가 공개됐다! 코드를 작성하고 버그를 수정하는 AI가 코더를 떨게 만든다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
