바이브 코딩은 엔지니어링 작업을 위해오고 있습니다

AI가 놀랍도록 인상적인 것에서 놀랍게도 문제가되는 결과를 생성 할 수 있다는 사실은 개발자가 기술에 대해 왜 그렇게 나뉘어 보이는지 설명 할 수 있습니다. 3 월에 설문 조사를받은 프로그래머는 AI 코딩에 대해 어떻게 느꼈는지 묻고 AI 도구에 대해 열성적 인 비율 (36 %)이 회의적이라고 느낀 부분 (38 %)에 의해 반영된다는 것을 발견했습니다.

MIT의 컴퓨터 과학자 인 Daniel Jackson은“의심 할 여지없이 AI는 코드가 생성되는 방식을 바꿀 것입니다. “그러나 우리가 실망에 빠졌다면 놀라지 않을 것입니다. 과대 광고가 지나갈 것입니다.”

Jackson은 AI 모델이 고급 언어로 작성된 코드를 고급 언어로 전환하는 컴파일러와 근본적으로 다르다고 경고합니다. 항상 지침을 따르지 않기 때문에 기계가 사용하는 것이 더 효율적인 하위 수준 언어로 변합니다. 때로는 AI 모델이 지시를 받고 개발자보다 더 나은 실행을 할 수 있습니다. 다른 시간에는 작업이 훨씬 더 나빠질 수 있습니다.

Jackson은 누군가가 심각한 소프트웨어를 구축 할 때 Vibe 코딩이 떨어지는다고 덧붙였습니다. ” ‘대부분 작동하는’응용 프로그램은 거의 없다”고 말했다. “소프트웨어에 관심을 갖 자마자 올바르게 작동하는 것을 걱정합니다.”

많은 소프트웨어 프로젝트는 복잡하며 코드의 한 섹션으로 변경하면 시스템의 다른 곳에서 문제가 발생할 수 있습니다. Jackson은 숙련 된 프로그래머는 더 큰 그림을 이해하는 데 능숙하지만“큰 언어 모델은 이러한 종류의 의존성에 대한 길을 추론 할 수는 없습니다.”라고 말합니다.

Jackson은 소프트웨어 개발이 AI 사각 지대를 수용하기 위해 더 많은 모듈 식 코드베이스와 적은 의존성으로 진화 할 수 있다고 생각합니다. 그는 AI가 일부 개발자를 대체 할 수 있지만 더 많은 사람들이 자신의 접근 방식을 다시 생각하고 프로젝트 설계에 더 집중하도록 강요 할 것이라고 기대합니다.

Jackson은 AI에 대한 너무 많은 의존성이“약간 임박한 재난”일 수 있다고 잭슨은 덧붙였다.“우리는 보안 취약점으로 가득 찬 대량의 코드가있을뿐만 아니라 이러한 취약점을 다룰 수없는 새로운 세대의 프로그래머가있을 것”이라고 덧붙였다.

코드를 배우십시오

코딩 도구를 이미 소프트웨어 개발 프로세스에 통합 한 회사조차도 기술이 더 많은 사용에 대해 너무 신뢰할 수없는 것으로 밝혀졌습니다.

대형 소프트웨어 시스템의 성능을 모니터링하는 기술을 제공하는 회사 인 Honycomb의 CEO 인 Christine Yen은 구성 요소 라이브러리 구축과 같이 단순하거나 공식적인 프로젝트는 AI를 사용하는 데 더 적합하다고 말합니다. 그럼에도 불구하고 그녀는 자신의 업무에서 AI를 사용하는 회사의 개발자가 생산성을 약 50 % 증가 시켰다고 말합니다.

Yen은 좋은 판단이 필요한 것, 성능이 중요한 곳 또는 결과 코드가 민감한 시스템이나 데이터에 닿는 곳에서“AI는 솔직히 아직 첨가되지 않은 충분하지 않습니다.”라고 덧붙였습니다.

“소프트웨어 시스템 구축에있어 어려운 부분은 많은 코드를 작성하는 것이 아닙니다.”라고 그녀는 말합니다. “엔지니어들은 적어도 오늘날에도 그 큐 레이션, 판단,지도 및 방향을 소유하기 위해서는 여전히 필요할 것입니다.”

다른 사람들은 인력의 변화가 다가오고 있다고 제안합니다. “우리는 개발자에 대한 수요가 줄어들지 않습니다. “우리는 평균 또는 성과가 낮은 개발자에 대한 수요가 줄어들고 있습니다.”

대기업이 자체 AI 시스템을 구축하도록 돕는 회사 인 Databricks의 AI 부사장 인 Naveen Rao는“제품을 구축하는 경우 50 명의 엔지니어가 필요할 수 있었으며 이제는 20 명 또는 30 만 필요할 수 있습니다. “그것은 절대적으로 진짜입니다.”

그러나 Rao는 코드를 배우는 것이 한동안 귀중한 기술로 남아 있어야한다고 말합니다. “이것은 ‘아이에게 수학을 배우라고 가르치지 말라’고 말하는 것과 같습니다.”라고 그는 말합니다. 그는 컴퓨터를 최대한 활용하는 방법을 이해하는 것이 매우 가치가있을 것으로 보인다고 덧붙였다.

베테랑 코더 인 Yegge와 Kim은 대부분의 개발자가 다가오는 물결에 적응할 수 있다고 생각합니다. VIBE 코딩에 관한 저서에서, 쌍은 모듈 식 코드베이스, 지속적인 테스트 및 많은 실험을 포함한 소프트웨어 개발을위한 새로운 전략을 권장합니다. Yegge는 AI를 사용하여 소프트웨어를 작성하는 것이 자체적으로 (가벼운 위험한) 형태로 발전하고 있다고 말합니다. “하드 디스크를 파괴하지 않고 은행 계좌를 배출하지 않고이 작업을 수행하는 방법에 관한 것”이라고 그는 말합니다.