AI가 개발자들의 밥줄도 위협한다? Chat GPT를 프로그래밍에 이용해본 후기(장단점,개인적 의견 등등)

'이제 알파고님의 시대가 도래했다'

AI의 위대함을 이야기할 때 종종 나오는 말입니다.

AI의 발전은 언제나 사람들을 위협해왔습니다.

지금도 많은 사람들이

"내 직업이 AI에 대체가 되는게 아닐까?"라는

미래의 막연한 두려움에 떨고 있죠.

 

이 위협을 실제화한 게

최근에 출시된 chat GPT.

대화형식으로 AI와 대화하면서

내가 원하는 정보는 물론이고

창작활동까지 할 수 있습니다.

수능 문제를 넣었더니

정답률이 얼마가 되더라,

판례를 Chat GPT로 쓰니 객관성이 올라가더라,

미국에서 글쓰기 과제를 Chat GPT로 낸 사례가 있더라 등등

전세계적으로 큰 화제를 몰고있는 AI.

이 AI로 개발자들의 밥줄도 끊긴다는 의견이 있습니다.

"AI를 짜는 게 개발자인데 개발자 밥줄이 끊긴다니?"

이 Chat GPT로 AI가 프로그래밍까지 할 수 있답니다.

아니...AI가 프로래밍까지 하면

개발자들은 뭐 먹고 살아?

미래에 유망한 직업이라던데

이제 우리 실업자 신세야??

 

백문이 불여일견이라고

제가 직접 Chat GPT를 사용하면서 

React-자바스프링 프로그래밍을 해보면서

느꼈던 부분들을 정리해보고자합니다.

 

 

Chat GPT를 쓰게 된 이유

 

제가 원하는 정보를

일목요연하게 정리하기 위해서였습니다.

프로그래밍의 기본은 '구글링'이라고 하죠.

구글에 예를들어

'react 게시판 만들기'이렇게만 쳐도

다양한 코드예시가 저를 반기고 있습니다.

그런데, 각각의 예시가 저마다의 스타일을 가지고 있어,

적용하기 힘든 경우도 있습니다.

예를들면,게시판만들기+게시판 수정까지 넘어가는 과정에서

어떤 코드에서는 A라는 방식을 썼는데

어디서는 B라는 방식을 쓴다 가정해보겠습니다.

만들기는 A, 수정을 B 이런 식으로 혼합해서 쓸 때

종종 에러가 나는 경우가 있습니다.

이유를 트래킹해보니면

"여기서는 이렇게 설정해주세요"

"여기서 저는 이런 기능을 넣었습니다"

하는 방식들이 다 제각각입니다.

그러니 재수가 없으면

내가 짠 코드를 처음부터 싹 밀고 가야할 수 있습니다.

Chat GPT는 내가 원하는 코드를

쉽고 빠르게 찾을 수 있어

이런 문제를 줄일 수 있었습니다.

 

좋았던 점

 

1.소통하듯이 정보를 얻을 수 있다

구글링의 단점은 '소통이 힘들다'라는 점입니다.

질문을 남겨서 '이 코드 왜 이렇게 짰어요?'라고 물어볼 수 있지만

글 작성자가 언제 답변을 달지 알 수 없습니다.

특히나 내가 지금 당장 정보가  필요할 때는

기다리다가 애만 태울 수 있습니다.

Chat GPT는 내가 원하는 정보를 찾아주고

이후 추가 질문을 통해

좀 더 디테일한 정보를 얻을 수 있습니다.

저기에서 처럼

"다른방식있냐?"

"난 저 함수 못쓰는데"

라고 말하면 다른 방식을 알려줍니다.

 

2. 기본문법을 빠르게 알 수 있다

react의 자바스프링을 이번에 사용하는 중이라

디테일한 문법을 아직 잘 모릅니다.

그럴때 Chat GPT에다가

이거 어떻게 쓰는지 물어보면서

바로바로 사용법과 함께 문법을 익힐 수 있었습니다.

 

 

아쉬운 점

 

1. 내가 잘못된 질문을 할 떄 바로잡아주기 힘듬

자바스크립에서 axios를 써서 데이터를 넘기는데,

주소창의 숫자를 어떻게 넘겨야하는지 묻고 실행해봤지만

전송할 때 계속 에러가 발생했습니다.(500error)

결국 현업의 선배님께 여쭤보니

주소를 ''(작은따옴표)가 아닌 ``(back quote)를 써야했습니다.

아마 AI도 저 차이를 알고 

``(back quote)로 답변을 준 거 같았는데

저는 이걸 계속 작은따옴표인줄 알아서 소통이 잘 안되었습니다.

아직 AI가 발전해도

사람과 이야기해서 정보를 얻는 게 좋은 경우는 여전히 많네요.

 

2. 사진으로 답변해주지는 않는다

 

자바스프링에서 설정수정하는 걸 물어보다가

Chat GPT가 어디어디를 눌러보라고 답변했습니다.

찾기가 힘들어서 위치를 알려달라고 하자

"죄송합니다. 저는 글로만 답변해줘서요"

라면서 한번 더 찾아보세요 라는 답을 얻었습니다.

사람한테 물어보면

"그거 화면 왼쪽 위에 봐! 거기 있음!"

이렇게 바로바로 알 수 있는 거랑 차이가 있네요.

 

 

 

'어떤 개발자가 되어야하는가'

 

프로그래밍 난이도가 해가 갈수록 쉬워지고 있습니다.

이를 반증하는 건, '비전공자도 취업할 수 있는 개발자 부트캠프'

이런 걸 홍보하는 유튜브 광고입니다.

과거에는 전공자들이 머리 싸메서 한땀한땀 정성들여서 코드를 짯다면

요즘에는 언어 최적화가 워낙 잘되어있어서

파이썬만 알거나, 혹은 아예 코드를 짤 줄 몰라도

프로그래밍을 할 수 있는 수준으로 나아가고 있습니다.

주변에서 비전공자 친구들 중에서

"프로그래밍은 물리,수학 몰라도 할 수 있데.

개발자 연봉 1억이라는 데 나도 도전해볼까?"

라고 물어보는 친구들이 정말 많습니다.

 

AI의 발전은 그런 '어설픈 개발자'들을 걸러내는 장치라고 생각이 듭니다.

프로그래밍에서 중요한 건 언어를 아는 것보다도

'어떻게 프로그램을 구성할 것인가'하는 공학적 설계가 가장 중요합니다.

과거에는 '나 파이썬 문법 다 마스터했다'라는 것만으로도 메리트가 있을 수 있었지만

이제는 검색하면 다 나오는 정보들이고

심지어 AI가 예시까지 다 알려주기 때문에

이제 '언어 자체를 다룬다'라는 건 의미가 없어지고 있습니다.

 

영어를 예로 들어보겠습니다.

예전부터 한국 영어교육에서 지적되어온 사항은

"문제풀이용으로는 좋지만

그래서 실질적으로 사용할 수 있는 지식이냐"

라는 부분입니다.

우리가 영문법을 알고, 문장의 문법을 분석하는 건 할 수 있어도

'영어로 간단한 시를 써봐라'

라고 한다면 초보적인 수준도 버거울 것입니다.

왜냐하면 우리의 뇌에는

영어권 사람들처럼

'영어로 사고하는 방식'이 입력되지 않아

영시를 쓰는 게 매우 어렵습니다.

프로그래밍도 언어를 배우는 건 누구나 할 수 있습니다.

문제는 그걸 어떻게 활용하느냐입니다.

이제 AI한테 질문만 하면

내가 원하는 정보를 쉽고 빠르게 얻을 수 있으나

"어떤 질문을 AI한테 던져야지?"

"어떻게 AI의 답변을 활용하지?"

"AI가 짠 코드가 좋은 코드인가?"

등등 생각해야할 지점들도 있습니다.

이런 질문을 어떤 수준으로 하는가에 따라

진정한 개발자냐 아니냐고 나뉘어 질 것으로 생각합니다.