[해외DS] 웹 사이트 만들고 싶다고? 그냥 영어로 챗GPT한테 시키면 어떨까?

챗GPT, 컴퓨터 프로그래밍 위한 상용구 코드도 빠르고 능숙하게 작성한다 OpenAI 창립 멤버 안드레 카파티, “가장 인기 있는 새로운 프로그래밍 언어는 영어” 뉴욕대 교수 시드하스 가르그, 챗GPT로 소프트웨어 생성 빨라지고 더 많은 소프트웨어 엔지니어 탄생할 것

pabii research

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소 (MDSA R&D)에서 영어 원문 공개 조건으로 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

ChatGPT는 몇몇 컴퓨터 코드를 비롯한 다양한 스타일의 문어(written languages)를 능숙하게 생성한다/사진=Liza Evseeva/NBC News

후안 안드레 게레로-사드(Juan Andres Guerrero-Saade)는 존스홉킨스대 겸임 강사이자 악성 소프트웨어의 컴퓨터 공격 방식을 밝혀내기 위해 해당 소프트웨어를 분석하는 작업의 전문가이다. 이 작업은 사이버 보안 분야에 속하는데, 일반인이 이해하기에는 쉽지 않다.

게레로-사드는 지난달 존스홉킨스대에서 일주일 동안 세미나를 열어 학생들에게 악성 소프트웨어 분석을 위한 ‘리버스 엔지니어링(Reverse engineering; 완성된 시스템을 역추적해 분석하는 방법)’을 가르쳤다. 평소에는 내용이 어렵기 때문에 학생들이 따라오지 못하는 경우가 많았다. 이번에도 교육 내용은 까다로웠고, 심지어는 코딩 배경 지식이 사실상 전무한 학생도 몇 명 있었다.

게레로-사드는 그간의 강의 경험을 통해 명백한 한계를 확인했음에도 챗GPT가 학생들에게 큰 도움이 될 것이라는 확신을 갖고 이번 세미나를 기획했다고 밝혔다.

특히 챗GPT의 프로그램 언어 제작 기능을 언급하며 “프로그래밍 언어는 ‘언어’이기 때문에, (챗GPT)는 프로토타이핑을 위한 뛰어난 도구”가 될 수 있고 “굉장히 빠르게 상용구(Boilderplate) 코드를 제공한다”고 강조했다.

챗GPT는 지난 11월 대중에 공개된 지 불과 2개월만에 백만 명의 사용자를 확보했다. 미국 시트콤 ‘사인필드’ 대본부터 리머릭(Limerick; 영문학의 시 형식 중 하나), 종교적인 글, 셰익스피어 소네트(Sonnet; 유럽의 정형시 중 하나)에 이르기까지 거의 모든 스타일의 글을 모방할 수 있다는 점에 많은 사용자들이 열광하고 있다.

그간 챗GPT가 작가들의 생존을 위협할지도 모른다는 이야기가 있었지만, 프로그램 언어도 쓸 수 있다는 것이 알려지자 프로그래머의 직업 안정성에 대한 의문도 나오게 됐다. 유튜브·틱톡 등에 웹사이트 구축부터 인터넷 정보 수집까지, 기존에는 상당한 수준의 코딩 능력이 요구됐던 작업을 챗GPT로 해결하는 방법들이 쏟아져 나오고 있는 상황인 만큼 굳건해 보였던 프로그래머의 미래도 흔들리고 있는 것이다.

전 테슬라(Tesla) 인공 지능 수석 이사이자 OpenAI 창립 멤버인 안드레 카파티(Adrej Karpathy)는 “가장 인기 있는 새로운 프로그래밍 언어는 영어입니다”라는 트윗을 올리기도 했을 정도다. 영어만 잘 하면 프로그래밍 언어를 굳이 배우지 않아도 챗GPT가 프로그래밍을 대신 해 준다는 뜻이다.

챗GPT의 모방 능력은 개발 당시 인터넷으로 쉽게 얻을 수 있는, 공개된 정보로 훈련됐기 때문에 생겨났다. 방대한 규모의 공개 컴퓨터 코드 리포지토리(repository)나 문제 해결 방법에 대한 토론 등을 모두 배운 것이다. IBM 소프트웨어 엔지니어링 수석 과학자인 그래디 부치(Grady Booch) 역시 이 정보를 챗GPT와 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot; ChatGPT와 유사한 코딩 특화 프로그램)이 모든 프로그래밍 작업을 할 수 있게 하는, ‘풍부한 기반’으로 지목했다.

부치에 따르면 챗GPT와 깃허브 코파일럿은 “‘열린 책’을 가지고 있고, 마음대로 인터넷도 쓸 수 있다.” 결국 챗GPT와 깃허브 코파일럿이 쉽고 빠르게 답을 하는 건 새로운 답을 만들어내지 않고, “‘이미 답이 나온’ 질문에 대한 답”을 내놓기만 하기 때문에 가능하다는 것이다.

그러나 부치는 전문 프로그래머의 자리가 한동안 굳건할 것이라며 챗GPT는 구글링으로 문제의 답을 찾던 기존의 방식을 더 빠르게 하는 정도로만 도움이 된다고 주장했다.

부치는 “(챗GPT가) 내 사업 방식을 바뀌지는 않는다. 하지만 (챗GPT)는 업무 속도를 높여 준다.”라며 챗GPT를 혁명적이지 않고, 친화적인 존재로 평가했다.

데이비드 유(David Yue)는 다른 두 명의 엔지니어와 함께 지난 주에 샌프란시스코에서 열린, 가장 흥미로운 AI 소프트웨어 프로그램을 만드는 대회에서 참가자 약 300명을 꺾은 프로그래머이다. 프로젝트명은 “GPT는 백엔드에 필요한 모든 것(GPT is all you need for backend)”으로, 앱 작동에 필수적이지만 범용성이 있는 부분을 자동으로 빌드하는 방법을 발표했다.

유씨는 소프트웨어 엔지니어들이 몇 년 동안 이러한 종류의 툴을 구축해 온 건 맞지만, 최근의 발전 속도는 엄청나다며 “(이러한 발전은) 당연하다고 생각한다. 하지만 그 속도는 정말 놀랍다.”라고 전했다.

챗GPT와 그 연관 기술이 완벽한 건 아니다. 코딩 오류가 발생할 수도 있고, 코드가 정말 안전한지도 확실하지 않다. 그렇지만 어느 정도의 프로그래밍 전문 지식을 갖춘 인간의 통제를 받는다면 큰 문제로 번지지 않을지도 모른다.

뉴욕대 컴퓨터공학과 교수 시드하스 가르그(Siddharth Garg)는 최근 동료들과 함께 이와 관련된 연구를 진행했다. 가르그 교수와 동료들은 학생들을 그룹으로 나눠 코딩 과제를 주고, 그 중 일부에게는 챗GPT나 코파일럿 사용을 허가했다.

가르그 교수에 따르면 “인간이 만든 코드와 코파일럿 또는 챗GPT가 만든 코드의 보안 버그 발생률에는 큰 차이가 없었다.”

가르그 교수는 “(코파일럿 또는 챗GPT가 만든 코드에) 보안 버그가 있는 건 맞지만 인간이 만든 코드도 마찬가지이다. 적어도 우리는 큰 차이를 느끼지 못했다.”라고 말했다.

돈을 잘 벌고 싶어서 코딩을 배운 사람들은 이러한 생성 AI의 위협을 어떻게 받아들일까? 물론 자신의 미래를 비관적으로 보지 않는 이들도 있다.

가르그 교수는 “생성 AI는 자동으로 코드를 생성할 수 있어 소프트웨어를 더 쉽게 만들고, 소프트웨어 엔지니어의 능력을 증폭할 수 있”기 때문에 “소프트웨어의 생성(및 수요)은 더 빨라지고, 더 많은 사람들이 소프트웨어 엔지니어가 될 것이다.”라는 결론을 내렸다.


Juan Andres Guerrero-Saade’s speciality is picking apart malicious software to see how it attacks computers.

It’s a relatively obscure cybersecurity field, which is why last month he hosted a weeklong seminar at Johns Hopkins University where he taught students the complicated practice of reverse engineering malware.

Several of the students had little to no coding background, but he was confident a new tool would make it less of a challenge: He told the students to sign up for ChatGPT.

“Programming languages are languages,” Guerrero-Saade, an adjunct lecturer at Johns Hopkins, said, referring to what the ChatGPT software does. “So it has become an amazing tool for prototyping things, for getting very quick, boilerplate code.”

ChatGPT opened up to the public in November and quickly gained millions of users who reveled in its uncanny ability to mimic nearly any style of writing, from Seinfeld scripts and limericks to religious texts and Shakespearean sonnets.

And while there’s been plenty of speculation about its ability to disrupt writing jobs, some computer scientists are now wondering if its most immediate impact will be on people whose jobs were once thought of as “futureproof.” YouTube and TikTok are already rife with videos of people showing how they’ve found ways to have ChatGPT perform tasks that once required a hefty dose of coding ability, from building entire websites to scraping information from the internet.

“The hottest new programming language is English,” tweeted Adrej Karpathy, a former senior director of artificial intelligence at Tesla and a founding member of OpenAI.

ChatGPT’s ability to mimic a particular author or style comes from the fact that developers trained it on the readily available and public information spread across the internet, which includes vast repositories of published computer code and discussions of how to troubleshoot it. That gives ChatGPT and GitHub Copilot, a similar program designed specifically for coding, a rich foundation on how to complete all sorts of programming tasks, said Grady Booch, the chief scientist for software engineering at IBM.

“They’ve got an open book — they’ve got the internet at their disposal,” Booch said. “They’ve probably found answers to questions that have already been answered. So it becomes easier, faster.”

That won’t put professional programmers out of a job in the immediate future, but it’s speeding them up, Booch said. Even before ChatGPT, coders who ran into a problem often used Google to look for a solution.

“It doesn’t change the way I do business. But it kind of speeds things up for me,” he said. “It’s not revolutionary. It’s evolutionary.”

David Yue and two other engineers beat out around 300 programmers last week in a San Francisco competition for who could build the most interesting AI software program. His team’s project, entitled “GPT is all you need for backend,” used the chatbot to automatically build some of the necessary but not particularly unique parts of how apps work.

Yue said that while software engineers have been building those kinds of tools for years, the speed at which they have recently taken off has taken him by surprise.

“I think there was no doubt about the inevitability. But absolutely the speed at which it happened is quite surprising,” he said.

ChatGPT and related technologies are not perfect. They can introduce coding errors, and some have questioned whether the code they generate is secure. But as long as they have human minders with some programming expertise, that may not be a major problem. Siddharth Garg, a professor of computer engineering at New York University, said he and his colleagues recently completed a first-of-its kind study where he gave a coding assignment to groups of students, but only allowed some of them to use ChatGPT or Copilot to help.

“We didn’t see a substantial difference in the incidence of security bugs in human origin code versus code that is generated by Copilot or ChatGPT,” Garg said.

“Yes, there are security bugs, but humans also produce security bugs. At least we didn’t notice a significant difference.”

What does all this mean for the many people who learned to code in hopes that they would be in a lucrative profession? Not everyone is pessimistic about their future.

“Generative AI can automatically generate code, making it easier to create software, and amplifying the power of a software engineer,” wrote Hadi Partovi, CEO of the tech education nonprofit Code.org, as part of a lengthy Twitter thread about the topic. “This will accelerate the creation of (and demand for) software, and more people will become software engineers,” he concluded.

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