Self-Driving Cars vs. Coding Copilots
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작성자 코딩125 작성일 24-05-23 14:09 조회 12회 댓글 0건본문
Self-Driving Cars vs. Coding Copilots
지난 2010년대 중반, 자율주행차의 세계는 큰 발전을 이루었고, 우리가 원하는 방식으로 시간을 보낼 수 있도록 내버려둔 채 스스로 운전하는 자동차에 곧 둘러 쌓일 것처럼 보였습니다. 그런 일은 분명히 일어나지 않았지만, 대신 우리는 우리가 예상하지 못했던 인공지능의 한 형태, 즉 생성적 인공지능 기반 코파일럿에 대한 대우를 받아왔습니다.
2022년 말 ChatGPT의 출시 이후, 생성 AI의 세계는 눈물을 흘리고 있습니다. 모든 회사는 가장 눈에 띄는 두 가지 형태의 GenAI 중 하나인 챗봇과 코파일럿을 구축하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)에 투자하는 것으로 보입니다.
특히, 인공지능 코파일럿은 시간을 보내고 있는 것 같습니다. 소프트웨어 개발자들과 데이터 엔지니어들은 코드를 이해하고, 코드를 작성하고, 심지어 한 언어에서 다른 언어로 코드를 변환할 수 있는 인공지능 비서들로 넘쳐나고 있으며, 이는 그들에게 잠재적으로 개인 생산성을 크게 향상시킵니다.
2021년 깃허브 코파일럿 출시와 함께 개발 파트너인 OpenAI와 함께 코파일럿 트렌드를 주도한 마이크로소프트(MS)는 코파일럿 트렌드의 선두에 서 왔습니다. 이 소프트웨어 대기업은 어제 빌드 컨퍼런스에서 코파일럿 제품을 업데이트했습니다. 이 회사는 오피스 365 에스테이트에 코파일럿을 추가로 내장할 뿐만 아니라 이제 코파일럿이 윈도우 PC에서 수행하는 모든 작업을 기록할 수 있는 기능을 제공합니다.
심지어 IBM도 코볼(COBOL)을 자바(Java)로 변환할 수 있는 유서 깊은 Z 시스템 메인프레임(System Z)에 대한 watsonx 코파일럿을 출시한 지 1년 만에, 빅 블루 경영진은 이번 주에 자사의 EBCDIC 형제 범죄인 파워 기반 IBM i 서버(옛 AS/400)와 함께 일하는 개발자들을 돕기 위한 또 다른 왓슨x 동력 코파일럿 계획을 발표했습니다.
Gen AI 기반 코파일럿 및 코딩 어시스턴트가 빠른 속도로 증가하고 있습니다(AI 생성/셔터스톡)
이제, 아무도 코볼과 RPG 개발자들이 최첨단 기술을 가지고 있다고 비난하지 않았습니다. 결국, 그들은 수많은 사람들이 (잘못된) '도도새'의 길을 갈 것이라고 예측한 시스템을 유지하는 데 자신들의 전문적인 삶을 바쳤습니다. 하지만 메인프레임 및 미드레인지 전문가들조차 LLM 지원 코딩 코파일럿의 생산적인 매력을 거부할 수 없습니다.
우리가 약속했던 AI의 한 형태가 자율주행차의 광범위한 사용이 실현되지 않았다는 것은 다소 아이러니한 일입니다. 자율주행차를 현실 세계에 병합하는 것은 처음에 생각했던 것보다 훨씬 더 어려운 문제로 밝혀졌습니다.
마이크로소프트 코파일럿과 경쟁하는 개발자들을 위한 AI 비서를 개발하고 있는 코디움을 설립하기 전에 누로에서 자율주행차 관련 일을 했던 바룬 모한은 "자율주행차와 생성 AI 사이에는 많은 유사점이 있습니다."라고 말합니다.
"2015년에는 모든 사람들이 우리가 믿는 것보다 자율주행이 더 가깝다고 생각했습니다."라고 모한은 말합니다. "그러나 다른 한편으로, 이 기술은 비록 많은 약속들이 있었지만, 해가 갈수록 현저하게 향상되고 있습니다."
"픽셀에서 토크로" 문제를 해결하는 것은 어렵습니다.
센서의 데이터 신호를 융합하는 기술을 바탕으로 수천 파운드의 유리, 고무, 금속에 둘러싸인 인간을 세상을 통해 이동시키는 것에 대해 생사를 가르는 결정을 내려야 합니다. 스티어링 휠을 왼쪽이나 오른쪽으로 돌리고 가속기나 브레이크를 작동시키는 출력은 4가지에 불과하지만, 다양한 입력에 반응하여 적용하는 방법을 알아내는 것은 쉽지 않습니다.
그러나 자동차에 운전하는 법을 가르치는 것 자체가 복잡하기 때문에 소프트웨어 개발자의 잠재적인 행동 공간은 기하급수적으로 더 큽니다.
(셔터스톡을 통해) 자율주행차 개발이 예상보다 어려운 것으로 입증되었습니다
모한은 "소프트웨어 개발자가 하는 일과 자동차가 하는 일의 분배에 대해 생각해 보세요"라고 말합니다. "운전자로서 당신에게 많은 다른 것들이 있지 않습니다. 물론, 당신은 갈등 시나리오와 다른 모든 것들을 협상하고 있지만, 당신은 소프트웨어를 작성하는 일련의 일들을 기반으로 한 해결책이 훨씬 더 클 것이라고 상상할 수 있습니다."
소프트웨어를 개발하는 데 있어 더 큰 내재적 복잡성에도 불구하고, 현재 AI가 뛰어난 것은 소프트웨어 개발입니다.
"저는 개발자들을 자동화하는 것이 소프트웨어 개발자들에게 엄청난 양의 지렛대를 제공하고 있다고 말하고 싶습니다"라고 그는 말했습니다. "하지만 저는 이 문제를 해결하는 꼬리 끝이 자율 주행 자동차보다 훨씬 더 어려운 문제라고 생각합니다."
데이터 엔지니어링을 위한 GenAI도 큰 가능성을 보여줍니다. 인포매티카는 LLM으로 구동되는 CLEAR GPT라고 불리는 GenAI 제품이 전체 제품 세트에 걸쳐 일반적으로 사용 가능하다고 방금 발표했습니다. 그리고 ELT와 데이터 통합 기술을 개발하는 Matillion도 GenAI 제품을 만들고 있습니다.
Matillion copilot은 데이터 엔지니어의 지시에 따라 SQL 스크립트를 작성할 수 있습니다. Matillion copilot이 그렇게 강력한 이유는 데이터 엔지니어의 작업 방식을 바꾸지 않기 때문이라고 회사의 최고 제품 책임자인 Ciaran Dynes는 말합니다.
"이것의 장점은 제가 당신의 일하는 습관을 전혀 바꾸지 않았다는 것입니다"라고 그는 말했습니다. "저는 단지 당신을 더 빠르게 만들었습니다. 그리고 그것이 이 기술의 판도를 바꾸는 것입니다. 그것은 당신이 당신의 사업에서 유용하게 만들기 위해 인공지능을 배울 필요가 없다는 것입니다. 당신은 그것을 기존의 사업 과정에 적용할 수 있습니다. 그것은 단지 놀라운 게임을 바꿀 뿐입니다. 저는 우리가 여기서 거대한 것의 정점에 있다고 생각합니다."
소프트웨어 개발 및 데이터 엔지니어링은 AI(가능한 모든 것/셔터스톡)에 의해 변화되고 있습니다
그렇다고 자율주행차가 결코 실현될 수 없다는 말은 아닙니다. 컴퓨터 비전과 센서 융합 분야에서 발전이 계속되고 있습니다. 자율주행차는 제한된 테스트에서 계속 배치되고 있으며, 그러한 테스트는 가능성을 보여주고 있습니다.
하지만 그 동안, 언어 AI가 햇빛을 비출 때입니다. 텍스트 기반 커뮤니케이션의 모든 형태, 모든 유형의 텍스트 기반 컴퓨터 인터페이스는 AI 개발자들이 자동화하고 복제하기 위해 LLM의 힘을 적용하는 게임입니다. 그것은 고객 서비스 에이전트와 소프트웨어 엔지니어뿐만 아니라 언론인, 증권 중개인, 변호사 및 정부와 같은 광범위한 응용 분야에 좋은 징조입니다.
Mohan은 GenAI의 미래는 매우 밝으며 앞으로 몇 년 동안만 발전 속도가 증가할 것이라고 예측합니다.
그는 "세대 AI는 미래에 매우 미친 짓을 할 수 있는 능력을 가지고 있다"며 "앞으로 1년 동안 가능한 일을 과대평가하고 앞으로 5년 동안 일어날 일을 엄청나게 과소평가할 것이라고 생각한다"고 말했습니다
지난 2010년대 중반, 자율주행차의 세계는 큰 발전을 이루었고, 우리가 원하는 방식으로 시간을 보낼 수 있도록 내버려둔 채 스스로 운전하는 자동차에 곧 둘러 쌓일 것처럼 보였습니다. 그런 일은 분명히 일어나지 않았지만, 대신 우리는 우리가 예상하지 못했던 인공지능의 한 형태, 즉 생성적 인공지능 기반 코파일럿에 대한 대우를 받아왔습니다.
2022년 말 ChatGPT의 출시 이후, 생성 AI의 세계는 눈물을 흘리고 있습니다. 모든 회사는 가장 눈에 띄는 두 가지 형태의 GenAI 중 하나인 챗봇과 코파일럿을 구축하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)에 투자하는 것으로 보입니다.
특히, 인공지능 코파일럿은 시간을 보내고 있는 것 같습니다. 소프트웨어 개발자들과 데이터 엔지니어들은 코드를 이해하고, 코드를 작성하고, 심지어 한 언어에서 다른 언어로 코드를 변환할 수 있는 인공지능 비서들로 넘쳐나고 있으며, 이는 그들에게 잠재적으로 개인 생산성을 크게 향상시킵니다.
2021년 깃허브 코파일럿 출시와 함께 개발 파트너인 OpenAI와 함께 코파일럿 트렌드를 주도한 마이크로소프트(MS)는 코파일럿 트렌드의 선두에 서 왔습니다. 이 소프트웨어 대기업은 어제 빌드 컨퍼런스에서 코파일럿 제품을 업데이트했습니다. 이 회사는 오피스 365 에스테이트에 코파일럿을 추가로 내장할 뿐만 아니라 이제 코파일럿이 윈도우 PC에서 수행하는 모든 작업을 기록할 수 있는 기능을 제공합니다.
심지어 IBM도 코볼(COBOL)을 자바(Java)로 변환할 수 있는 유서 깊은 Z 시스템 메인프레임(System Z)에 대한 watsonx 코파일럿을 출시한 지 1년 만에, 빅 블루 경영진은 이번 주에 자사의 EBCDIC 형제 범죄인 파워 기반 IBM i 서버(옛 AS/400)와 함께 일하는 개발자들을 돕기 위한 또 다른 왓슨x 동력 코파일럿 계획을 발표했습니다.
Gen AI 기반 코파일럿 및 코딩 어시스턴트가 빠른 속도로 증가하고 있습니다(AI 생성/셔터스톡)
이제, 아무도 코볼과 RPG 개발자들이 최첨단 기술을 가지고 있다고 비난하지 않았습니다. 결국, 그들은 수많은 사람들이 (잘못된) '도도새'의 길을 갈 것이라고 예측한 시스템을 유지하는 데 자신들의 전문적인 삶을 바쳤습니다. 하지만 메인프레임 및 미드레인지 전문가들조차 LLM 지원 코딩 코파일럿의 생산적인 매력을 거부할 수 없습니다.
우리가 약속했던 AI의 한 형태가 자율주행차의 광범위한 사용이 실현되지 않았다는 것은 다소 아이러니한 일입니다. 자율주행차를 현실 세계에 병합하는 것은 처음에 생각했던 것보다 훨씬 더 어려운 문제로 밝혀졌습니다.
마이크로소프트 코파일럿과 경쟁하는 개발자들을 위한 AI 비서를 개발하고 있는 코디움을 설립하기 전에 누로에서 자율주행차 관련 일을 했던 바룬 모한은 "자율주행차와 생성 AI 사이에는 많은 유사점이 있습니다."라고 말합니다.
"2015년에는 모든 사람들이 우리가 믿는 것보다 자율주행이 더 가깝다고 생각했습니다."라고 모한은 말합니다. "그러나 다른 한편으로, 이 기술은 비록 많은 약속들이 있었지만, 해가 갈수록 현저하게 향상되고 있습니다."
"픽셀에서 토크로" 문제를 해결하는 것은 어렵습니다.
센서의 데이터 신호를 융합하는 기술을 바탕으로 수천 파운드의 유리, 고무, 금속에 둘러싸인 인간을 세상을 통해 이동시키는 것에 대해 생사를 가르는 결정을 내려야 합니다. 스티어링 휠을 왼쪽이나 오른쪽으로 돌리고 가속기나 브레이크를 작동시키는 출력은 4가지에 불과하지만, 다양한 입력에 반응하여 적용하는 방법을 알아내는 것은 쉽지 않습니다.
그러나 자동차에 운전하는 법을 가르치는 것 자체가 복잡하기 때문에 소프트웨어 개발자의 잠재적인 행동 공간은 기하급수적으로 더 큽니다.
(셔터스톡을 통해) 자율주행차 개발이 예상보다 어려운 것으로 입증되었습니다
모한은 "소프트웨어 개발자가 하는 일과 자동차가 하는 일의 분배에 대해 생각해 보세요"라고 말합니다. "운전자로서 당신에게 많은 다른 것들이 있지 않습니다. 물론, 당신은 갈등 시나리오와 다른 모든 것들을 협상하고 있지만, 당신은 소프트웨어를 작성하는 일련의 일들을 기반으로 한 해결책이 훨씬 더 클 것이라고 상상할 수 있습니다."
소프트웨어를 개발하는 데 있어 더 큰 내재적 복잡성에도 불구하고, 현재 AI가 뛰어난 것은 소프트웨어 개발입니다.
"저는 개발자들을 자동화하는 것이 소프트웨어 개발자들에게 엄청난 양의 지렛대를 제공하고 있다고 말하고 싶습니다"라고 그는 말했습니다. "하지만 저는 이 문제를 해결하는 꼬리 끝이 자율 주행 자동차보다 훨씬 더 어려운 문제라고 생각합니다."
데이터 엔지니어링을 위한 GenAI도 큰 가능성을 보여줍니다. 인포매티카는 LLM으로 구동되는 CLEAR GPT라고 불리는 GenAI 제품이 전체 제품 세트에 걸쳐 일반적으로 사용 가능하다고 방금 발표했습니다. 그리고 ELT와 데이터 통합 기술을 개발하는 Matillion도 GenAI 제품을 만들고 있습니다.
Matillion copilot은 데이터 엔지니어의 지시에 따라 SQL 스크립트를 작성할 수 있습니다. Matillion copilot이 그렇게 강력한 이유는 데이터 엔지니어의 작업 방식을 바꾸지 않기 때문이라고 회사의 최고 제품 책임자인 Ciaran Dynes는 말합니다.
"이것의 장점은 제가 당신의 일하는 습관을 전혀 바꾸지 않았다는 것입니다"라고 그는 말했습니다. "저는 단지 당신을 더 빠르게 만들었습니다. 그리고 그것이 이 기술의 판도를 바꾸는 것입니다. 그것은 당신이 당신의 사업에서 유용하게 만들기 위해 인공지능을 배울 필요가 없다는 것입니다. 당신은 그것을 기존의 사업 과정에 적용할 수 있습니다. 그것은 단지 놀라운 게임을 바꿀 뿐입니다. 저는 우리가 여기서 거대한 것의 정점에 있다고 생각합니다."
소프트웨어 개발 및 데이터 엔지니어링은 AI(가능한 모든 것/셔터스톡)에 의해 변화되고 있습니다
그렇다고 자율주행차가 결코 실현될 수 없다는 말은 아닙니다. 컴퓨터 비전과 센서 융합 분야에서 발전이 계속되고 있습니다. 자율주행차는 제한된 테스트에서 계속 배치되고 있으며, 그러한 테스트는 가능성을 보여주고 있습니다.
하지만 그 동안, 언어 AI가 햇빛을 비출 때입니다. 텍스트 기반 커뮤니케이션의 모든 형태, 모든 유형의 텍스트 기반 컴퓨터 인터페이스는 AI 개발자들이 자동화하고 복제하기 위해 LLM의 힘을 적용하는 게임입니다. 그것은 고객 서비스 에이전트와 소프트웨어 엔지니어뿐만 아니라 언론인, 증권 중개인, 변호사 및 정부와 같은 광범위한 응용 분야에 좋은 징조입니다.
Mohan은 GenAI의 미래는 매우 밝으며 앞으로 몇 년 동안만 발전 속도가 증가할 것이라고 예측합니다.
그는 "세대 AI는 미래에 매우 미친 짓을 할 수 있는 능력을 가지고 있다"며 "앞으로 1년 동안 가능한 일을 과대평가하고 앞으로 5년 동안 일어날 일을 엄청나게 과소평가할 것이라고 생각한다"고 말했습니다