AI를 낳은 전문직은 AI 때문에 일자리를 잃게 될까?
스타트업 회사인 Cognition AI는 불과 2개월 전에 설립되었으며, 수천만 조회수를 기록한 트윗 중 하나 때문에 하룻밤 사이에 X에 폭풍을 일으켰습니다.
오늘은 최초의 AI 소프트웨어 엔지니어 Devin을 소개하게 되어 기쁘게 생각합니다.
Cognition AI 팀은 기본적으로 국제 정보 올림피아드(International Informatics Olympiad)에서 금메달리스트입니다.
코드는 인터넷의 기반을 구축하며, 프로그래머는 여전히 한계가 있는 고임금 직업입니다. 왜 IQ가 가장 높은 인간의 마음이 모여서 AI에게 자신이 가장 잘하는 분야를 탐구하기 위해 단계별로 가르치는 걸까요?
인간과 가장 가까운 최초의 AI 프로그래머, 그의 장점은 무엇일까?
Cognition AI의 Devin 정의는 세계 최초의 완전 자율 AI 소프트웨어 엔지니어입니다.
사양은 제쳐두고 Devin이 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.
Devin은 아직 사용할 수 없으며 응용 프로그램은 이메일을 통해서만 제출할 수 있으므로 지금 볼 수 있는 것은 몇몇 타사 개발자 및 제품 담당자의 공식 사례 및 리뷰입니다.
Cognition AI 자체부터 시작하여 그들은 Devin이 작업을 완료하기를 원합니다. 즉, 세 개의 API 제공자에서 대규모 언어 모델 Llama의 성능을 테스트하는 것입니다.
그들은 자연어로 작성된 메시지를 보낸 다음 키보드에서 손을 떼고 모든 것을 Devin에게 맡겼습니다.
Devin은 먼저 명확한 단계로 계획을 세운 다음 인간 프로그래머처럼 코드를 작성하기 시작했습니다.
Devin은 브라우저를 사용하여 API 문서를 열고 각 API에 액세스하는 방법을 읽고 배우기로 결정했습니다.
그 과정에서 예상치 못한 버그가 나타났습니다. Devin은 당황하지 말고 잘못된 것이 있으면 고치겠다고 말했습니다. 그는 디버깅 인쇄 문을 추가하고 로그의 오류 정보를 사용하여 버그 수정 방법을 알아냈습니다.
결국 Devin은 시각적 웹사이트를 구축하고 배포했으며, 이는 작업을 완료했을 뿐만 아니라 결과도 눈에 좋았고 마킹 교사의 마음에 들어갔습니다.
Cognition AI 블로그에 따르면 Devin은 더 복잡한 작업을 완료할 수 있으며 뛰어난 학습 및 조정 기능을 갖추고 있습니다.
ControlNet과 같은 플러그인을 통해 AI 이미지에 정확한 텍스트를 삽입하는 방법을 설명하는 기사 링크를 Devin에게 보냅니다.
이는 원래 데빈이 익숙하지 않은 기술이었는데, 스스로 지식을 읽고 학습하여 사용자의 영어 이름이 적힌 컴퓨터 배경화면을 출력하게 된 것이다.
Devin은 대화형 웹사이트를 만들어 달라는 요청을 받았고 사용자의 요구 사항에 따라 수정 및 개선하는 작업, 초기화 페이지 개선, 프레임 속도 향상, 다양한 크기의 창에 응답하는 등 수고를 겪었습니다.
그런 다음 Devin은 웹 개발 플랫폼 Netlify에 웹 사이트를 배포하여 시간과 노력, 걱정을 줄이고 재미 있고 재미있는 부분만 인간에게 남겨 두었습니다.
Devin은 전투에 돌진하는 것 외에도 정글에도 좋습니다.
지속적인 유지 관리가 필요한 다양한 알고리즘이 포함된 오픈 소스 저장소에 직면한 Devin은 버그를 찾고 수정하는 데 도움을 주기 위해 연락했습니다. 프로그래머보다 더 안목이 높습니다.
Devin조차도 자기 관리 능력이 뛰어나 자신의 AI 모델을 훈련하고 미세 조정할 수 있지만, 인간 프로그래머는 이를 제쳐두고 한 시간 후에 돌아와서 어떻게 진행되었는지 확인할 수 있습니다.
▲ 이 프로그래머는 정말 한 시간 동안 AI 작업을 했다.
Cognition AI는 또한 Devin이 자기 홍보를 위한 소품이 아니라는 것을 증명하고 싶었기 때문에 프리랜서 플랫폼 Upwork에서 컴퓨터 비전 모델을 실행하기 위한 코드를 작성하고 디버깅하라는 명령을 받으려고 했지만 완료는 Devin에게 맡겼습니다.
Devin은 체계적으로 코드 저장소를 설정하고, 버전 충돌을 해결하고, 모델 사용을 위해 인터넷에서 이미지를 다운로드하고, 결과 데이터를 샘플링하고, 자금 제공자가 원했던 아름다운 보고서를 작성했습니다.
뿐만 아니라 Cognition AI at X는 Devin이 업계 최고의 AI 회사와의 엔지니어링 인터뷰를 통과했음을 발표하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.
만약 당신이 초보 프로그래머이고 Party A의 작업에 직면했을 때 머리를 긁적이며 무력감을 느낀다면 Devin에게 작업 요구 사항을 보내면 마스터가 당신 곁에 있을 것입니다.
시장 테스트 후 동료 간 경쟁이 벌어졌고, Cognition AI는 Devin에게 오픈 소스 프로젝트의 실제 GitHub 문제를 해결하기 위해 코딩 벤치마크 테스트 SWE-Bench를 수행하도록 요청했습니다.
기술 전문가인 Devin은 완전히 자립하여 처음부터 끝까지 13.86%의 문제를 올바르게 해결했습니다.
언뜻 보기에는 그다지 높아 보이지 않는데, 이전 모델의 어시스트 포함 최고 점수인 4.8%와 비교하면 이미 엄청난 발전이며, 이전 모델인 GPT-4, 클로드2를 훨씬 뛰어넘는 수준이다.
지금까지 Devin을 사용한 소수의 사용자는 대부분 Devin에 대해 매우 높이 평가했습니다.
Bloomberg 기자가 실시한 실제 테스트에서 Devin은 단 5~10분 만에 처음부터 웹사이트를 구축했습니다.
동일한 5~10분 안에 Devin은 고전적인 웹 기반 탁구 게임을 반복해서 만들 수 있습니다.
제가 반복이라고 말하는 이유는 이 과정에서 블룸버그 기자들이 웹사이트의 외관, 탁구의 물리적 특성 등을 개선하기 위해 프롬프트 단어를 여러 번 입력했기 때문입니다. Devin은 모든 요청에 응답했습니다.
컴퓨터 과학자 Silas Alberti는 Devin이 프로젝트 프로토타이핑, 버그 수정, 복잡한 데이터를 그래픽 형식으로 표시하는 데 능숙하다는 것을 발견했습니다.
그는 Devin을 더 이상 "프로그래밍 보조자"라고 부를 수 없으며 독립적으로 작업하여 사람들이 자율적이고 자율적으로 작업을 완료하도록 돕는 보조 소프트웨어 엔지니어에 가깝다고 생각합니다.
Stanford University의 기계 학습 박사 과정 학생인 Silas Alberti도 Devin을 시작했으며 2주 전에 이를 사용하여 작은 SMS 웹 사이트 요약기를 구축하고 Twilio를 통해 배포했습니다. 사용 평가는 매우 현실적입니다.
거의 인간 동료와 같습니다! Devin이 문제에 직면했을 때 내가 그에게 조언을 해줄 때, 그것은 하급 엔지니어를 관리하는 것과 같습니다.
경험 후, 박사 과정 학생은 미래에 Devins 팀을 관리할 수 있도록 더 나은 엔지니어가 되겠다는 자신의 요구 사항을 높였습니다.
꿈꾸는 중국 팀이 만든, 코드 극복은 끝이 아니다
Devin 뒤에 있는 인지 AI는 땅에서 솟아오르는 산과 같습니다. 불과 2개월 전에 만들어졌습니다.
10명의 직원은 고정된 사무실도 없이 실리콘 밸리의 에어비앤비와 뉴욕의 사무실을 오가며 근무하고 있습니다.
그런데 2,100만 달러의 투자를 유치하고 하루아침에 인기를 얻은 것은 바로 그런 회사였다.
Cognition AI 팀은 현재 10명밖에 안되는데 중국인 얼굴이 많고 인재 밀도가 너무 높아 DeepMind, Waymo 등 대기업에서 근무한 경험이 있고 국제 정보 올림피아드에서 10개의 금메달을 땄습니다. 세 명의 주요 창립자가 있습니다.
스캇 우(27) CEO와 그의 형 닐 우(Neal Wu)도 코그니션 AI(Cognition AI)에서 근무하고 있으며, 두 사람 모두 10대 때부터 국제 프로그래밍 대회에 참가해 미국 내셔널 프로그래밍 대회에 참가할 정도로 실력이 업계에서도 널리 알려져 있다. 중국과 동유럽을 능가하는 팀.
최고 기술 책임자(CTO) Steven Hao는 한때 AI 시스템 교육을 담당하는 스타트업인 Scale AI에서 수석 엔지니어로 근무했습니다.
최고 제품 책임자(CPO)인 월든 얀(Walden Yan)은 한때 하버드 대학에서 공부했으며 중퇴할 가능성이 있다는 의혹을 받고 있습니다.
Scott Wu는 올림피아드 경험이 그의 팀의 장점이라고 믿습니다.
AI에 프로그래밍 기술을 가르치는 것은 본질적으로 복잡한 알고리즘 과제이므로 시스템이 경쟁에서 해결하는 문제와 유사하게 복잡한 결정을 내리고 최선의 경로를 예측할 수 있습니다.
Scott Wu는 이를 매우 낭만적인 방식으로 표현했습니다. 마치 그들이 수년 동안 머릿속에서 플레이해 왔던 게임과 같습니다.
그러나 대기업이 되기 전에는 대기업의 질병에 시달렸다. 점점 폐쇄되는 OpenAI와 마찬가지로 Cognition AI도 기술적인 세부 사항을 대중에게 공개하지 않으며, 자체 모델을 구축하는지 아니면 기존에 의존하는지 공개하지 않는다. 모델.
그들은 일반적으로 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델을 강화 학습 기술과 결합하여 Devin에게 몇 가지 기능을 제공하는 방법을 찾았다고 말했습니다.
첫째, Devin은 추론과 장기 계획 분야에서 획기적인 발전을 이루었으며, 수천 가지 결정이 필요한 복잡한 엔지니어링 작업을 계획 및 실행하고, 각 단계의 맥락을 기억하며, 오류를 지속적으로 학습하고 수정할 수 있습니다.
추론 기능을 통해 AI는 더욱 인간과 유사해질 수 있습니다. 우리에게 익숙한 대규모 언어 모델은 확률을 기반으로 문장의 다음 단어나 다음 코드 조각을 예측하는 시스템인 경우가 많습니다. 하지만 추론 능력이 있다는 것은 AI가 인간이 생각하고 문제를 해결하는 방식에 더 가깝다는 것을 의미합니다.
장기 계획 기능의 경우 이는 실제로 AI가 얼마나 유용할 수 있는지를 결정합니다. 컴퓨터 과학자 Silas Alberti는 대부분의 코딩 보조원이 4~5단계 후에 탈선했지만 Devin의 상태는 기본적으로 항상 온라인 상태임을 발견했습니다.
Bloomberg는 Devin이 일관성을 유지하면서 수백 또는 수천 개의 작업을 지속적으로 처리할 수 있다고 밝혔는데, 이것이 AI의 "멀티 태스킹"일 수 있습니다.
둘째, 업무를 잘 수행하려면 먼저 도구를 연마해야 합니다. Devin에는 샌드박스 컴퓨팅 환경의 명령줄 인터페이스, 코드 편집기 및 브라우저를 포함하여 인간 프로그래머가 사용하는 모든 일반적인 개발 도구가 장착되어 있습니다.
또한, 데빈은 인간과 적극적으로 협력하여 자신이 무엇을 할 계획인지, 어떤 명령과 코드를 사용할지, 작업이 얼마나 완료되었는지 실시간으로 보고하며, 피드백을 겸손하게 받아들이고 신속한 말로 데빈에게 상기시키며, 귀를 기울인다. 조언을 듣고 조정하십시오.귀하의 필요에 따라 프로젝트를 완료하기 위해 귀하와 협력하십시오.
Devin의 시연 효과는 충분히 놀랍지만, 코드를 극복하는 것은 Cognition AI의 끝이 아니라 시작입니다.
Cognition AI가 정말로 해결하고자 하는 것은 문제를 추론하고, AI를 인간에게 더 가깝게 만들고, 더 넓은 범위의 학문에서 더 다양한 가능성을 실현하는 것입니다.
텍스트, 이미지, 비디오, 코드, AI가 학습할 수 없는 또 다른 것은 무엇입니까?
AI가 더 많은 일을 하면 인간은 AI가 더 많은 일을 하도록 감독할 책임이 있습니다.
프로그래머가 AI에게 자신의 작업을 수행하도록 요청하는 것은 Cognition AI의 아이디어만이 아닙니다.
2021년 6월, GitHub, Microsoft, OpenAI는 GPT-3 기반의 AI 코드 도우미 'Copilot'을 출시했습니다.
지난 달 Magic AI라는 회사는 "초인적 소프트웨어 엔지니어"를 구축하기 위해 자체 모델과 기본 기술을 처음부터 설계하기 위해 1억 달러 이상을 모금했습니다.
GPT-3.5가 처음 대중화되었을 때 일부 사람들은 다음과 같이 생각했습니다.
프롬프트 단어를 입력하면 대규모 언어 모델을 프로그래밍하는 것입니다.
우리는 인공지능이 임의로 텍스트나 그림을 생성하도록 할 수 있으며, 동시에 셀 수 있는 실제 프로그래밍이 인공지능으로 인해 더욱 대중화되면서 인간의 일자리가 빼앗길 것이라는 친숙한 주제로 돌아오게 됩니다. 가다?
낙관적으로 보면, AI 프로그래머는 프로그래머를 지루하고 지루한 작업에서 해방시켜 더 창의적인 일을 할 수 있습니다.
코딩에 대해 아무것도 모르지만 두뇌가 있는 초보자도 자신만의 웹사이트, 서비스, 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
반면에 비관론자들은 AI 프로그래머가 프로그래머를 더 이상 고임금 산업이 아니라고 느낄 수도 있습니다. Cognition AI 댓글 영역의 누군가가 미친 이모티콘을 게시했습니다. 소프트웨어 엔지니어로서 저는 끝났습니다.
OpenAI 창립팀의 일원이자 훌륭한 인물인 Andrej Karpathy도 X에 대한 자신의 견해를 피력했습니다. 소프트웨어 엔지니어링 자동화는 자율주행의 개발 프로세스와 유사합니다.
1. 인간이 수동으로 코드 작성 2. GitHub Copilot이 자동으로 몇 줄의 코드 완성 3. ChatGPT가 큰 코드 블록 작성 4. Cursor copilot++ 스타일과 같이 코드 차이가 점점 커지고 있음 5…
이 과정에서 AI는 더 많은 일을 하고 인간은 더 적은 일을 하지만 여전히 감독 역할을 합니다.
Devin의 등장으로 인해 터미널, 브라우저, 코드 편집기 등 개발자가 코드를 작성하는 데 필요한 도구는 크게 바뀔 수 있으며 수동 감독의 추상화 수준은 점점 더 높아질 것입니다.
하지만 너무 일찍 기뻐하지 마세요. AI, 사용자 인터페이스, 경험 측면에서 아직 해야 할 일이 많습니다. 인간이 감독하는 방법, 오류를 디버깅하는 방법, AI를 안내하는 방법, 자연어를 사용하여 고급 명령을 제안하는 방법은 여전히 답변을 기다리고 있습니다.
딥 러닝의 대가인 François Chollet은 소프트웨어 엔지니어링은 코드를 복사하고 붙여넣는 것이 아니라 문제와 해결 방법에 대한 정신적 모델을 개발하고 운영하는 것이라는 더욱 날카롭고 예리한 시각을 가지고 있습니다. Devin은 아직 이 수준에 도달하지 못했습니다.
소프트웨어 엔지니어링의 혁명이 코앞으로 다가왔습니다. 적어도 현재로서는 AI가 인간을 완전히 대체할 수는 없고, 접속이 너무 많아 인지AI 공식 홈페이지가 한동안 다운됐던 터라, 여전히 AI는 충돌하지 않는 웹페이지를 만들지 못하는 것 같다.
동시에 Cognition AI는 소프트웨어 엔지니어와 기계 학습 연구원을 계속 모집하고 있습니다. 현재 훌륭한 인간 프로그래머는 그 어느 때보다 드물지만 여전히 큰 일을 하고, AI에 기여하고, 더 많은 것을 남길 수 있다는 것을 알 수 있습니다.
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