거의 모든 화이트칼라 직종에서 큰 변혁이 있을겁니다.

제너럴한 일들은 대체를 하겠지만 특정 회사에서 하는것들에 대한 모델을 만들기위해선 회사리소스를 전부 학습시켜야할텐데 데이터보안이유 - 특히 반도체나 lowlevel관련회사들은 특히 사용을 꺼려합니다...  .  openai도 프라이빗 모델을 제공하긴하지만 생각보다 비싸고 ..결국 데이터를 넘겨줘야한다는 뭐 그런이유로 인해 ...

아직까지는 내 생애엔 큰 지장없겠다 .. 라는 생각입니다.

저도 제 앞날이 걱정입니다 ㅠㅠ

소프트웨어 엔지니어를 시작으로 많은 와잇컬러 직종에 큰 변화를 줄거라 생각해요. 가까운 미래에는 메니저입장에서 재택으로 일하는 사람과 AI를 구분하지 못 할 정도로 발전 할 것 같구요. 테슬라 로봇등이 사람과 똑같이 일을 할 수 있다면 블루 컬러도 칼바람이 곧 불지 모르지요. 

- 컨츄렉터 or 핸디맨

- 미용사

- 앞에 퍼스널이 붙는 방문하는 직종 (퍼스널 츄레이너, 퍼스널 요리사, 버틀러 등등)

- (한)의사

이미 처음 두 직종은 사람 구하기가 어려워졌고 앞으로도 더 어려워질걸로 예상이 되네요.

결국 의식주와 연관된 업종일거 같아요. 집 짓고 고치고, 밥 먹고 건강 유지하고, 옷은……. 미래에는 굳이 안 입을지도요. 다 비전프로 쓰고 집에 있을테니 아바타 옷은 입혀도 본인 옷은 없어도 될듯.

2014년에 마소CEO인 Satya Nadella의 토크를 들을 기회가 있었는데요 이미 10년전에도 AI가 단순 노동위주의 데이터관련/소프트웨어잡을 대체하게 될것이라는 언급을 하셨죠. 정확한 타이밍에 대한 언급은 없었던 것으로 기억하는데 대단한 혜안을 가진분이구나 싶네요. 앞으로는 domain knowledge를 견고히해야 AI에게서 잡시큐리티를 보장받지 않을까 싶네요.

당장 피부에 와 닫는 계층은 대학 갓 졸업한 화이트 컬러 직종의 신입직원들이 아닐까 싶어요. 기본 직원들이야 AI던 뭐던 해당 프로그램을 관리 하는 직종으로 빠질 수 있으나, 솔직히 대학 신입들이 하는 기본적인 임무들은 쉽게 대체 되지 않을까 싶습니다.. 아니나 다를까 특히나  IT쪽 신입 채용이 몇년새에 말도 안되게 줄은거 같더라구요.

10년이 아니라 바로 시작됐죠.

기업들이 눈치가 보통이 아니라서요.

죄송한데 AI로 SW 엔지니어가 대부분 사라진다는 이야기를 도통 이해할 수가 없습니다. 프로그래머가 하는 일은 컴퓨터에게 일을 시키는 겁니다. 지금은 그 일을 프로그래밍 언어라는 도구로 명령을 합니다. 아마도 LLM 기반의 도구로 코드 자동 생성를 많이들 예로 드는데요. 그 말은 컴퓨터에게 일을 시키는 방식이 좀 더 인간의 말에 가까운, 궁극적으로는 인간의 언어로 컴퓨터에게 일을 시킬 수 있다는 점이죠. 네? 그러면 프로그래머가 사라질까요? 글쎄요. 여전히 컴퓨터에게 일을 시키고, 그 일이 제대로 돌아가는지 확인해야 합니다. 저에게는 코딩의 도구가 바뀌는 걸로 보입니다. 그리고 사람에게 일을 시키면 보통 사람들이 말을 제대로 알아 듣던가요? 어이쿠. 실수 투성에 문제는 여기저기 나옵니다.

이미 소프트웨어 개발 일에서 코딩이 차지하는 비중은 점점 줄어 들고 있습니다. 코딩 중에서도 간단하고 반복적인 코딩은 이제 LLM 기반의 툴로 많이 대체 또는 간편해질 것입니다. 저 또한 최근의 새로운 언어(Rust)를 배웠는데 Copilot 같은 LLM 도구로 무척 쉽고 빠르게 배울 수 있었습니다. 이제 이런 툴이 없으면 너무 답답해졌어요. 자, 여전히 프로그래머가 사라질까요? 천만에요라고 답하고 싶습니다. 코딩은 언제나 가장 쉬운 문제에요. 어려운 문제는 무엇을 코딩해야할지를 찾는 것입니다. 결국 코딩은 회사에게 돈을 벌어다 줘야 하고 어디선가 누군가는 비지니스 목적을 엔지니어링 문제로 바꾸고 다시 그걸 코딩 문제로 바꿔야 합니다. 이 일이 어려운 것이고 여전히 사람이 해야합니다. 혹시 이 부분까지 AI가 대체한다고 생각하시면 그냥 세상 모든 지식 관련 일이 몽땅 AI로 대체 되므로 개발자를 걱정할 일이 아닙니다. 판사 변호사 정치인들 다 대체되고도 남겠죠.

저는 없어진다기 보다는 바뀔거라고 생각됩니다. 여지껏 사람들이 알고를 만들기 위해 고생했다면 이제는 AI에게 효율적으로 교육시키는 분야, debugging 하는 분야가 더 많아지지 않을까 생각됩니다. 그리고 늘 그랬듯이 이걸 이용해서 새로운 분야를 개척하는 사람들이 나와줄 거라 기대합니다. 

소규모 전산이 있는 중소기업의 IT는 크게 변화하지 않을듯 한데요. 다만 어느정도 규모의 회사들은 인력이 줄어들겠죠.

몇 년 전에 개발자 붐이 일어나서 너도 나도 Bootcamp에서 교육을 받고 개발자로 취업을 하던 시절에 (부트캠프를 하신분들을 비하하려는 의도는 아닙니다. 오해하지 마시길...) 저도 개발자로 일을 하지만 하는 일에 비해 몸값이 지나치게 높고, 과연 비용절감을 중요시 여기는 기업들에서 이러한 경향이 오래갈 수 있을까? 하는 생각을 많이 했었고, 주변에서 저의 의견을 물어보면 이쪽에 열정이 있어서 시작하는 것이 아니라면 최근 트렌드만 보고 옮기는 것을 추천하지 않았습니다.

그때는 다들 저를 세상물정 모르는 사람으로 보시는 분들이 많았는데, 저의 생각은 이러했습니다. 종이에 구멍을 뚫어 코딩을 하는 방식에서 바이너리를 이용하는 방식으로 발전했고 그 이후엔 그나마 사람이 이해하여 읽고 쓸 수 있는 프로그래밍 언어를 사용하는 방식으로 발전 하였으며 최근에는 프로그래밍을 전문적으로 배우지 않아도 파이썬 같은 언어를 사용하여 프로그래밍을 하시는 분들이 상당히 많아졌습니다. 점점 프로그램 개발에 필요한 교육과 경험의 수준이 낮아지고 있었고 멀지 않은 미래에 에세이를 쓰듯 최대한 자세하고 중의적이지 않게 프로그램의 Requirements를 작성하면 프로그램의 개발부터 Deploy까지 가능한 방식으로 소프트웨어 개발이 가능해 질 것으로 봤고 아직도 그렇게 생각하고 있습니다.

실제로 프로그램 개발이 전직인 개발자는 줄어드는 트렌드는 앞으로도 계속 될 것 같고 실제로 프로그램을 사용하는 사용자들이 AI와 소통하며 직접 프로그램을 만들어서 사용하는 경우가 점점 늘어나지 않을까 생각합니다. 과거에 워드나 엑셀을 사용하기 전에 각 부서에 타이핑만 전문적으로 하시는 분들이 계셨지만 이제는 모든 사무직 직원분들이 직접 컴퓨터를 사용해서 문서작성이나 계산을 하는 것이 아주 당연한 것과 같은 맥락으로 말입니다. 이 부분에서 저는 옛날로 회귀하여 컴퓨터가 헷갈리지 않도록 글을 잘 쓸 수 있는 영문학이나 철학을 전공한 분들의 취업이 더욱 용이해지지 않을까 생각하기도 합니다. 물론 글만 잘 쓰는 것으로는 부족하고 프로그램의 요구조건이나 테크니컬한 부분도 알아야겠지만요

개인적으로 저는 이쪽 분야에서 탑 레벨로 계속 남아있기엔 제 실력이 그렇게 뛰어나지 않다는 자기객관화로 Public Sector로 이직하여 같이 공부했던 친구들보다는 벌이가 많이 약하지만 롱런 할 수 있는 방향을 택했습니다.

그런데, 현재 Chat GPT 의 코딩 능력은 어디 정도까지 왔나요?
예를 들어, 일상 프로그래밍에서는 실제 코딩 시간보다, 디버깅 시간이 더 드는데요.

Chat GPT 에게 나는 이런 프로그램을 짜고 싶다. 그래서, 이렇게 짰다 하고 소스 코드를 넘겨주고요.
그런데, 버그가 있는지 제대로 안 돈다.. 디버그 해달라. 하면 해주나요?

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* 자문자답

인터넷에서 아무 버블소트 프로그램을 찾았습니다.

https://www.geeksforgeeks.org/python-program-for-bubble-sort/
제 마음대로 이거저것 변수도 지우고, 코드에 버그를 넣었습니다. 챗쥐에 고쳐달라고 하니..  잘 되네요.. @_@

# Python program for implementation of Bubble Sort
def bubbleSort(arr):
    # optimize code, so if the array is already sorted, it doesn't need
    # to go through the entire process
    swapped = False
    # Traverse through all array elements
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i):
            if arr[j] > arr[j + 1]:
                swapped = True
                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
        if not swapped:
            # if we haven't needed to make a single swap, we 
            # can just exit the main loop.
            return
  
# Driver code to test above
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
 
bubbleSort(arr)
 
print("Sorted array is:")
for i in range(len(arr)):
    print("% d" % arr[i], end=" ")

코딩만 놓고 보면.. 근본 없는 코드, 버그 투성이의 코드 고치느라 지친 AI 가 사람이 코딩하는 걸 금지하는 날이 올 거 같습니다. 어제 commit/push 한 저의 코드에서 오늘 또 버그가 나왔어요. AI 에게 부끄럽습니다. ㅠㅠ

출판사도 활자공이라는 것도 컴퓨터로 인쇄하면서 사라졌구요. 

컴퓨터가 처음 나왔을때는 펀치코드 치는 직종도 꽤 많았는데 사라지고 

닷컴 버블때 HTML나왔을때 코딩하는 사람들도 많았는데 이제는 그냥 클릭 몇번으로 만들죠

디지탈 카메라 보급되기 시작하고 포토샵이 보급되기 시작하면서 사진작가가 사라진다고 했구요. 

뭐 AI가 발전하면서 새로운 직업이 생길꺼고 AI가 대체가능한 직종은 사라지겠죠. 

요즘 애들이 왜 save 버튼 아이콘이 플로피 디스크인지, 왜 OS가 설치된 드라이브가 C:// 인지 모르는 것처럼 

20년 뒤쯤에는 나때는 말이야 AI가 없어서…라고 이야기 하게 될것 같아요. 

다른 것은 모르겠는데 적어도 언어간 장벽은 많이 무너질듯 합니다. 

프로그래머는 아니지만. AI에 관심이 많아 자주 찾아보고 있는 AI 투자자입니다. 쳇쥐피티보단 현재 프로그래머들이 가장 도움이된다는 github은 마소의 코파일럿 프로그램중 하나인데 정말 도움이 많이된다고합니다. 또 젠슨황이 최근에 나온 인터뷰에서 모든사람이 코딩을 할줄 몰라도 코딩이가능한 세상이 될것이라고합니다. 사실 미래가 이만큼 두려웠던 적도 없고 앞으로 어떻게 될지 모르겠지만. 인간의 욕심은 끝이없고 세상 모두가 직장을 잃더라도 자기자신의 회사가 최고여야하는 빅테크들은 계속해서 AI에 투자, 발전할것이고 결국에는 AI 회사에 투자를 하지않으면 미래를 보장못할것 같다는 생각이들었습니다. 그래서 저는 생명보험 드는것 처럼 AI주식에 큰 비중을 두고있습니다. 

이글보니 몸아끼면서 하려고 전업 생각 안했던 컨트랙터로의 전업을 생각해야하나........ 잠깐 현타가 왔습니다.

몇년전에 읽은 "A Thousand Brains: A New Theory of Intelligence" 책에서 이런 비슷한 글귀가 인상 깊었습니다.

"주제와 관련되어 많이 쓰이는 단어를 통계학적으로 나열 할수 있다고 해서 Generative AI 가 지능이 있다고는 할 수 없다." (저자는 뇌과학자이자 Palm 창업자 Jeff Hawkins)

하지만 저도 개발을 업으로 삼는 입장에서 예전에는 Lead 1명, Senior 5명, Junior 10명씩 뽑았다면

앞으로 지금처럼 기술이 발전하다는 가정하에 Lead 1명, Senior 5명 정도면 Junior 뽑아서 가르치고 할 시간에 Generative AI 통한 생산성은 비슷하지 않을까 싶어요.

아마 대신에 새로운 Junior 포지션은 뽑겠지요. Prompt Engineer이랑 LLM 트레이너 2명 정도? 

현재 it 레이오프는 ai가 대체해서라기보다 코로나동안 방만했던 사업을 정리하면서 동시에 ai관련 인력으로 전환하려는 시도라고 봐야죠. 유행타면 물갈이하는데 이번엔 ai 차례가 돌아왔다고 봅니다. 스포츠로 말하면 리툴링하는 과정이라고 봅니다.

사실 높은 레벨 swe 들 주 업무는 코딩이 문제가 아니라 코딩 할 수 있는 준비를 하는 건데 ai가 그걸 얼마나 도와줄 수 있을지 모르겠네요.

단순한 학교 프로젝트를 벗어나면 어떤 프로덕트를 만들 것인지 이 프로덕트는 어떤 컴포넌트들이 들어가야 하는지 각각 컴포넌트들은 어떤 기술을 써서 만들지 이 걸 할 수 있는 팀의 다른 프로젝트 대비해서 이게 왜 더 중요한지 등등. 

그리고 아무도 이해 못 하는 코드는 tech debt일 뿐입니다. 이게 언제 어느 방향으로 폭탄이 터질지 감이 없으면 코드 나오는데 시간이 짧아도 그거 유지보수 하고 운영하는 데 시간과 사람이 더 들어가는 수가 있어요. 

딥러닝이 그랬고 자율주행이 그랬고 블록체인이 그랬듯이 이 기술도 뭔가 유용하게 쓸 수 있는 무언가인 것은 확신합니다만 전 hype cycle이 좀 가라앉기를 기다릴 듯 합니다. 

하는 업무는 swe는 아닌 다른 쪽 엔지니어인데, 이쪽으로 당장은 아니지만, 멀지않은 미래에 영향을 받을꺼 같다는 생각이 듭니다. 

별일 없을거라 봅니다

자율주행도 금방 될거 같이 난리이던게 불과 몇년전인데 요새는 조용하네요

저는 일반적이고 루틴적인일에서 일반인 수준의 지식을 가지고 있는 준전문가들이 축소될것 같습니다

세금신고를 터보텍스가 해주듯이 피검사 결과에 따라 일상적인 약처방 정도 해주면 좋겠습니다.

개인적으로 현시점에서 AI기반투자는 좋은 전망이기는하나, 거품을 불어일으킬 기능성이 매우 높다고 생각합니다.

엔비디아 ceo는 생명공학을 하라네요 ㅋㅋ

30년 전, 첫 직장에서 데이터 수집 및 정렬을 해야할 때, 각종 sort 함수를 라이브러리로 가져다 쓰다가, 임베디드 쪽으로 넘어오면서 직접 구현해야하는 상황에서, 여러 책에 나와있는 예제코드를 가져다 쓰고, 간결하게 조정해야할 것 없는지만 보고, 동작 제대로 하고 성능에 크게 문제 없으면, 잊어버린 것이 그런 류의 함수 사용이나 구현이죠.

그런데, 이곳 북미 땅에서 와서 입사 면접 중, 코딩 시험에 그게 나오더군요. 헉.... 20년 전에 한 번 다뤄본 걸 구현하면 시험에 통과해서 다음 면접 기회를 준다고 하며 의아해 했습니다. 입사가 이뤄지면, 지금 개발 중인 시스템에서 어떤 스택을 어떻게 활용하고, 데이터를 어떻게 수집해서 어떤 HW IF를 이용해 효율적으로 전달할지를 고민해야하는데 말입니다. 저는 지금 AI를 옛날 책에서 예제 찾는 수준과 새로운 시스템에서 알고 있어야 하는 지식의 전반적인 정보를 얻는데 활용하고 있습니다.

이게 없었으면, 관련 자료와 경험자를 통해서 획득해야 하는 전반적인 지식 등을 말입니다. 그걸 통해, 시스템 전반에 대해 이해하는데 시간 단축이 많이 되네요. 그래서 완전 새로운 영역 임에도 접근하는데 도움이 무척 되네요.

이렇듯, 진입 장벽을 좀 더 수월하게는 만들지언정, 기 경험한 것들로 쌓인 일을 풀어가는 행위와 제품 개발의 완성은 결국 사람인 엔지니어들이 하는 것이라고 봅니다.

기존의 코딩을 하는 툴은 AI로 대체될수 있을지언정 프로그래밍에서 새로운 계획을 수립하고 창의적인 해결책을 모색해나가는 부분에 있어서는 AI가 인력을 대체하기엔 아직 시간이 더 걸릴 것으로 생각이 듭니다

저도 첨언을 하자면 AI 코딩능력과 인간의 콜라보를 통한 시너지 효과를 봤을땐 더더욱 소프트웨어 엔지니어가 앞으로도 필요하지 않을까요?

이런 상상을 해봅니다.

[서론]  저도 여전히 창작/ 인지가 불가능한 현재 AI는 기본 한계가 명확하다고 보는데요.

그래도, 최근 엔비디아 황회장님이 주장한 '이제 프로그래밍은 필요없어질거다'라는 주장은 관심이 가긴 합니다.

그분 말대로 진짜 프래그래밍이 없어지긴 힘들겠지만, 아주 쉬워질거라 기대가 됩니다.

[본론] NLP라고 들어보셨죠? 자연어 프로그래밍이요. 저도 수십년 전 전산과 프로그래밍 수업들을 때, 들었는데 신기했습니다.

지금 가물가물한데, 그당시에 들었던게 HyperTalk 이라는 거였던 것 같습니다.

https://en.wikipedia.org/wiki/HyperTalk

샘플코드를 보면 이런거네요..

 put the value of card field "typehere" into theValue

사람 말처럼 코딩을 한다는 건데.. 1987년에 나온거니.. 지금보면 우습게 보이기도 합니다.  

예전 기계어 (어셈블리)로 코딩하다가, C나 포트란 보면 정말 쉬워졌다는 생각이 들었고, 최근 Perl 을 거쳐 Python 같은 스크립트 프로그래밍을 보자면 더더 쉬워 보입니다.

결국 인간의 꿈은 우리가 말하는 자연어를 바로 컴퓨터 랭귀지로 바꾸는 건데.. 최근 AI의 발달을 보면 한 발자국 더 가능해졌다고 봅니다.

그렇다고, 진짜 인간의 평소 대화체 자체를 코딩으로 바꾸어주는 건 요원할 것 같고..  아마 HyperTalk 이나 Wolfram Language 같은 새로운 AI에 적합한 자연어 프로그래밍 언어가 나오지 않을까 합니다.  즉, 완전히 인간의 문법을 따르기 보다는, AI 친화적인 자연어 문법을 만드는거죠. (어차피 인간의 문법은 너무 불명확하니까요.)

그때가 되면, 코딩은 더욱 더 쉬워질 거고, 더 많은 부분이 마우스로 drag & drop 해서 (Scratch 처럼) 완성되어 질거라 기대됩니다.

그래서, 소프트웨어 개발에서도 코딩의 비중보다 실제 제품의 기획/디자인/테스트 등등 그런 부분이 (이미 높은데도) 더 높아질거라 보여집니다.

예를 들어, 닌텐도에서 마리오/ 젤다를 만든 미야모토 시게루의 경우, 전산과 출신도 아니죠.  미술대학 디자인 출신이구요.

닌텐도에서 실제 처음 일도 게임기 겉에 색칠하는 일이었다고 하네요.  그럼에도 아이디어만 있으면 게임 잘 만드고, 리드가 되고, 성공하는거죠.

[결론]

* 자연어 프로그래밍을 추구하는 인간의 욕구는 막을 수 없고, AI가 확실히 그건 가능하게 해줄 것 같습니다.

* 자연어 프로그래밍의 문제는 늘, 효율/성능이 떨어지는 건데, 그것도 잘 만든 자연어 프로그래밍 언어와 AI 가 제대로 있으면 C 코드 급으로 최적화가 가능해질거라 봅니다. 

* 인쇄기가 나온 후, 필사하는 직업이 없어지고, 컴퓨터가 일반화 된 후, 타자기 치는 직업이 없어졌듯이, 코딩만 하는 인력들은 확실히 줄어들겁니다. 하지만, 그 상위레벨을 하는 SW Engineer 잡들은 여전히 유지될 거라 봅니다.

* 그럼 low level coder 는 진짜 없어지냐 하면? 마치 여전히 C나 심지어 코볼할 줄 아는 옛날 프로그래머 찾는 것처럼, 제한된 분야에서는 계속 수요가 있을겁니다.