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25/10/15 21:35
제가 느끼기에도 간단한 코드라면 모를까 프로덕션 사이즈가 커질수록 검증하는게 더 힘들어서...
처음부터 글을 쓰는 게 쉽지, 다른 사람 글을 첨삭하는 게 더 어렵다고 느꼈던 것과 비슷한 감각이었습니다.
25/10/15 21:37
코딩에 사용하는 건 아니지만, 전문적인 지식의 경우 거짓말을 너무 많이 합니다.
레퍼런스가 잘못된게 아니라 스스로 가짜 정보를 만들더군요. 그럼 이걸 다시 사실인지 확인해야 하는데, 그렇게 하다보니 그냥 구글만 못하더군요.
25/10/15 21:48
모든 걸 다 정확하게 제시하고는 딱 숫자 하나를 틀리는 거 보고 미치는 줄...진짜 빠삭하게 아는 사람이 아니면 AI 막 쓰다가 날벼락 맞을 날이 오겠다 싶었습니다. AI 헛소리를 다 알아챌 정도의 사람이면 애초에 AI 없어도 제 할일 다 할 수 있는 사람일거고요.
25/10/15 21:53
맹신하는 개발자들은 어느 순간부터 디버깅을 못하는 경우가 많죠..
AI는 문제되는 부분에 지적이 없으니 추후에 같은 부분에서 문제를 낼거고요.
25/10/15 21:58
(수정됨) AI가 알려주는 코드라는게 결국은 어디선가 본거를 복붙 하는건데, 이해를 못하는 코드를 상업용으로 갖다쓰기에는 리스크가 너무 큽니다. 아무리 코딩의 9할이 복붙이라지만 알고 쓰는 것과 모르고 쓰는건 천지차이죠.
그래서 아주 간단한건 붕어빵 찍어내듯 바로 나오지만, 현업에서 쓰는 수준을 맡기기는 어렵습니다. AI에 요구사항 수정 입력하고 나온 코드 리뷰 해봤는데, 이정도 공수라면 사람이 직접하는게 훨씬 정확하고 빠르겠다 싶습니다.
25/10/15 21:59
임대차 계약 하던 중에 관련 법령에 관해서 물었는데 없는 걸 마구 지어내서 오히려 물어보기 전보다 헷갈리게 된... 더 짜증나는건 그럴싸하게 사실과 지어낸 거짓을 섞어서..
25/10/15 22:03
(수정됨) 문과인데 GPT든 제미나이든 판례나 법령 검색 시 할루시 구라핑 치는거 보면서 정말 일반인들이 그냥 사용하다간 큰일 나겠다 싶었습니다.
전 그냥 노래랑 영상 만드는데만 쓰는거 같아요 요즘엔..아니면 노트북LLM 같은거로 관련 자료만 모아서 그 안에서만 검색 시키던가요.
25/10/15 22:04
그냥 모르는건 모른다고 정직하게 말하는 기능 있었으면 좋곘어요.
오타내서 잘못 물어본거도 마치 있는 거 마냥 그럴듯하게 대답하는거보고 황당했던 적이.
25/10/15 22:19
애초에 모른다는 기준은 뭘까요?
사람마다도 다른 기준을 AI가 알면 그것도 이상한 거죠... 추론 과정을 설명하는 AI도 나오고 있긴 합니다만
25/10/15 22:12
그냥 손으로 직접 치는게 훨씬 정확하고 빠르다고 아무리 주장해도 '그건 네가 ai를 이용해서 코드를 짤 줄 몰라서 그런다'고 박박 우기는 전직장 대표놈 때문에 진짜 힘들었네요.
저게 더 쉽고 편하면 나도 저거로 코드 짜겠지
25/10/15 22:18
일반적으로 AI사용할때 두루뭉수리 하게 질문하면 엉뚱한 답변 내주는것과 마찬가지로, 코딩도 명확하게 요건 알려줄수록 실패 확률이 줄어들긴 합니다. 정확하게 원하는 형태의 레퍼런스 소스 하나를 작성한 다음에 그 소스 참고해서 같은 형태로 만들어달라고 하면 얼추 내 눈에도 잘 들어오고 잘 동작하게 만들어주더군요.
25/10/15 22:20
저도 몇번 시도해보고는 비슷한 느낌을 받아서, 일일히 레퍼런스를 찾기 힘든 API 사용법이라던지, 처음 접하는 플랫폼이나 미들웨어의 사용법을 물어본다던지 하는 경우와, 노가다가 많이 필요한 함수 등에만 부분적으로 활용하고 있습니다. 그나마도 힌트만 얻고 실제 코딩은 직접 하고요.
특히나 네이밍의 일관성이 망가지는 경우가 많아서 이런건 결국 제가 손으로 해야 하더라고요.
25/10/15 22:24
전 물어보고 팩트 체크해보면 틀리는 경우가 거의 없던데.. 반응이 의외네요.
얼마전 화재로 법률정보센터 안들어가져서 우선은 gpt에 물어보고 나중에 다시 확인했는데(절대 맞을리가 없다고 생각했거든요), 다 맞말이어서 깜작놀랐습니다.
25/10/15 22:37
그건 맞죠. 개인적으로 200불 써보신 분 후기들을 알고 싶습니다. 할루시네이션이 20불따리 보다 훨씬 줄어드는지 궁금해요.
25/10/15 23:21
200불짜리 초창기에 써서 요즘은 어떨지 모르겠는데..
너무 말을 길게 하고 시간도 오래걸려서 두달 쓰고 해지했었습니다. 느낌상 정확도의 차이는 없는거 같았습니다
25/10/16 01:39
200불도 별로 구려요. 게임 기획쪽인데 아예 모르는 분야의 대략적인 자료 취합이나. 리써칭 용도 외에는 아직은 너무 한계가 명확해 보입니다. AI 찬양 관련 영상들을 볼 때마다 세상이 날 상대로 몰카하나? 라는 생각 입니다.
25/10/15 22:34
어떤 정보를 원하는 지에 따라 달라지는 듯 합니다.
제 분야 전문지식을 물어보면 거짓말을 많이 합니다. 특히, 논문 검색할때 그렇더군요.
25/10/15 22:36
그건 링크 하나하나 들어가서 반박하고 학습시켜야 됩니다. 예전 라이코스 검색 엔진 마냥 정확도 결과가 별로라 하나하나 링크 확인하고 갈궈야돼요. 논문만 찾으실거면 거기에 주로 특화된 퍼플렉시티 쓰는걸 추천합니다.
+ 25/10/16 04:40
(수정됨) AI는 내가 찾은 자료 던져 주고 그 안에서 정리 시키는 일만 시켜야 합니다. 그런 건 또 괜찮게 잘해요. 큰 책 하나를 먹인 다음에 그 책 내용 대로 다음 번 입력시 솔루션을 뽑아주는 걸 만들어 놓는다거나 논문 수십편을 던져 주고 선행연구 정리 문단을 논문 문장처럼 뽑으라거나 등... 내가 준 자료 밖에서 가져오지 말 것 명령 넣고 개인화 시킨 곳에서 그렇게 자료 정리시키면 그건 순식간에 하고, 실수가 있긴 한데 구라라기 보단 오해에 가깝게 꽤 열심히 해 놓습니다. 장점은 속도가 넘나 빠르다는 거죠. 내가 며칠 걸릴 걸 얘는 잠깐만에 해 놓습니다.
누구 비유로 AI는 엄청 똑똑한데 아는 게 하나도 없는 초딩이랬어요. 개론서 수준 내가 검색해도 다 찾을 수 있었던 일반 지식 외에는 덮어놓고 물어 보고 답 찾아 오도록 하면 틀림없이 어디서는 없는 걸 섞어서 들고 옵니다. AI가 한 번 필 잘못 받으면 문건 하나만 넣고 요약 시켜도 헷소리로 고집 피기도 합니다. 그러니까 모든 결과물은 확인 검증을 들어가야 해요. 아직까지는 AI가 물어 온 걸 다 이해할 수 있는, 그러니까 자기가 다 할 수 있는 사람이 귀찮은 거 심부름 시키는 것만 해야 해요. 딥 리서치 종류는 또 넷을 긁어서 보고서 꾸리는 건 또 웬만큼 하긴 합니다. 구글이 검색에 장점이 있어서 시켜 보면 웹링크 백여개 찾아서 정리를 해 주더군요. 들어 가 보고 확인도 하면서 참고할 수 있습니다만 블로그 글 같은 걸 잔뜩 끌고 와서 그 자체로는 참고 이상은 못 함...
25/10/15 22:33
잘 쓰면 저런 일 거의 없습니다. 첫 프롬프트 때 구체적으로 내용 넣어주는게 중요합니다. 저 본문에 토로하는건 [보안을 곁들인 알고리즘] 생성이 어려워서 나온 얘기일겁니다 LLM이 만들어준 코드는 구현에 최적화됐지 보안을 고려한 최적화된 코드는 아니거든요.
25/10/15 22:57
잘 쓰는것보단 인터넷에 정보가 없는 것을 찾으려면 못찾습니다.
할루시네이션이라고 하나요 거짓말을 엄청 합니다. 간단한거나 인터넷에 있는정보 찾는데는 좋습니다. 그래서 교차 검증이 필요하더군요. 버전 업데이트를 자주하는 엔진이나 플러그인일수록 더욱 그렇습니다. 물어보면 없어진거나 바뀐것도 가르쳐주고 못찾죠. 업데이트가 되지 않아서... 그런건 뭐 당연하겠지만 못알려주더군요. 추론능력으로 코드를 짜는데 컴파일 하나하나 해보고 추론하는건 아니니 되는지 모르니까요. 알파고처럼 몇만 몇천번 바둑해서 똑똑해지는것처럼 알아서 코드 짜보고 추론하고 컴파일 틀리면 다르게 하고 다시 컴파일해서 나오는 ai가 나오지 않는 이상 새로운 기술에는 언제나 거짓말 할거라고 생각합니다.
25/10/15 22:42
근데 AI 발전될수록 사람들은 더 어려운 일을 맡기고.. 또 그에 대해 실망하고.. 이런 일이 한동안 이어질 것 같긴 합니다 흐흐
25/10/15 22:55
코딩은 명세서를 얼마나 잘 작성하느냐에 따라 완성도가 다르게 나옵니다. 맘에 안 드는 거 수정시키다가 망치는 일이 잦긴 한데 그 때도 꼬인 마지막에서 다시 풀려고 시도할 게 아니라 esc 두번 눌러서 대화 위쪽으로 다시 가서 그부분으로 가서 다시 요청을 구체적으로 하는 식으로 해야지 꼬이고 꼬인 뒤에서 다시 풀려고 시도하면 안됩니다. 컨텍스트 낭비도 심하고 풀지도 못해요.
25/10/15 23:01
바이브 코딩에 맞들였는데. 일단 Claude, GPT, Gemini를 유료로 사용하고 있는 입장에서는 셋 굴려서 아직까지 해결 안된 문제는 없었습니다. 제가 사용하면서 느낀 문제는 Ai라고 모든 문제를 모든 다양성을 열어두고 분석하는게 아니라는 점입니다. 자기가 선호하는 방향으로 해결하는 경향이 있다보니 좀 해보다가 안되면 포기하거나(Gemini), 계속 비슷한 방법만 반복하거나(Claude) 하는 경향을 보였습니다. GPT의 Codex는 코드 읽는데 너무 자주 허락을 요구해서 잘 안쓰고 차라리 GPT에게 직접 물어봤습니다. Claude Code가 아직은 제일 편한 것 같아 주력으로 쓰는데, 잘하다가 막혀서 헤메는게 보이면 중간에 개입해서 GPT나 Gemini에 물어보는 식으로 문제를 해결하고 있습니다. 그래서 이거 자동으로 해주면 좋겠다 하고 있던 찰나에 에이전틱 코딩이라게 나오더군요. 말이 길어졌는데 윗 분들 말씀에 거의 전부 동의합니다. LLM은 문제가 있습니다. 하지만 계속 발전해 나가는 것도 사실입니다. 그리고 저 처럼 개발자 코스프레 하는 사람은 쓰면 쓸수록 코드 보는 것도 귀찮아집니다. 처음에 저도 개발자라고 구현한거 일일히 코드 보고 넘어갔는데 Ai가 나보다 더 구현 잘하는데 그런 시간 조차 아깝더라구요, 그렇다 보니 이제는 어떻게 구현했는지 코드 설명 못합니다. 다만 그 설명 또한 Ai가 저보다 잘 할 수 있습니다, 제가 동료에게 해줄 수 있는 부분은 내가 이 문제를 해결하기 위해 어떻게 Ai를 갈궜는지는 정도네요.
25/10/15 23:17
예전에 레일즈나 장고 처음 나왔을 때 프레임워크 믿고 어케 쓰냐 코드 다 까봐야지 했었지요,,
결국 저급언어에서 고급언어로, 날코딩에서 프레임워크로 가는 흐름의 연장선상이라 봅니다
25/10/15 23:19
코딩도 그렇고 논문도 그렇고
AI 자체가 거짓말이 많아서 (이게 잘 이야기하다 삼천포로 빠져서) 코딩의 경우 먼저 코드 만든 다음 돌려서 조건에 맞게 수정을 해줘야 합니다. 그 다음에 그 코드에다 다른 코드 붙여주고요. 이게 단순 프로그래밍 같은 경우는 오류가 떠도 고쳐주면 되지만 IoT 기반에 센서 작동의 경우 넣어보고 오류있는지 확인해 봐야 합니다만 아무것도 모르는 코딩 초보가 이걸 해보면 정말 아무것도 못합니다. 뭘 수정해야 구동이 가능할 지 모르거든요. 그래도 과거에 2-3주 걸리던 일이 1주일내에 걸리는 건 고무적이긴 헌데 그래도 딱 만들어서 딱 되는 그런건 아니니까요.
25/10/15 23:38
제가 얻은 교훈은
1. Cross Check 는 필수 2. 코딩을 전문적으로 배우지는 않았지만, 코딩이 필요한 직업군들에 대해서는 간단한 알고리즘은 만들어줄 수 있어서 효과적이다.
25/10/16 00:02
교차검증하고, 배운다고 생각하고 쓰니 괜찮더군요. 혹은 아는데 귀찮은 내용들 위탁하고 검증하면 시간절약은 확실히 됩니다.
그냥 떠넘기기에는 좀 그렇죠.
25/10/16 00:04
ai들이 모르는 정보를 모른다고 하지 않고 거짓말을 하더라구요. 잘 모르면 차라리 모른다고 하라고 해도 자기 정보가 100% 맞다고 박박 우기다가 제대로 된 정보 출처를 제공하면 그제서야 인정하는 거 보고 아 이거 전적으로 믿으면 안되겠구나 싶더군요.
했던 대화를 기반으로 오류를 즉각적으로 바로 잡기라도 하면 모르겠는데 그것도 아니라..
25/10/16 00:07
꽤 잘쓰고는 있습니다. 근데 분명 한계는 있는 것 같아요. 바이브코딩에 관한 개인적인 생각으로는 개발 능력이 10점 만점에 2점 정도만 되어도 유용하다고 생각합니다.
근데 개발능력이 0인데도 바이브코딩으로 개발한다 하는건 X소리 같다고 생각하고요. 자기가 할 줄 아는 언어에 대해서만 바이브코딩을 하는건 도움이 되는 것 같아요.
25/10/16 00:32
개발분야도 진짜 많아서, AI모델들이 구글링했을때 많은 자료가 나오지 않는 분야의 경우.. 진짜 그냥 자기 맘대로 소설쓰는 느낌입니다.
실제로 앱개발쪽 역시도 트러블슈팅 사례가 별로 없는 경우 AI가 자꾸 소설을 써대서 그냥 AI와의 채팅 자체가 시간낭비라고 느껴지기까지 하니까요. 그런경우가 아니라, 사례가 정말 많은 분야라면 AI 쓰는게 훨씬 좋죠.
25/10/16 00:37
유사한 코드를 만들때 생산성을 매우 향상시켜주는건 맞습니다.
구글 검색, stack overflow, github 검색해서 복사해 넣고 테스트하고 하는 일을 알아서 빨리 해주는거죠. 코드의 구조를 알고 검증할수 있는 사람에겐 매우 유용한 도구죠. 개발자를 대체하는 건 전혀 아니구요.
+ 25/10/16 04:42
여러 생성형 AI 도구를 같이 사용하시면서 교차검증을 하시면 도움이 많이 되실겁니다.
각 AI별로 경향성이 있어서.. 현재 LLM 기술 트렌드도 예전에 GAN에서 나왔던 아이디어처럼, LLM들간에 서로 역활 나누어서 자가발전 시키는거죠. 흐름은 바꿀 수 없어요. AI가 사람 쓰는것보다 가격대비 성능이 월등히 뛰어나기 때문에요.
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