컴퓨터 프로그램은 스스로 코딩할 수 없지만, 인공지능은 컴퓨터가 코딩 작업을 도와 인간 프로그래머가 더 효율적으로 작업할 수 있도록 해줍니다. 코딩에 AI 도구를 사용하면 개발자는 자신의 작업을 새로운 시각으로 바라볼 수 있고 일상적인 작업을 자동화하고 코드를 더 빠르게 디버깅할 수 있습니다.
간단히 말해, AI 코딩은 인공 지능을 사용하여 코드를 작성하고 검토하는 것을 말합니다. 대다수의 미국 소프트웨어 개발자는 이미 어떤 식으로든 AI 코딩 도구를 사용하여 코드의 품질을 개선하고 생산성을 높이고 있습니다. AI 코딩에 사용되는 기술 ###
자연어 처리는 컴퓨터가 인간이 자연스럽게 언어를 사용하는 방식을 이해할 수 있게 해주는 기술입니다. 언어 패턴에 대한 데이터와 머신 러닝을 기반으로 하는 NLP는 코드가 아닌 일반 언어로 작성된 텍스트를 해석할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 코딩에 능숙하지 않은 사람들도 AI 도구에 지시를 내릴 수 있으며, AI는 이러한 지시의 의미와 의도를 파악하여 작업을 수행할 수 있습니다.
딥 러닝은 신경망을 사용하여 대량의 데이터를 처리하고 학습합니다. 이는 AI 도구가 코드를 이해하고 작성할 수 있게 해주는 머신 러닝 기술로, 방대한 양의 코드를 학습하고 그 지식을 바탕으로 새로운 코딩 작업을 완료할 수 있습니다.
생성형 AI는 AI가 습득한 지식을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 만들 수 있는 기술입니다. 코드나 일반 언어 텍스트를 생성할 수 있는 모든 AI 도구가 생성형 AI 도구입니다.
대규모 언어 모델은 자연스럽고 사람이 읽을 수 있는 텍스트를 생성하는 데 중점을 둔 생성 AI 도구의 하위 그룹입니다. LLM은 방대한 데이터 세트를 학습하여 문장의 빈칸을 채우는 데 가장 적합한 단어를 예측할 수 있습니다. 이 과정을 반복하여 텍스트를 생성합니다. 이것이 ChatGPT와 같은 인기 있는 도구의 작동 방식입니다.
코딩에 AI 도구를 사용하면 상용구 코드 및 기타 일상적인 작업을 자동화할 수 있어 장기적으로 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 새로운 코딩 작업을 어디서부터 시작해야 할지 막막하다면 AI가 작업할 수 있는 첫 번째 초안을 제공할 수도 있습니다.
AI 도구를 사용하면 코딩 방식을 일관되게 유지하고 일반적인 실수를 방지하여 보다 깔끔한 코드를 작성할 수 있습니다. 또한 AI는 코드 디버그를 더 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.
코딩을 배우고 프로그래머로서의 경험을 쌓는 것은 어려운 일이지만, AI 코딩 도구는 그 과정을 더욱 원활하게 만들어 줍니다. 자연어 프롬프트를 사용하여 모르는 개념을 AI 도구에 설명해 달라고 요청하고 코드의 기능과 작동 방식에 대한 지식을 얻을 수 있습니다.