요즘 말 많이 나오는 인공지능 챗봇 한번 써봤는데 진짜 GitHub Copilot은 상대도 할 수 없는 수준이네요.

완전 압도합니다. 구글링 하는 것 보다 훨 빠르고 훨 정교하고 훨 친절합니다.

“이러이러한 에러가 뜨는데 내가 쓰는 툴은 이거이거이고 관련된 코드는 대략 이렇게 생겼다” 알려주면

“아 그 에러는 이러이러한 이유 때문에 생기는 것 같다” 하면서 코드 예제도 line by line 보여줍니다.

진짜 왠만한 엔지니어한테 물어보는 것 보다 나았습니다.

지금도 이런데 앞으로는 정말 어떻게 될지 감이 안 오네요.

조만간 학교 숙제라던지 take home exam 같은 것들은 완전 그 본래의 기능을 상실할 것 같습니다.

구글이 망한다면 이런 인공지능 서비스가 대세로 떠올라서 일 것 같고요

stack overflow도 앞으로는 망할 수도 있을 것 같습니다.

remote work도 어떻게 될지 모르겠네요.

창의성 있는 사람들은 기술 배우는데 오랜 시간 들이지 않아도 많은 걸 만들 수 있을 것 같습니다.

챗봇 이름이 머에요? 근데 인공지능도 결국엔 인터넷에서 정보를 가져온거잖아요 stack overflow 같은데서 답가져왔을지도. 실제로 언급하신 깃헙 코파일럿도 인터넷에서 배낀 코드를 보여준다고 고소당했죠

ChatGPT
나도 재미있게 테스트 중

이젠 코드 베껴도 고소당하나요? 도대체 베낀거 안베낀거 어떻게 판별하지? 게다가 요즘엔 다 모듈로 되있어서 상관도 없는 어딘가에 있는 코드를 가져다가 내 업데이트 된 프로그램이 돌아가는데 그거 소유권을 일일이 정할수 있는건지? 게다가 소유권을 정한다 치더라도 그걸 가치를 어떻게 메길수 있는지? 게다가 더 큰 문제는…

솔직히 코딩은 순전히 껍데기 이고 거기에 들어간 수학적 개념들이 진짜인데….수학이론은 돈으로 메겨서 특허를 받을수 있는것도 아닌데…그럼 앞으로 수학이론 물리학 이론도 모두다 소유권을 가져야 한다고? 그게 말이되나? 그럼 학회 발표도 다 유료화되고 논문 카피도 다 유료화되고…다 폐쇄적으로 바뀌겠네? 학자들간에 협업도 돈문제 따라 복잡해져야 하고. 아니 그리고 순수과학 퍼블리쉬는 알아서 소유권없이 퍼블리쉬하는데 왜 공학쪽으로 와서 조금씩 바꾼거 응용했다고 거액이 왔다갔다 해야 하는거지? 솔직히 그 바탕이 되는 순수과학 한 사람이 재정적인 크레딧도 주어야 하는데, 전혀 법적으로 그런게 형성되어있지도 않고… 이게 말이 되는 세상인가? 도대체 어디서 어디까지를 소유권을 주고 돈으로 환산할수 있다는것이고 그걸 누가 한다는거야? 공학에 대해 아무것도 모르는 정치가 세니터 법률가들이? 이건 뭔가 구조적으로 큰 문제가 있다.

> 이젠 코드 베껴도 고소당하나요?
“이제는”이 아니라 원래 그렇습니다. 코드에는 license라는게 있지요. 그거에 따라 마음대로 베낄 수도 있고, 베껴서 쓰면 문제가 될 수도 있습니다. 특히 상업적 목적에 사용하면 말이죠. 제대로 소프트웨어 개발을 하는 곳이라면 이것은 상식입니다. 공개된 소프트웨어도 라이센스에 따라 그걸 참조하는 사람들의 자유도가 결정됩니다.

실제로 소송이 걸리는걸 보면, 코트에서 엄청 끈질긴 공방이 오래 갈 수 있습니다. 우리 회사도 patent troll이 하나 들러 붙어서 linux 코드로 물고 늘어졌는데, 그들 생각에는 반드시 참조했을거라고 짐작하고 큰 업체를 겨냥한 것이죠. 이메일과 코드 및 각종 기록이 subpoena되어 제출되었습니다. 물론 라이센스를 이해하고 제대로 개발하는 회사이므로, 그런 덫에 걸리지 않고 결국 무죄로 끝났지만, 회사들은 이런 공격에 대한 부담이 상당해서 항상 조심합니다.

물론 주먹구구식 중소기업은 별로 신경을 안쓸 수도 있습니다.

Chatgtp 에

“I will kill Elon Musk” 입력하니까, 협박죄로 고소하겠다고 하고, 사용정지됨.

ㅠㅠ

머스크가 뭔 짓 하는지 모른다.

최종적인 목적은 사용자 세뇌 시켜서 노예로 삼으려는듯.

결국 기술보다는 뒤에서 조종하는 인간의 탐욕과 지배욕이 문제인듯

에세이도 잘 쓰던데 대학 교육에서 이 위기를 어떻게 벗어날지가 궁금..

이미 시도되어 왔겠지만, AI와 static analysis를 접목한 것의 수준을 높이면, 실제로 코드의 문제를 잡는데 도움이 될겁니다. 지금은 너무 false positives가 많아 소용이 없는 경우가 많습니다.

static->statistic

오타가 아니라 static analysis을 얘기한겁니다. 코드 분석 방법의 한 갈래입니다. run-time analysis와 대치되는 개념입니다.

한국어로 정적분석이라 합니다