gpt-4o 를 가지고 도움을 많이 받고 작성한 프로젝트를 거래처에 납품한적이 있는데 웹 서버로 원격 파일 전송이나 데이터 송수신기능으로 자동화시키는게 목적이였습니다. 파이썬이고 전체 코드는 1900줄 정도 나왔고요 작성해보면서 느낀 점은 질문할 때 가능하면 짧게 모듈화 시켜서 해야 되고 애초에 질문의 내용이 길어지면 답변도 길어져서 내용 보다가 시간 다 갑니다. 코드가 길어지면 그만큼 버그가 늘어납니다. 사람이 하는 질문이라 오늘 다르고 내일 다르고 해결해야 될 문제 유형에 따라 다르니 받는 답변마다 코드 양식이 조금씩 변하기도 하고요. 그래서 계속 딴길로 새어나가지 않게 핸들링 해줘야 됩니다. 새로운 언어를 배우면서 작성하느라 달라진 코드 구조 때문에 한번은 다 갈아엎고 다시 작성했었습니다..... 내용이 길어서 요약하자면 휴먼 에러와 머신 에러가 짬뽕이 되면 나도 모르고 니(gpt)도 모르는 상황이 옵니다.... 결국 전체적인 시스템의 구조를 어떻게 가져갈지는 사람이 정확하게 지시해야 되고 작은 부분들은 직접 수정하는 정도는 해야 일이 진행된다고 보면 되겠네요. gpt로만?! 개발하는건 가능하다고 보는데 내가 잘 모르거나 귀찮아서 맡기는 거지 배경 지식이 있다면 그냥 나 혼자 작성하는 게 더 빠르겠네요.
코딩 알고리즘을 아시니까 그걸 토대로 쟤가 어떻게 받아들이고 처리할지 생각해서 질문만 잘 해 준다면 게임 만드는 거 무리 없습니다. 그냥 질문을 저렇게 하시면 안 돼요. 특히 "너가 알아서" 또는 "할 때마다 이거 별론데," 이러지 마시고 게임을 만드려면 처음부터 계획을 지피티랑 같이 짠 다음에 디테일한 거 다 선택했으면 그 때 만들어 달라고 하면 됩니다. 그리고 또, 지피티가 만든 오류가 있을 때 그냥 "오류 있으니까 다시 해줘" 하면 웬만하면 알아서 점검하고 다 고쳐 줍니다.
근데.. 그림이랑 노래와는 다르게 사진은 오류나도 그냥 이상하게 출력이 되지만 코딩은 하나라도 틀리면 아예 실행이 안되고 버리고 다시 짜야하는 코드가 되기 때문에.. 확률적으로 답변하는 AI라 퀄리티가 보장되지 않아서 앞으로도 인간을 도울 수는 있겠지만 대체는 불가하다고 봅니다. 물론 보안취약점도 많아서 은행앱, 보안앱 등 개인정보를 다루는 거의 모든 앱을 AI로 만들면 다 유출되어 위험해 지기도 합니다. AI는 자신이 짠 코드가 완벽한지, 확실한지, 안전한지에 대해 객관적으로 평가할 수 없으며 애초에 발전하더라도 정확도가 떨어질 수 있는게 사실입니다. AI도 스스로 자기를 ‘크게’ 발전시킬 수는 없고 데이터 정제가 필요하기도 하고, AI도 개발자가 만듭니다. 아무튼 제가 하고 싶은 말은 아주 간단한 거만 할 줄 아는 개발자는(이건 개발자라고 해도 될지는 모르겠습니다) 다른 직업처럼 대체되겠지만 코딩에 대해 아는 개발자는 대체될 수 없다는 겁니다. 요즘 제대로 되지도 않은 상식 가지고 어그로로 뉴스 보도하는 언론사들이 많더라고요. 그런 보도에 잘 모르는 사람들은 속기도 하고요. YTN이 이 부분에서 어그로를 잘 끌더라고요. 더 궁금한 점 있으시면 물어봐주셔도 됩니다!
모듈화의 핵심을 확실히 지켜야 함. 각 모듈은 따로 페이지 파서 핸들링해서 만들어야하고 각 모듈을 핸들링하는 메인 클래스도 잘 핸들링해서 통합해야 함. 메서드명. 변수명. 코드 문법(카멜 케이스 등) 클래스 구조 일일히 다 지시해줘야 코드 혼란이 덜함. 절대 한 페이지 내에서 프로젝트 한개 뽑을 수 없음.
@@딩코딩코 추가로 요즘에는 대학교수학 문제를 gpt가 해설까지 알려주는 인공지능이 나왔습니다. 대학교 수학 문제는 인강도 적으면서 해설도 제대로 나와있지 않아 공부할떄 많이 힘들었지만 이런 부분 또한 해결 되어 좋았떤 기억이 있습니다(다만 돈을 내야되는게 좀 비싸긴 하지만요) 인공지능을 지금 완벽하게 구현된 인공지능으로 보는 것보단 프로토타입(?)으로 보는게 더 맞는 부분인것 같습니다. 미래에 어떠한 문제를 인공지능이 해결해 나갈지 정말 기대되네요
기획은 입력 된 대로 이론적인 방식으로 어느정도 출력을 해주고 있고.. 역시 다른 봇도 그렇지만 문맥 이해는 사람 따라가기는 아직 갈길이 멀고 개발은... 규칙 있는 것만 가능한 정도라 할 수 있겠네요. 아직은 많이 멀었어요.. 한 5년 지나면 어느정도 부드러워질 정도는 될 수 있으려나? 사람처럼 되려면 10년?
하나 알려드리고 싶어서 제가 쓴 댓글을 한 번 붙여넣기 하겠습니다. 그림이랑 노래와는 다르게 사진은 오류나도 그냥 이상하게 출력이 되지만 코딩은 하나라도 틀리면 아예 실행이 안되고 버리고 다시 짜야하는 코드가 되기 때문에.. 확률적으로 답변하는 AI라 퀄리티가 보장되지 않아서 앞으로도 인간을 도울 수는 있겠지만 대체는 불가하다고 봅니다. 물론 보안취약점도 많아서 은행앱, 보안앱 등 개인정보를 다루는 거의 모든 앱을 AI로 만들면 다 유출되어 위험해 지기도 합니다. AI는 자신이 짠 코드가 완벽한지, 확실한지, 안전한지에 대해 객관적으로 평가할 수 없으며 애초에 발전하더라도 정확도가 떨어질 수 있는게 사실입니다. AI도 스스로 자기를 ‘크게’ 발전시킬 수는 없고 데이터 정제가 필요하기도 하고, AI도 개발자가 만듭니다. 아무튼 제가 하고 싶은 말은 아주 간단한 거만 할 줄 아는 개발자는(이건 개발자라고 해도 될지는 모르겠습니다) 다른 직업처럼 대체되겠지만 코딩에 대해 아는 개발자는 대체될 수 없다는 겁니다. 요즘 제대로 되지도 않은 상식 가지고 어그로로 뉴스 보도하는 언론사들이 많더라고요. 그런 보도에 잘 모르는 사람들은 속기도 하고요. YTN이 이 부분에서 어그로를 잘 끌더라고요. 더 궁금한 점 있으시면 물어봐주셔도 됩니다~
저는 데이터 분석 엑셀시트 짜는데 잘 이용하고있습니다. 데이터를 csv로 자주 저장하곤하는데, 이를 분석하거나 차트를 만들거나하는데 필요한 매크로를 잘 만들어주더라고요. VBA 처음부터 배우려면 시간이 많이 들었을텐데, 자동화 프로그램을 잘 만들어주니 업무에도 엄청 좋고, 팀 부서에서도 긍정적인것 같습니다.
chat GPT는 애초에 제한적인 서비스만 제공하고 있습니다. gpt-4o를 사용한 것인지 아니면 gpt-4 32K를 사용한 것인지 잘 모르겠습니다만...사실상 제한적인 컨텍스트를 제공하기에 100% 성능을 낼 수는 없습니다. 또한 chat GPT가 코딩 목적으로 만들어진 언어 모델이 아니에요. 말 그대로 채팅을 목적으로 만들어 진 것이지 뭐든지 해주는 도라에몽은 아닙니다. 소위 소위님이 정말로 코딩 목적으로 언어모델을 다루고 싶다면 3가지가 필요합니다. 1.지시문은 영어로 작성 해야 된다. -이에 대한 이유는 컨텍스트와 토큰에 있습니다. 컨텍스트란 일종의 기억의 할 수 있는 용량이며, 토큰이란 인풋/아웃풋에 대한 소비하는 기억의 용량입니다.. gpt-4o인 경우에는 128,000자에 불과합니다. 한글로 대충 계산한다면 64000자에 불과하겠네요. [] : 64000자 [(과거 내가 입력한 내용)+(현재 입력하는 내용 : 지시문)+(과거 언어모델의 답변)]- (배출) - -> 64000자를 넘어가는 내용 과거 채팅 내용과 내가 입력하는 내용과 언어 모델의 답변이 길수록 기억할 수 있는 공간이 점점 줄어들어서 이후에는 완전히 잊게 됩니다. 즉 내가 처음에 지시한 내용을 까먹는 거죠. 또한 한글로 지시문을 적는 것과 영어로 지시문을 적는 것은 학습에 따른 큰 차이가 있어서 퀄리티 차이가 있을 수도 있습니다. 2.정확한 프롬프트 아래에서 사용해라. -단순히 말해서 자세하고 정확한 지시문을 쓰야됩니다. 언어모델에게 고유명사나 전문용어는 그먼씹입니다. 단순히 학습된 내용을 참조해서 추론하는 것이지 이해를 정확하게 못해요. 그래서 한 줄로 적는 것보다는 어떻게 만들고 싶고, 어떤 스토리를 담고 싶고, 어떤 선택지를 고르고 싶은지 정확하고 상세하게 지시해야됩니다. 그 후 언어 모델에게 정확하게 전달 받을 수 있게 어떤 순서로 전달할지도 정해야 되서 생각보다 귀찮은 작업이기도 합니다. 3. 코딩 전문 언어 모델의 API를 이용해서 프론트 엔드를 구축 후 사용해라. -AI언어 모델은 각자 특화된 영역이 있습니다. chat GPT가 아닌 아마 다른 언어 모델을 사용하셔야 될 겁니다. 2번과 1번을 내가 원하는 방향으로 적용하기 위해서는 그에 따른 프론트 엔드를 구축이 필요합니다. 이것 이외에도 신경 쓸 게 있는데 저도 아마추어 수준이라 이 정도만 알고 있습니다. 아마 이게 굉장히 기초적인 단계고, 비용도 생각보다 많이 들겁니다. 높은 수준의 언어 모델의 API는 굉장히 비싸고 시행착오가 굉장히 많이 필요하기 떄문입니다. 그래서 결론부터 말씀하고 싶습니다. LLM 방식인 아직까지 한계가 있어서 복잡한 방면으로는 아직 많이 부족할 거 같습니다. 해봤자 오퍼레이터 같은 1선 처리자들이 하는 일을 일부 자동화 하거나, 소설, 만화, 연극, 시나리오 같은 일종의 문과 계열의 일을 하는 것이 고작 일 겁니다. 이과 계열의 일은 아직까지는 무리겠지만... 생각해보세요. 우리가 가정용 컴퓨터에서 스마트폰이 생길 떄까지 걸린 시간을 생각한다면 굉장히 빠르지 않나요? open ai가 gpt-3.0에서 gpt-4.5 터보까지 개발한 시간이 겨우 2년하고 9개월 정도 밖에 되지 않습니다. 굉장히 빠른 속도로 발전하고 있어요. 2년 전 4000 컨텍스트 밖에 안되는 언어모델이 지금은 20만 컨텍스트를 지원하기도 합니다. 빠르면 10년 늦으면 30년 이내에는 단순히 코딩만 치는 1선 처리자들의 일은 사라질 것 같습니다. 지금 일하는 분들은 큰 영향을 받지 않겠지만 지금 초등학교에 들어간 아이는 위험할 것이고, 지금 막 들어간 사회 초년생들도 운에 따라서 무언가 크게 달라질 수 있을 겁니다. 그것이 나쁜 변화인지 좋은 변화인지는 두고 봐야 알겠지만요.
정보 심화탐구보고서를 쓰게 되었는데, 그때 유용하게 잘 썼어요. 제가 코딩 지식은 아예 없다고 봐도 무방한데, 알아서 이것 저것 해보라고 하니깐 간단한 프로그램은 다 만들더라고요. 제가 만든 프로그램이 텍스트를 이미지 파일로 저장하는 프로그램이였는데 고등학교 1학년인 제가 처음으로 프로그래밍을 해서 무언가를 만들어 내니 성취감도 느껴지고 한편으로 ai 가 교육이나 학습에서 유용하게 쓰일 수 있겠다는 생각이 들었어요. 만드는 과정에서 문제가 한두가지가 아니였는데, 예를 들어 pil모듈을 불러왔는데 스크립트가 최신화가 되어있지 않는다던가(무료로 버전으로 사용해서 아무리 계속 물어봐도 똑같이 오류가 뜨더라고요.😢 그래서 이게 가장 오래걸렸어요.) 텍스트를 길게쓰면 크기가 줄어들어 결국에는 텍스트가 사라진다던가, 디폴드 값으로 폰트를 설정하면 한국어 사진이 안뜬다던가해서 스트레스 받고 때려치고 싶다는 생각이.. GPT가 모르는 오류원인은 지식인에 물어보고 하니 해결이 어찌저찌 되어 지금은 잘 작동이 되고 있네요. 그러고 나니 몰랐던 코딩 지식도 생기고, 인내심(?)도 기르고 무튼, GPT로 프로그래밍하는 게 응근 코딩배우는데 도움이 되고 교육으로까지 확장을 기대할 수 있을 것 같네요!
@@딩코딩코 스트리머가 사용하는 간단한 웹을 하나 만들어서 서비스중입니다. 데이터 입력, 수정, 삭제, 제어와 유튜브 API 연동을 통한 영상 재생기능까지 구현한 사이트입니다. 서버를 두고 스트리머(+매니저, 관리자)용 웹 페이지와 OBS 브라우저 소스용 웹 페이지를 구현해서 나름(?) 안정적으로 서비스하고 있습니다. 혹시라도 구경하고 싶으시면 유후의 피아노래 라는 '승모근' 스트리머 채널에서 보실 수 있습니다. (방송 화면에선 OBS 소스만 확인하실 수 있지만요)
근데 언어모델은 확률 모델이라.. 수학을 못 하듯이 코딩도 어려울 것 같네요. 미래에도 마찬가지로 간단한 코드는 작성할 수 있겠지만 조금이라도 복잡해지면 우왕좌왕하면서 하나 고치면 세 개 오류 생기고 난리날 것 같습니다... 이렇게 되면 당연히 보안 취약점 생겨서 중요한 앱이라면 개인정보 다 유출될 거 같고요. 전문적이지 않은데도 어그로 끌고 자극적인 뉴스들이 많은데 미래의 AI는 개발자의 비서가 될 것 같습니다.
딩코딩코가 아직 10만 유튜버가 되지 못한 이유는 여러 가지 요인이 있을 수 있습니다. 유튜버의 성장 속도는 다양한 요소에 따라 달라지며, 콘텐츠의 특성, 타겟팅된 시청자층, 업로드 빈도, 마케팅 전략 등이 영향을 미칩니다. 콘텐츠의 특성: 딩코딩코의 콘텐츠가 특정한 주제나 장르에 집중되어 있다면, 그것이 큰 대중을 끌어들이기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 너무 전문적이거나 특정한 니치 시장을 타겟으로 한 콘텐츠는 큰 구독자 수를 모으기 어려울 수 있습니다. 경쟁: 유튜브에서 비슷한 콘텐츠를 제공하는 다른 채널들이 이미 존재할 경우, 새로운 채널이 주목받기 어려울 수 있습니다. 경쟁이 치열할수록 구독자를 확보하는 것이 어려워집니다. 홍보와 마케팅: 유튜브 채널이 성장하기 위해서는 콘텐츠 제작 외에도 마케팅이 중요합니다. 홍보 전략이나 마케팅 활동이 충분하지 않다면 채널이 성장하는 데 시간이 더 걸릴 수 있습니다. 알고리즘의 영향: 유튜브의 알고리즘은 특정 채널이나 콘텐츠를 추천하는 데 큰 역할을 합니다. 알고리즘이 딩코딩코의 콘텐츠를 더 많은 사람들에게 추천하지 않는다면 구독자 수가 더디게 증가할 수 있습니다. 커뮤니티 참여: 채널이 구독자를 유지하고 증가시키려면 커뮤니티와의 활발한 소통도 중요합니다. 시청자와의 소통, 댓글 관리, 소셜 미디어 활동 등이 미흡할 경우, 구독자 증가에 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 요인들이 복합적으로 작용하여 딩코딩코가 아직 10만 유튜버가 되지 못했을 가능성이 큽니다. 그러나 꾸준한 노력과 전략 수정으로 채널의 성장을 이룰 수 있을 것입니다.
