인공 지능
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이 섹션의 질문은 기본 질문 섹션이 끝난 후에도 설문조사를 계속하기로 결정한 사람들이 답변했습니다.
개발자 에코시스템 설문조사에서 AI에 관해 질문하는 것이 이번이 처음이기 때문에 이 섹션은 이전 연도와의 비교는 제공하지 않습니다.
일반적으로, 개발자들은 AI의 급속한 발전에 낙관적인 태도를 보이며 AI의 기능을 해당 작업에 적극적으로 사용하고 있습니다.
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Maria Khalusova
Hugging Face 기술 부문 직원
개발자 커뮤니티가 소프트웨어 개발에 AI 기반 도구를 적용하는 데 대부분 열정적인 모습을 보이는 것은 고무적입니다. 동시에 보안과 윤리적 우려가 있음을 인정해야 합니다. 이러한 인정은 이러한 기술과 관련된 기존 한계와 잠재적 위험에 대해 커뮤니티가 인지하고 있음을 입증합니다. 이러한 우려를 해결하는 열쇠는 AI 시스템을 제공하는 방식의 투명성을 높이는 데 있습니다. 완전 개방형 AI 모델과 전체 시스템은 커뮤니티가 면밀한 검토를 통해 이러한 시스템의 잠재적인 문제를 식별하고 지속적인 개선에 기여할 수 있도록 돕습니다. 결과적으로 이는 AI 기반 도구를 더욱 유용하고 신뢰할 수 있게 만듭니다.
84%
어떤 방식으로든 생성형 AI 도구에 익숙한 개발자의 비율
흥미롭게도, AI 텍스트 생성 도구는 코드 생성 도구보다 개발자에게 더 친숙합니다. 이는 ChatGPT의 인기와 접근성에 기인한 결과일 수 있습니다.
84%
어떤 방식으로든 생성형 AI 도구에 익숙한 개발자의 비율
Svetlana Zemlyanskaya
JetBrains IDE 지원 머신러닝 부문 팀장
AI 기반 코드 생성 도구는 불과 몇 년 만에 흥미로운 연구 주제에서 많은 개발자의 도구 상자에 중요한 부분으로 자리 잡았습니다. 이 추세가 어떻게 전개될지 계속해서 면밀히 모니터링할 것입니다.
*이 질문은 이전 질문에서 "없음"을 선택한 개발자에게만 표시되었습니다.
전체 응답자의 1.6%만이 생성형 AI 도구에 대해 들어본 적이 없으며, 아직 생성형 AI 도구에 익숙하지 않은 응답자 중 절반 미만이 가까운 미래에 익숙해질 계획을 가지고 있습니다.
보안 문제가 생성형 AI 도구를 채택하지 못하게 만드는 걸림돌로 가장 자주 언급되었습니다.
Svetlana Zemlyanskaya
JetBrains IDE 지원 머신러닝 부문 팀장
대부분의 솔루션은 여전히 데이터를 클라우드로 전송해야 하므로 보안 위험이 있지만 시장은 이미 로컬 및 온프레미스 솔루션으로 대응하고 있습니다.
응답자들은 일반적으로 AGI(Artificial General Intelligence)에 대해 긍정적인 생각을 가지고 있는 것으로 보입니다. AGI가 인간에게 적대적이 될 것이라고 우려하는 사람은 5분의 1 미만입니다. 그러나 응답자 10명 중 6명은 AI 사용과 관련된 보안에 대해 우려하고 있습니다.
Svetlana Zemlyanskaya
JetBrains IDE 지원 머신러닝 부문 팀장
대규모 언어 모델은 학습 데이터세트의 출처, 오픈 소스 코드의 공정한 사용 등과 같이 아직 해결되지 않은 많은 윤리적 문제를 대두시켰습니다.
응답자 5명 중 3명은 AI 코딩 도구가 소프트웨어 개발 인력 시장을 근본적으로 변화시킬 것이라고 믿고 있음에도 불구하고 AI가 개발자를 완전히 대체하여 코드를 작성할 것이라고 확신하는 사람은 13%에 불과했습니다. 하지만 약 1/3은 소프트웨어 엔지니어링이 프롬프트 엔지니어링으로 바뀔 것이라고 믿고 있습니다.
일반적으로, 개발자들은 다소 낙관적이어서, AI가 그들을 완전히 대체할 무언가가 아니라 코드 작성을 돕는 새로운 추가 도구가 될 것이라고 믿고 있습니다.
대다수의 개발자는 응답자의 조직에서 관리하는 클라우드 기반 서비스 또는 솔루션인 강력한 생성형 AI 클라우드 기반 솔루션을 사용합니다.
Svetlana Zemlyanskaya
JetBrains IDE 지원 머신러닝 부문 팀장
로컬 및 온프레미스 솔루션이 이미 등장하고 있지만 최종 품질은 클라우드 기반 솔루션보다 떨어지는 경우가 많습니다. 품질이 전반적으로 향상되고 있지만 로컬 솔루션과 클라우드 기반 솔루션 간의 격차는 향후 몇 년 동안 계속 해소되지 않을 것입니다.
개발자는 전문 AI 코드 생성 도구보다 일반 AI 텍스트 생성 도구를 더 자주 사용하고 있습니다. 그러나 ChatGPT와 같은 최신 AI 텍스트 생성 도구도 코드 작성이 가능하므로 개발자들이 이러한 목적에 AI 텍스트 생성 도구를 사용할 수 있습니다. 위에서 언급한 전문 도구에 관심이 있는 것 같지만 워크플로와의 불완전한 통합 때문인지, 혹은 일반화된 접근 방식 때문인지 현재는 계속 사용하는 개발자는 거의 없습니다.
The most common way for developers to use an AI assistant is to ask general questions about software development using natural language.
AI 도구는 학습 지원 및 브레인스토밍에 많이 애용됩니다. 또한 내용을 요약하고 교정하는 데에도 유용합니다. 코드가 아닌 콘텐츠를 생성하는 경우라면 응답자 중 20%만이 이 목적에 AI 도구를 일상적으로 사용합니다.
*가장 시간이 많이 걸리는 세 가지 활동 중 하나로 각 활동을 선택한 응답자의 비율입니다.
코드 작성은 가장 시간이 많이 소요되는 작업으로 최상위에 올랐지만, 응답자에게 가장 즐거운 작업이기도 합니다(아래 차트 참조). 자신이 좋아하는 일을 하면서 대부분의 시간을 보내는 것, 그것이 행복의 비결 아닐까요?
코드 작성이 개발자에게 가장 즐거운 활동이라면, AI 도구에 코드 작성 작업을 맡길 생각이 없는 것은 당연합니다!
AI 도우미는 개발자가 문서, 코드 주석, 커밋 메시지 작성 및 검색과 같은 일상적인 작업을 보다 수월하게 수행하기 위한 목적으로 가장 많이 사용됩니다. 그러나 응답자의 79%가 코드 작성이 가장 시간이 많이 걸리는 활동이라고 언급했음에도 불구하고 개발자들은 코드 및 최근 코드 변경 내용의 이해, 디버그, 그리고 물론 코드 작성 등 스스로 코딩 작업을 수행하는 것을 선호하는 편입니다.
양질의 코드를 작성하는 것은 어려운 작업이며, 생성형 AI 코딩 도구가 그 시간을 다소 줄여줄 수 있는 것으로 입증되고 있습니다. 설문조사에 참여한 개발자 중 약 3분의 1은 이러한 도구에 작업을 맡기는 것에 대해 확신이 없었지만, 이것이 전적으로 맡기지 못한다는 것이지 협력적으로 작업을 완료하는 데 이러한 도구를 사용하지 않는다는 의미는 아닙니다.
JetBrains AI Assistant
AI Assistant는 소프트웨어 개발을 위한 AI 기반 기능을 제공합니다. JetBrains AI 서비스는 IDE 사용자를 다양한 대형 언어 모델(LLM)에 투명하게 연결합니다. AI Assistant는 컨텍스트를 인식하고 개발자가 작업을 더 빠르게 완료하여 생산성을 높일 수 있도록 도와줍니다.
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