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GPT만으로 코딩 및 개발하기(1) - 한계점

Chat GPT만으로 코딩 및 개발 할때 알아야할 한계점
아직 GPT 만으로 상업용 제품 및 서비스 개발은 불가능하다 (개발 지식 없다는 가정하에)
GPT의 결과는 얼마나 정리된 사전 정보를 정확하게 입력하느냐에 달려있다
기획의 시각화와 테스트 용도로는 충분히 기능한다

Chat GPT만으로 코딩 및 개발 할때 알아야할 한계점

GPT를 이용해서 기획을 서비스로 만들기

AI 발전은 기획자에게 많은 가능성을 제공한다. 아이디어만 있으면 개발 지식이 없더라도 MVP 단계의 시제품을 만들어볼 수 있다. 직접만들어보면 기획이 구체화되기도 하고 추가적인 아이디어를 얻을 수 있다. 다른걸 떠나서 생각하고 구현한다는 연속적인 행위가 생각보다 만족스럽다.
개발 외에도 이미지나 UI/UX에 있어서도 AI의 도움을 받을 수 있기에 구색을 갖춘 시제품을 만들 수 있다. 기획자 혼자서 사전 지식 없이 하면 시간이 많이 걸릴지라도 어찌 저찌 개발완료까지는 가능하다. 다만 이렇게 만드는 것은 어디까지나 시제품까지다. 정식 제품이나 서비스로 만들기에는 아직 AI 성능이 부족하다.

GPT의 명확한 한계점

본인 역시 기획자이고 AI를 통한 개발을 시도해보았다. 시도를 해보면서 만족하는 부분도 많았지만 GPT의 한계를 여실히 느낄 수 있었다. 최근 AI의 발전으로 인해 개발자가 대체된다고 하지만 아직 갈길이 먼것 같다. 사용하는 개인이 개발에 대한 지식이 있고 AI를 보조적으로 사용한다면 분명 유용하겠지만, 그렇지 않을 경우 딱 상상을 구체화하는 용도 이상은 힘들다. GPT를 이용한 개발의 한계점들은 다음과 같다.

작성된 코드 외의 세팅은 알 수 없다

개발을 조금만 해보면 알겠지만 단순히 코드를 적어 넣는 것 외에도 다양한 세팅 작업이 필요하다. 필요한 버전을 맞추고 라이브러리를 까는 등의 행위가 필요하다. 특정 프로젝트 코드가 돌아가기 위한 기반을 다지는 작업이다. AI GPT는 작성된 코드에 대한 것은 피드백이 가능하지만 그외 시스템 전반의 세팅에 대해서는 알 도리가 없다. 그래서 컴퓨터 자체의 세팅이 잘못되어 발생되는 문제점을 해결하는 데 상당한 시간이 걸린다. 사용자가 적극적으로 테스트하고 더 많은 정보를 주지 않는 이상 불필요한 부분만 고치면서 개발이 멈추게 된다.

네이티브 코드 외에 특정 엔진을 사용할 경우 지시가 명확하지 않다

네이티브 코드로 개발을 할 경우에는 큰 문제가 없다. 그러나 코드를 Unity, Blender, Unreal 등의 엔진에 탑재하여 돌리려고 할 경우 문제가 발생한다. 해당 엔진들은 자체적인 시스템으로 돌아가고, 해당 시스템에 맞춰서 코드를 넣어줘야 한다. 위의 문제와 연결되는 것인데 AI는 엔진의 세팅 상태를 알지 못한다. 그래서 개발 과정 중 이슈가 발생했을 때 이게 코드 문제인지 엔진 세팅 문제인지 알수가 없다.

문제가 발생하면 반복적인 오류의 늪에 빠지게 된다

AI를 통해 디버깅을 하다보면 답답함을 느낄 것이다. 문제가 한번에 해결되면 다행이지만 그렇지 않은 경우 오류의 늪에 빠질 수 있다. 문제의 근원을 찾지 못한 채 곁다리만 고치는 과정을 통해 오히려 문제를 더 키우게 된다. 그리고 쉽게 해결할 수 있었던 문제가 ‘해결 불가능한’ 문제가 되어버린다.
AI를 통한 개발에서 가장 큰 문제점이 오류의 수정이다. 문제의 근원을 찾지 못한 채 한번 샛길로 빠지기 시작하면 프로젝트 자체가 꼬이기 시작한다. 잘못된 수정이 들어간 소스를 바탕으로 계속해서 코드를 덧붙이며 해결하고 있기 때문이다.

기억의 한계가 명확하다

AI가 가진 기억의 한계가 있다. 대화가 길어지면 이전에 남겼던 내용들은 메모리에서 잊혀진다. 이로 인해 개발하려는 내용이 많고 변수가 다양할 경우 중간 중간 프로젝트 내용이 바뀔 수 있다. 이렇게 빠지는 부분에 대해서는 사람이 체크해줘야 하는데, 개발 지식이 전무하다면 무엇이 빠진건지 체크하기도 어렵다. MVP 단계 이상의 상업적 용도의 무언가를 만드는데 한계가 있는 것은 이 때문이다.

입력하는 정보의 질에 따라 결과가 천차만별이다

AI는 스스로 학습할 수 없다. 사람이 입력한 정보에 대해 판단하고 결론을 내릴 뿐이다. 그래서 AI를 누가 사용하느냐에 따라 얻는 정보의 질이 달라질 수 밖에 없다. 똑똑하게 질문해야, 똑똑하게 답변한다. GPT로 개발을 하기 위해서는 원하는 결과물에 맞춰 사전 정보를 올바르게 넣어야 한다는 것이다. 이 부분이 힘든데 어느정도 상세하게 입력해야하는지는 직접 해보면서 익혀야 한다.

GPT를 이용한 노코드 개발의 사용가능 여부

GPT 개발 추천 : MVP 프로토 타입 개발

기획을 구체화해보기 위해 MVP 프로토 타입 개발에는 사용이 가능하다. 시간과 노력을 들이면 충분히 테스트용 서비스를 개발할 수 있다. 기획한대로 작동하고 사용자 반응이 어떤지도 확인이 가능하다. 피그마의 프로토 타입 디자인에서 한단계 더 나아간 느낌이다.

GPT 개발 비추천 : 상업용 서비스나 프로덕트 개발

상업용 서비스나 프로덕트에서 중요한건 결국 고도화와 유지보수이다. GPT를 통해 개발 전반을 하게 되면 이슈 발생시 대처방안을 자세하게 알 수 없다. 문제가 발생할때마다 GPT에 물어볼 수 있지만, 아마 몇번안에 스트레스로 앓아누울 것이다.

GPT 개발 추천 : 개발 지식이 있는 기획자가 보조용으로 사용

기획자가 개발 지식이 충분해서 개발 보조용으로 쓴다면 프로토타입 그 이상을 만들 수 있다. 이 단계로 쓰려면 적어도 인터넷을 찾아보며 혼자서 서비스 하나를 만들 수 있을 정도의 실력이 필요하다.

GPT 개발 비추천 : 개발 지식이 전무한 기획자가 보조용으로 사용

개발 지식이 전무한 상태에서 GPT만으로 무언가를 개발하고 만든다는 것은 비추다. 직접 서비스를 만들 실력은 없더라도 개발 환경 전반에 대한 지식은 필요하다. 그것마저 없으면 GPT에게 제대로 지시내리는 행위조차 할 수 없다. 당연히 결과도 꼬여버린다.
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