GPT만으로 코딩 및 개발하기 - 가이드
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GPT가 팀원 사용자가 팀장이라고 생각하고 지속적으로 검수하고 확인하자
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제작하는 내용을 명확하게 하고 기능 단위로 쪼개서 개발하자
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큰 변화가 있을 때는 기존 코드는 꼭 남겨두자
GPT만으로 코딩 및 개발하기 - 가이드
GPT로 개발하기 전에 명심할 사항
자율주행 중 사고가나면 운전자 과실이듯이, AI에게 모든걸 떠넘길 수 없다
현재 나온 AI 툴은 만능이 아니다. 자율주행에 사람의 보조가 필요하듯이, AI 도구 역시 사람의 보조가 필수적이다. AI를 이용해 개발을 하는 과정에서 지속적으로 조율하고 필요한 방향으로 이끄는 건 사람의 몫이다. AI가 만들어내는 코드들을 붙여넣는 과정만 하다보면 어느순간 작동이 안되는 경우를 마주할 것이다.
AI는 작업이 길어질수록 전체 그림을 보지 못한다. 사용자가 질문한 특정 부분을 고치기 위해서 노력할 뿐이다. 그러다보니 소탐대실의 상황이 자주 일어난다. Chat GPT로 개발하는 과정에서 작은 부분을 고치기 위해 프로젝트 자체가 흔들리는 것을 막기 위해서라도 지속적인 체크가 필요한 것이다.
GPT의 한계점을 알고 싶으면 다음 글을 참고하면 된다.
1) GPT 프로그램을 다운받고 공동작업 설정하기
GPT를 이용해 개발을 한다면 Open AI에서 제공하는 데스크탑용 GPT를 설치해서 사용하는 게 좋다. GPT 다운 버전은 아래 링크에서 다운로드 가능하다.
웹버전이 아닌 데스크탑용 버전을 이용하는 이유는 개발 소프트웨어와 연동이 가능하기 때문이다. 데스크탑용 버전에서는 활성 소프트웨어를 연동해 놓고 대화를 이어갈 수 있다. 아직 베타 버전이기에 완벽하지 않지만, GPT에게 질문하는 도중에 복사 붙여넣기 작업을 덜할 수 있어서 편리하다.
2) 제작 내용을 명확하게 정리
GPT로 작업하기 전 제작 내용을 명확하게 해야한다. 어느 운영체제를 이용할지, 어떤 언어를 쓸지, 어떤 데이터를 입력하고 산출되게 할지 등을 구체화한다. 제작 내용이 구체화되어야 본인도 GPT도 큰틀에서 벗어나지 않는다. 제작내용을 구체화했으면 해당내용을 기억해 달라는 식으로 GPT에 명령할 수도 있겠지만 PDF 문서로 만들어 등록해 놓는 게 좋다.
무엇을 만들려고 하는지에 따라 구체화할 내용은 달라질 수 있겠지만 아래 사항들은 공통적으로 정리해두면 좋다.
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프로젝트 개요 : 프로젝트명, 목적, 사용자 대상
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기능 정의 : 주요 기능과 작동방식, 입력 데이터 유형, 출력 데이터 유형
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환경 및 기술 : 적용할 대상 플랫폼, 프로그래밍 언어, 연동 및 사용할 서비스
3) 기능 단위로 쪼개기
GPT로 한번에 모든걸 개발하려 하면 메모리 이슈로 빠뜨리는 내용이 발생하게 된다. 또한 테스트하거나 스크립트 작성 자체에도 시간이 오래 걸린다. 좀더 최적화된 개발을 위해서는 개발하려는 전체 내용을 기능 단위로 쪼개서 만드는게 좋다. 예를들어 유저가 회원가입해서 이미지를 검색하는 사이트라면, 계정 관련 기능과 이미지 검색을 나눠서 만든 후 합치는 식이다.
각 기능들을 레고블럭과 같은 모듈이라고 생각하고 나눈다. 그렇다고 로그인 화면과 가입 화면 그리고 계정이 기록되는 백엔드를 나눠버리면 추후 연동이 힘드니, 혼자서 작동할 수 있는 최소한의 기능 단위로 나눈다고 생각하면 편하다. 기능들을 합칠 때는 한번에 합치는 것보다는 연계되어 작동되는 기능들 부터 차근차근 합치면 테스트를 거치는 게 좋다.
4) 큰 변화를 적용할때는 기존 코드 남겨두기
GPT로 개발하면서 생각이 바뀌거나 문제가 발생해서 코드를 갈아 엎어야하는 경우가 있다. 이럴 경우 기존 코드를 계속 갱신하지말고 새로운 코드 버전을 만들어 두는게 좋다. GPT가 던져주는 최신 코드로 계속 업데이트하다보면 기능이 어느순간 동작안할때가 있다. 이때 백업처럼 기존 코드를 바탕으로 어디가 문제인지를 살펴보는 과정이 필요하다. 하나의 분기점을 남겨두는 것이다.
5) 다른 AI도구와 교차 검증하기
GPT도 좋은 AI지만 교차 검증은 필요하다. GPT가 만들어낸 코드가 완성되면 다른 AI도구를 이용해 해당 코드의 문제점은 없는지 확인해본다. 문제가 발생했을 때도 때론 다른 AI 도구가 더 정확하게 해결하는 경우가 있다. 무료로 사용이 가능한 Gemini나 Grok AI를 이용해서 교차검증을 해보자.
GPT로 개발하기의 기본은 잘 질문하고 자주 테스트 하는 것
우리는 GPT를 믿을 수 없다. (솔직히 기획자로 일하다보면 같이 일하는 누구라도 믿을 수 없다) 그렇기에 GPT로 개발하는 과정 내내 팀장의 입장에서 GPT의 결과물을 확인해야한다. 질문을 잘하는 것은 기본이다. 무엇을 원하고 어떻게 나와야하는지, 참고해야하는 문서는 무엇인지, 어떤걸 조심해야하는지 명확하게 알려준다.
그리고 결과물이 나오면 테스트 할 수 있는 코드도 요청한다. 해당 기능을 테스트해보면서 기능상의 문제가 없을 때 메인 프로젝트에 통합해야한다. 작은 단위로 자주 테스트하면 큰 문제 없이 시제품 개발을 완료할 수 있다.
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Perplexity(AI)의 등장이 검색 시대의 끝을 이야기한다
인터넷의 발달은 검색을 오히려 더 힘들게 만들었다
인터넷이 발달하면서 역설적이게도 검색이 더 힘들어졌다. 과거 소수가 자료를 만들던 web 과도기 인터넷은 전문적인 정보들로 가득했다. 그러다 web 2.0 시대가 오면서 누구나 정보와 콘텐츠를 생산할 수 있게 되었고, 양적 성장과 반비례에 질적 하락을 불러왔다. 오류 투성이 정보들이 늘어났고 정보의 숲에 정보가 숨는 과 정보 시대가 되었다.
과다한 정보와 함께 광고도 문제가 되었다. 정보의 공유를 ‘마케팅’의 일환으로 사용함으로써 상업적 가치 아래 정보를 두게 되었다. 바이럴 마케팅의 확산은 더 최악이었다. 익명성 뒤에 숨어 광고가 아닌척 광고를 하는 마케팅 방식이 늘어난 것이다. 결과적으로 검색 엔진의 결과를 신용할 수 없게 되었다.
AI를 통한 검색은 인간에게 가장 친근한 문답이다
대안으로 제시되는 것이 AI 검색이다. 광고로 오염된 정보의 바다에서 원하는 것을 찾는 것에 질려버린 사람들은 AI의 발전에 힘입어 이를 검색 엔진으로 이용하고 있다. 최근 나오는 AI 서비스들의 성능은 놀라울 정도다. 검색 엔진에서 몇개의 페이지를 돌아다니며 모아야 하는 정보를 한번에 알려준다. 물론 그 과정에서 광고를 보지 않아도 되는 건 덤이다.
검색의 방식도 매우 친근하다. 검색 엔진은 특정 키워드를 통해 페이지를 나열하고, 우리는 결과 페이지에 직접 들어가서 맥락을 읽어내고 정보를 캐내야 한다. 반면 AI 검색은 우리에게 익숙한 문답에 가깝다. 질문하고 대답한다. 마치 선생님에게 답을 묻는 학생처럼 말이다. 우리가 해야 했던 키워드 선별과 맥락 읽기를 AI가 대신해 주는 것이다. 그저 우리는 생각 나는 대로 궁금한 것을 묻기만 하면 된다.
Perplexity는 AI 검색의 가능성을 보여준다
‘Perplexity’는 우리에게 익숙한 chat GPT처럼 텍스트로 대화가 가능한 LLM AI 모델이다. 국내에서는 쓰는 사람을 많이 못 봤는데 북미에서는 큰 인기를 끌고 있다고 한다. 특히나 아마존 CEO인 제프 베조스가 투자하며 더 유명세를 탔다. (빅 테크 기업들이 죄다 AI에 투자하는 만큼 아마존도? 라는 생각이 든다)
검색 시대의 종말 _ Perplexity
2024/09/12
