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MS 비주얼 스튜디오 2022에서 깃허브 코파일럿 사용한다

작년 깃허브와 오픈AI가 출시한 (자유 라이선스 소프트웨어 사용의 공정성, 합법성, 적법성에서 논란의 여지가 있는) AI 기반 코딩 비서를 마이크로소프트의 ‘비주얼 스튜디오 2022 IDE(Visual Studio 2022 IDE)’에서도 사용할 수 있게 됐다(이 AI 비서는 아직 기술 프리뷰 단계다).    지난 3월 29일 깃허브는 비주얼 스튜디오 사용자가 이 비주얼 스튜디오 2022 확장 프로그램을 설치하기 전에 (이 기술 프리뷰에 액세스하려면) 우선 대기자 명단에 등록해야 한다고 밝혔다. 액세스를 확인하는 이메일을 받은 다음, 개발자는 비주얼 스튜디오 2022에서 ‘확장(Extensions)확장 관리(Manage Extensions)’를 열고 깃허브 코파일럿을 검색해야 한다. 이를 다운로드하고 완료되면 비주얼 스튜디오를 닫는다. 이후 깃허브 코파일럿 확장 프로그램을 설치하라는 메시지가 표시된다. 마지막으로 인증 절차를 걸친 다음 바로 사용할 수 있다.    ‘AI 페어 프로그래머(AI pair programmer)’라고도 부르는 깃허브 코파일럿은 개발자가 입력할 때 (원하거나 필요할지 모르는) 코드를 자동으로 제안한다. 개발자는 탭 키를 눌러 이 제안을 수락하거나 무시할 수 있다. 이 도구는 공개적으로 사용 가능한 소스코드와 자연어에서 학습된 오픈AI 코덱스 AI 시스템으로 구동된다.  자유 소프트웨어 재단(FSF)은 깃허브 코파일럿과 관련해 공개 소스코드 리포지토리에서 모델을 학습시키는 것이 저작권 침해는 아닌지, GPL 라이선스 작업을 위반하는 건 아닌지 의문을 제기한 바 있다. 또 FSF는 코파일럿을 실행하려면 유료 소프트웨어(마이크로소프트의 비주얼 스튜디오 IDE 또는 비주얼 스튜디오 코드 편집기)가 필요하다는 점에서 문제가 있다고 말했다. 따라서 이 재단은 코파일럿, 저작권, 머신러닝, 자유 소프트웨어와 관련된 법적 및 윤리적 문제를 다루는 백서를 요청했으며, 지난 2월 말 5개의 논문이 ...

마이크로소프트 비주얼 스튜디오 2022 깃허브 코파일럿 AI 코딩 비서

2022.04.04

작년 깃허브와 오픈AI가 출시한 (자유 라이선스 소프트웨어 사용의 공정성, 합법성, 적법성에서 논란의 여지가 있는) AI 기반 코딩 비서를 마이크로소프트의 ‘비주얼 스튜디오 2022 IDE(Visual Studio 2022 IDE)’에서도 사용할 수 있게 됐다(이 AI 비서는 아직 기술 프리뷰 단계다).    지난 3월 29일 깃허브는 비주얼 스튜디오 사용자가 이 비주얼 스튜디오 2022 확장 프로그램을 설치하기 전에 (이 기술 프리뷰에 액세스하려면) 우선 대기자 명단에 등록해야 한다고 밝혔다. 액세스를 확인하는 이메일을 받은 다음, 개발자는 비주얼 스튜디오 2022에서 ‘확장(Extensions)확장 관리(Manage Extensions)’를 열고 깃허브 코파일럿을 검색해야 한다. 이를 다운로드하고 완료되면 비주얼 스튜디오를 닫는다. 이후 깃허브 코파일럿 확장 프로그램을 설치하라는 메시지가 표시된다. 마지막으로 인증 절차를 걸친 다음 바로 사용할 수 있다.    ‘AI 페어 프로그래머(AI pair programmer)’라고도 부르는 깃허브 코파일럿은 개발자가 입력할 때 (원하거나 필요할지 모르는) 코드를 자동으로 제안한다. 개발자는 탭 키를 눌러 이 제안을 수락하거나 무시할 수 있다. 이 도구는 공개적으로 사용 가능한 소스코드와 자연어에서 학습된 오픈AI 코덱스 AI 시스템으로 구동된다.  자유 소프트웨어 재단(FSF)은 깃허브 코파일럿과 관련해 공개 소스코드 리포지토리에서 모델을 학습시키는 것이 저작권 침해는 아닌지, GPL 라이선스 작업을 위반하는 건 아닌지 의문을 제기한 바 있다. 또 FSF는 코파일럿을 실행하려면 유료 소프트웨어(마이크로소프트의 비주얼 스튜디오 IDE 또는 비주얼 스튜디오 코드 편집기)가 필요하다는 점에서 문제가 있다고 말했다. 따라서 이 재단은 코파일럿, 저작권, 머신러닝, 자유 소프트웨어와 관련된 법적 및 윤리적 문제를 다루는 백서를 요청했으며, 지난 2월 말 5개의 논문이 ...

2022.04.04

스택 오버플로우 복붙보다 나쁘다? ‘AI 생성 코드’를 믿을 수 없는 이유

깃허브 코파일럿, 탭나인 등의 AI 기반 도구는 개발자가 코드를 더 빠르게 작성하도록 돕는 자동완성 제안을 지원한다. 하지만 이렇게 생성된 코드가 안전하다고 어떻게 믿을 수 있을까?  2021년 6월, 깃허브가 코드 자동완성 도구 ‘코파일럿’을 출시했을 때 많은 개발자는 이 도구가 ‘내 마음을 읽고 코드를 더 빨리 쓸 수 있도록 도와준다’라며 놀라움을 감추지 못했다. 코파일럿은 누군가가 쓴 변수 이름과 주석을 기반으로 다음에 무엇이 올지 제안한다. 이는 코드 줄 또는 개발자가 작성 방법을 모를 수도 있는 전체 함수를 제공한다.    하지만 개발자가 확인하지 않고 이러한 제안을 사용하면 보안 취약점이 발생할 수 있다. 美 뉴욕대학교의 탠던 공대 연구진에 따르면 코파일럿을 테스트한 결과 이 도구가 생성한 코드의 40%에서 취약점이 발견됐다. 연구진은 알려진 취약점을 자동으로 찾아내는 깃허브의 코드QL(CodeQL)을 사용하여 (코파일럿이 생성한) 코드를 확인했고, ‘2021년 CWE 가장 위험한 소프트웨어 취약점 25개(2021 Top 25 Most Dangerous Software Weakness)’ 목록에 포함된 SQL 주입 취약점 또는 결함을 발견했다. 또 베리로그(Verilog) 등의 도메인 특정 언어의 경우 구문적으로 정확하고 의미 있는 코드를 생성하는 데 어려움을 겪었다고 언급했다.  이러한 문제의 대부분은 코파일럿이 구축된 방식에서 비롯된다. 첫째, 이 모델은 깃허브에 게시된 코드를 학습했는데, 이러한 코드의 상당 부분은 검증되지 않았다. 둘째, 오픈소스 리포지토리에는 충분한 경계를 구축하지 않고 입력 및 동작을 검사하는 많은 반복 코드 패턴이 포함될 수 있다. 코파일럿은 패턴이 빈번할수록 더 널리 사용되고, 따라서 안전하다는 가정하에 이러한 패턴을 제안한다. 셋째, 생성된 코드는 컴파일되지 않고, 잠재적인 보안 문제가 없는지 확인되지도 않는다. 아울러 연구진은 누군가의 리포지토리에 실수로 남겨진 일부 기밀...

깃허브 깃허브 코파일럿 AI 머신러닝 코드 자동완성 개발자 탭나인 인공지능 프로그래밍

2022.03.23

깃허브 코파일럿, 탭나인 등의 AI 기반 도구는 개발자가 코드를 더 빠르게 작성하도록 돕는 자동완성 제안을 지원한다. 하지만 이렇게 생성된 코드가 안전하다고 어떻게 믿을 수 있을까?  2021년 6월, 깃허브가 코드 자동완성 도구 ‘코파일럿’을 출시했을 때 많은 개발자는 이 도구가 ‘내 마음을 읽고 코드를 더 빨리 쓸 수 있도록 도와준다’라며 놀라움을 감추지 못했다. 코파일럿은 누군가가 쓴 변수 이름과 주석을 기반으로 다음에 무엇이 올지 제안한다. 이는 코드 줄 또는 개발자가 작성 방법을 모를 수도 있는 전체 함수를 제공한다.    하지만 개발자가 확인하지 않고 이러한 제안을 사용하면 보안 취약점이 발생할 수 있다. 美 뉴욕대학교의 탠던 공대 연구진에 따르면 코파일럿을 테스트한 결과 이 도구가 생성한 코드의 40%에서 취약점이 발견됐다. 연구진은 알려진 취약점을 자동으로 찾아내는 깃허브의 코드QL(CodeQL)을 사용하여 (코파일럿이 생성한) 코드를 확인했고, ‘2021년 CWE 가장 위험한 소프트웨어 취약점 25개(2021 Top 25 Most Dangerous Software Weakness)’ 목록에 포함된 SQL 주입 취약점 또는 결함을 발견했다. 또 베리로그(Verilog) 등의 도메인 특정 언어의 경우 구문적으로 정확하고 의미 있는 코드를 생성하는 데 어려움을 겪었다고 언급했다.  이러한 문제의 대부분은 코파일럿이 구축된 방식에서 비롯된다. 첫째, 이 모델은 깃허브에 게시된 코드를 학습했는데, 이러한 코드의 상당 부분은 검증되지 않았다. 둘째, 오픈소스 리포지토리에는 충분한 경계를 구축하지 않고 입력 및 동작을 검사하는 많은 반복 코드 패턴이 포함될 수 있다. 코파일럿은 패턴이 빈번할수록 더 널리 사용되고, 따라서 안전하다는 가정하에 이러한 패턴을 제안한다. 셋째, 생성된 코드는 컴파일되지 않고, 잠재적인 보안 문제가 없는지 확인되지도 않는다. 아울러 연구진은 누군가의 리포지토리에 실수로 남겨진 일부 기밀...

2022.03.23

오픈AI, 깃허브 코파일럿 AI 모델의 API 제공한다

AI 기반 코딩 도구 ‘깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)’을 공동 개발한 인공지능 R&D 연구소 오픈AI(OpenAI)가 코파일럿을 구동하는 모델의 API 버전을 릴리즈했다.    8월 10일(현지 시각) 오픈AI가 자연어를 코드로 변환하는 AI 시스템 ‘오픈AI 코덱스(OpenAI Codex)’의 개선된 버전을 API를 통해 비공개 베타로 공개했다. 코덱스는 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 확장 프로그램으로 제공되는 코파일럿을 구동하는 모델이다.  --> 깃허브 코파일럿, 개발자 반응은?··· "놀랍도록 유용"vs"아직 미흡" --> 칼럼 | '미래는 좀처럼 오지 않는다'··· 깃허브 코파일럿을 둘러싼 호들갑 오픈AI에 따르면 코덱스 모델은 12개 이상의 프로그래밍 언어에 능숙하다. 코덱스는 자연어로 된 간단한 명령어를 해석하고 사용자 대신 실행할 수 있어 기존 애플리케이션에 자연어 인터페이스를 구축할 수 있다. 오픈AI 코덱스는 GPT-3의 후속작이다. GPT-3 AI API는 검색, 대화, 텍스트 완성과 같은 애플리케이션에 사용돼 왔다.  오픈AI는 코덱스가 파이썬에 가장 적합하지만 자바스크립트, 고랭, PHP, 루비, 스위프트, 타입스크립트 등에도 능숙하다고 밝혔다. 오픈AI 코덱스는 GPT-3의 자연어 이해도를 갖춘 동시에 작업 코드를 생성한다. 또한 범용 프로그래밍 모델인 코덱스는 기본적으로 모든 프로그래밍 작업에 적용할 수 있다고 연구소 측은 전했다. 오픈AI는 이를 변환뿐만 아니라 코드 설명 및 리팩토링에도 활용할 수 있다고 덧붙였다.  한편 현재 테크니컬 프리뷰 단계에 있는 깃허브 코파일럿은 지난 7월 초 출시된 이후 비판을 받고 있다. 자유 소프트웨어 재단(The Free Software Foundation)은 이 기술을 “용납할 수 없고 부당하다”라면서 반기를 들고 나섰다. --> “깃허브 ...

오픈AI 깃허브 깃허브 코파일럿 인공지능 자연어 코드 코덱스 GPT-3 소프트웨어 개발

2021.08.13

AI 기반 코딩 도구 ‘깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)’을 공동 개발한 인공지능 R&D 연구소 오픈AI(OpenAI)가 코파일럿을 구동하는 모델의 API 버전을 릴리즈했다.    8월 10일(현지 시각) 오픈AI가 자연어를 코드로 변환하는 AI 시스템 ‘오픈AI 코덱스(OpenAI Codex)’의 개선된 버전을 API를 통해 비공개 베타로 공개했다. 코덱스는 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 확장 프로그램으로 제공되는 코파일럿을 구동하는 모델이다.  --> 깃허브 코파일럿, 개발자 반응은?··· "놀랍도록 유용"vs"아직 미흡" --> 칼럼 | '미래는 좀처럼 오지 않는다'··· 깃허브 코파일럿을 둘러싼 호들갑 오픈AI에 따르면 코덱스 모델은 12개 이상의 프로그래밍 언어에 능숙하다. 코덱스는 자연어로 된 간단한 명령어를 해석하고 사용자 대신 실행할 수 있어 기존 애플리케이션에 자연어 인터페이스를 구축할 수 있다. 오픈AI 코덱스는 GPT-3의 후속작이다. GPT-3 AI API는 검색, 대화, 텍스트 완성과 같은 애플리케이션에 사용돼 왔다.  오픈AI는 코덱스가 파이썬에 가장 적합하지만 자바스크립트, 고랭, PHP, 루비, 스위프트, 타입스크립트 등에도 능숙하다고 밝혔다. 오픈AI 코덱스는 GPT-3의 자연어 이해도를 갖춘 동시에 작업 코드를 생성한다. 또한 범용 프로그래밍 모델인 코덱스는 기본적으로 모든 프로그래밍 작업에 적용할 수 있다고 연구소 측은 전했다. 오픈AI는 이를 변환뿐만 아니라 코드 설명 및 리팩토링에도 활용할 수 있다고 덧붙였다.  한편 현재 테크니컬 프리뷰 단계에 있는 깃허브 코파일럿은 지난 7월 초 출시된 이후 비판을 받고 있다. 자유 소프트웨어 재단(The Free Software Foundation)은 이 기술을 “용납할 수 없고 부당하다”라면서 반기를 들고 나섰다. --> “깃허브 ...

2021.08.13

데이터독부터 스플렁크까지··· 추천 'AI옵스' 플랫폼 톱 10

한 때 ‘인공지능(AI)’는 SF소설에서나 나오던 개념이었다. 수십 년의 연구와 상용화를 거쳐 이제 인공지능은 기업 곳곳에서 활용되는 하나의 기본 도구가 됐다.  AI의 현실화가 가장 두드러진 분야는 데브옵스다. 인공지능의 잠재력을 탐색할 수 있는 완벽한 테스트 공간을 제공하기 때문이다. 운영팀은 이제 ‘AI옵스(AIops)’라는 약자 하에서 제공되는 도구와 플랫폼을 가지게 됐고, 이는 사람의 업무를 대체하고 효율성을 향상시킨다. 이러한 도구 및 플랫폼은 모두 IT 인프라 유지관리에 인공지능 알고리즘을 적용한다고 말한다. AI옵스는 인공지능의 역량을 제대로 활용할 수 있는 분야다. 서버와 네트워크는 페타바이트 단위의 엄청난 데이터를 생성한다. 프로세스는 언제 시작하고 멈추는지, 언제 급증하고 감소하는지 밀리초 단위로 파악된다. RAM 및 CPU 수요는 정확히 파악되고, 클라우드에서 하드웨어를 임대하는 가격 또한 마찬가지다. 모든 것은 보통 6~7자리의 유효 숫자까지 계산된다.  물론 자율주행차를 만드는 일은 각종 물리적인 장애물로 가득 찬 세상에서 고군분투해야 한다는 것을 의미할 수 있지만 IT 인프라의 경우 이미 모든 것이 디지털화돼 분석할 준비가 돼 있다.    가장 간단한 AI옵스 작업을 하나 꼽자면 클라우드 인스턴스에서 소프트웨어 배포 속도를 가속하는 것이다. 부하를 추적하고, 수요를 예측하며, (사용자가 증가할 때) 새로운 인스턴스를 생성하는 등 데브옵스 팀의 모든 작업은 스마트한 자동화를 통해 보강될 수 있다.  AI옵스 도구는 기계 부하에 관한 미래 지향적 추측을 생성한 다음, 이 추측에서 벗어나는 편차가 있는지 확인한다. 이상 징후는 이메일 발송, 슬랙 게시글 등을 통해 경고될 수 있고, 만약 편차가 크다면(문제가 심각하다면) 호출 경고가 발송된다. 즉 AI옵스 도구는 경고를 관리하고, 정말 심각한 문제일 경우에만 (회의를 하고 있거나 숙면을 취하고 있는) 관리자를 호출하도록 하는 데 초점을...

인공지능 머신러닝 AI ML AI옵스 데브옵스 앱다이나믹스 빅팬더 데이터독 다이나트레이스 깃허브 코파일럿 IBM 왓슨 로직모니터 무그소프트 뉴 렐릭 원 스플렁크

2021.07.23

한 때 ‘인공지능(AI)’는 SF소설에서나 나오던 개념이었다. 수십 년의 연구와 상용화를 거쳐 이제 인공지능은 기업 곳곳에서 활용되는 하나의 기본 도구가 됐다.  AI의 현실화가 가장 두드러진 분야는 데브옵스다. 인공지능의 잠재력을 탐색할 수 있는 완벽한 테스트 공간을 제공하기 때문이다. 운영팀은 이제 ‘AI옵스(AIops)’라는 약자 하에서 제공되는 도구와 플랫폼을 가지게 됐고, 이는 사람의 업무를 대체하고 효율성을 향상시킨다. 이러한 도구 및 플랫폼은 모두 IT 인프라 유지관리에 인공지능 알고리즘을 적용한다고 말한다. AI옵스는 인공지능의 역량을 제대로 활용할 수 있는 분야다. 서버와 네트워크는 페타바이트 단위의 엄청난 데이터를 생성한다. 프로세스는 언제 시작하고 멈추는지, 언제 급증하고 감소하는지 밀리초 단위로 파악된다. RAM 및 CPU 수요는 정확히 파악되고, 클라우드에서 하드웨어를 임대하는 가격 또한 마찬가지다. 모든 것은 보통 6~7자리의 유효 숫자까지 계산된다.  물론 자율주행차를 만드는 일은 각종 물리적인 장애물로 가득 찬 세상에서 고군분투해야 한다는 것을 의미할 수 있지만 IT 인프라의 경우 이미 모든 것이 디지털화돼 분석할 준비가 돼 있다.    가장 간단한 AI옵스 작업을 하나 꼽자면 클라우드 인스턴스에서 소프트웨어 배포 속도를 가속하는 것이다. 부하를 추적하고, 수요를 예측하며, (사용자가 증가할 때) 새로운 인스턴스를 생성하는 등 데브옵스 팀의 모든 작업은 스마트한 자동화를 통해 보강될 수 있다.  AI옵스 도구는 기계 부하에 관한 미래 지향적 추측을 생성한 다음, 이 추측에서 벗어나는 편차가 있는지 확인한다. 이상 징후는 이메일 발송, 슬랙 게시글 등을 통해 경고될 수 있고, 만약 편차가 크다면(문제가 심각하다면) 호출 경고가 발송된다. 즉 AI옵스 도구는 경고를 관리하고, 정말 심각한 문제일 경우에만 (회의를 하고 있거나 숙면을 취하고 있는) 관리자를 호출하도록 하는 데 초점을...

2021.07.23

칼럼|인공지능은 허풍이 필요한 단계를 지났다

AI에 관한 과장 광고, 그 중에서도 특히 자율 주행차에 관한 허풍이 넘쳐나고 있음에도 불구하고, AI는 코드를 작성하거나, 구글 반도체를 설계하거나, AI 산출물의 신뢰 가능성을 스스로 알려주기도 한다.  AI에 관한 수많은 허풍으로 인해, 여러 분야의 기업들이 AI로 실질적인 성과를 거두고 있다는 점을 간과하기 쉽다. 필자는 지금 AI 기반 ‘완전 자율 주행 기술’에 관한 테슬라의 과장 마케팅이 실질 성과라고 말하려는 게 아니다. 안드레센 호로위츠의 애널리스트인 베네딕트 에반스는 지난 7일 트위터를 통해 (테슬라는) “완전 자율 주행 베타버전 9 소프트웨어를 곧 출시할 예정이라고는 하지만, 사실상 완벽한 자율 주행 기술이 아닐 뿐 아니라 거기에 근접하지도 않는다"라고 말하기도 했다.  차라리 필자는 오라일리의 콘텐츠 전략 부사장인 마이크 루키데스가 정리한 실제 AI 사례에 관해 언급하고자 한다. 여기에는 ‘그다지 완벽하지 않은’ 자율 주행 기술도 포함돼 있다.  최근 진행된 한 설문조사에 따르면, AI를 제대로 만들려면 무엇보다도 자본과 양질의 데이터가 필요한 것으로 나타났다. 이런 요소가 갖춰져 있다는 전제하에, AI가 단지 마케팅 용도가 아니라 삶을 윤택하게 만들 수 있는 도구로 활용되고 있는 사례 몇 가지를 살펴보고자 한다.   사람을 대신해 코드 작성 AI를 통한 생산성 향상에 있어 주목할 만한 최근의 실험작 중 하나는 깃허브 코파일럿이다. 스마트폰(혹은 지메일 등)이 단어나 문구를 제안해주는 것처럼, 코파일럿은 코드나 함수를 제안해 개발자의 코드 작성 과정을 지원한다. 깃허브상의 코드 수십억 줄을 학습한 코파일럿은 보다 간결하면서도 효율적인 코드 작성을 지원해 개발자의 생산성을 높이는 것을 목표로 한다. 코파일럿이 제 역할을 할 수 있을지 판단하기엔 아직 너무 이르다. 필자는 지금 코파일럿이 목표한 바를 해낼 수 있는지 여부를 말하려는 게 아니다. 코파일럿을 시범 사용해본 여러 개발자들은 코파일럿의 잠...

인공지능 깃허브 코파일럿 오픈소스 자율주행 테슬라 신뢰 평면 배치 구글 반도체 반도체 설계 UQ360 인텔

2021.07.14

AI에 관한 과장 광고, 그 중에서도 특히 자율 주행차에 관한 허풍이 넘쳐나고 있음에도 불구하고, AI는 코드를 작성하거나, 구글 반도체를 설계하거나, AI 산출물의 신뢰 가능성을 스스로 알려주기도 한다.  AI에 관한 수많은 허풍으로 인해, 여러 분야의 기업들이 AI로 실질적인 성과를 거두고 있다는 점을 간과하기 쉽다. 필자는 지금 AI 기반 ‘완전 자율 주행 기술’에 관한 테슬라의 과장 마케팅이 실질 성과라고 말하려는 게 아니다. 안드레센 호로위츠의 애널리스트인 베네딕트 에반스는 지난 7일 트위터를 통해 (테슬라는) “완전 자율 주행 베타버전 9 소프트웨어를 곧 출시할 예정이라고는 하지만, 사실상 완벽한 자율 주행 기술이 아닐 뿐 아니라 거기에 근접하지도 않는다"라고 말하기도 했다.  차라리 필자는 오라일리의 콘텐츠 전략 부사장인 마이크 루키데스가 정리한 실제 AI 사례에 관해 언급하고자 한다. 여기에는 ‘그다지 완벽하지 않은’ 자율 주행 기술도 포함돼 있다.  최근 진행된 한 설문조사에 따르면, AI를 제대로 만들려면 무엇보다도 자본과 양질의 데이터가 필요한 것으로 나타났다. 이런 요소가 갖춰져 있다는 전제하에, AI가 단지 마케팅 용도가 아니라 삶을 윤택하게 만들 수 있는 도구로 활용되고 있는 사례 몇 가지를 살펴보고자 한다.   사람을 대신해 코드 작성 AI를 통한 생산성 향상에 있어 주목할 만한 최근의 실험작 중 하나는 깃허브 코파일럿이다. 스마트폰(혹은 지메일 등)이 단어나 문구를 제안해주는 것처럼, 코파일럿은 코드나 함수를 제안해 개발자의 코드 작성 과정을 지원한다. 깃허브상의 코드 수십억 줄을 학습한 코파일럿은 보다 간결하면서도 효율적인 코드 작성을 지원해 개발자의 생산성을 높이는 것을 목표로 한다. 코파일럿이 제 역할을 할 수 있을지 판단하기엔 아직 너무 이르다. 필자는 지금 코파일럿이 목표한 바를 해낼 수 있는지 여부를 말하려는 게 아니다. 코파일럿을 시범 사용해본 여러 개발자들은 코파일럿의 잠...

2021.07.14

백지장도 'AI'가 맞들면 더 낫다··· 코딩 돕는 ML 도구 3가지

깃허브 코파일럿(Github Copilot), 딥데브(DeepDev), 인텔리코드(IntelliCode) 등 코드에 중점을 둔 머신러닝 애플리케이션이 더 나은 코드를 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원하고 있다.  코로나19 팬데믹으로 인한 디지털 트랜스포메이션 가속화는 대부분의 기업이 얼마나 준비되지 않았는지를 보여줬다. 여전히 해결되지 않은 큰 문제는 ‘앱 공백(App gap)’, 즉 최종 사용자가 효율적으로 업무를 처리하는 데 필요한 애플리케이션의 부족이다. 로우코드 및 노코드 도구가 UI 빌더와 RPA와 함께 격차를 메우는 데 어느 정도 역할을 했지만 아직 해야 할 일이 많다.    한 가지 옵션은 머신러닝을 사용해 개발자의 생산성을 향상시키는 것이다. 예를 들면 이미 기본 규칙 기반 도구가 코드 자동 완성과 메서드 노출에 사용되고 있다. 그렇다면 여기서 나아가 대규모 퍼블릭 코드 데이터세트를 구축해 일반적인 설계 패턴이 어떻게 적용되는지, 어떤 알고리즘이 어떤 컨텍스트에서 사용되는지 그리고 개발자가 퍼블릭 API를 어떻게 활용하는지 공유하는 건 어떨까?  깃허브 코파일럿(GitHub Copilot): AI 코딩 비서  그것이 깃허브가 한 일이다. 코드 편집기와 함께 작동하면서 다음 단계를 제안하는 서비스를 구축하고 학습시킨 것이다. 이는 오픈 AI의 코덱스(Codex) 머신러닝 모델을 사용한다. 코덱스는 널리 알려져 있는 GPT-3와 같은 코드 중심 언어 모델이다.  해당 서비스는 ‘코파일럿’이라고 명명됐고, ‘AI 파트너 프로그래머(AI pair programmer)’ 역할을 한다. 코파일럿은 퍼블릭 리포지터리에 있는 수백만 줄의 코드를 학습했다. 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 확장 프로그램으로 설치해 사용할 수 있다.  이는 현재 편집기 창의 컨텍스트 내에서 작동하며, 입력 내용을 기반으로 제안을 제공하고, 사용 내역에 관한 세부 사항을 피드백 해준...

인공지능 머신러닝 코딩 코드 작성 깃허브 깃허브 코파일럿 딥데브 인텔리코드 디지털 트랜스포메이션 애플리케이션 애플리케이션 개발 로우코드 노코드 RPA 마이크로소프트 오픈 AI

2021.07.09

깃허브 코파일럿(Github Copilot), 딥데브(DeepDev), 인텔리코드(IntelliCode) 등 코드에 중점을 둔 머신러닝 애플리케이션이 더 나은 코드를 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원하고 있다.  코로나19 팬데믹으로 인한 디지털 트랜스포메이션 가속화는 대부분의 기업이 얼마나 준비되지 않았는지를 보여줬다. 여전히 해결되지 않은 큰 문제는 ‘앱 공백(App gap)’, 즉 최종 사용자가 효율적으로 업무를 처리하는 데 필요한 애플리케이션의 부족이다. 로우코드 및 노코드 도구가 UI 빌더와 RPA와 함께 격차를 메우는 데 어느 정도 역할을 했지만 아직 해야 할 일이 많다.    한 가지 옵션은 머신러닝을 사용해 개발자의 생산성을 향상시키는 것이다. 예를 들면 이미 기본 규칙 기반 도구가 코드 자동 완성과 메서드 노출에 사용되고 있다. 그렇다면 여기서 나아가 대규모 퍼블릭 코드 데이터세트를 구축해 일반적인 설계 패턴이 어떻게 적용되는지, 어떤 알고리즘이 어떤 컨텍스트에서 사용되는지 그리고 개발자가 퍼블릭 API를 어떻게 활용하는지 공유하는 건 어떨까?  깃허브 코파일럿(GitHub Copilot): AI 코딩 비서  그것이 깃허브가 한 일이다. 코드 편집기와 함께 작동하면서 다음 단계를 제안하는 서비스를 구축하고 학습시킨 것이다. 이는 오픈 AI의 코덱스(Codex) 머신러닝 모델을 사용한다. 코덱스는 널리 알려져 있는 GPT-3와 같은 코드 중심 언어 모델이다.  해당 서비스는 ‘코파일럿’이라고 명명됐고, ‘AI 파트너 프로그래머(AI pair programmer)’ 역할을 한다. 코파일럿은 퍼블릭 리포지터리에 있는 수백만 줄의 코드를 학습했다. 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 확장 프로그램으로 설치해 사용할 수 있다.  이는 현재 편집기 창의 컨텍스트 내에서 작동하며, 입력 내용을 기반으로 제안을 제공하고, 사용 내역에 관한 세부 사항을 피드백 해준...

2021.07.09

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