최근 몇 년 동안 프로그래밍에 언어 모델을 적용하면서 개발자의 일상을 변화시켰습니다. GitHub Copilot, ChatGPT 및 RepLit Ghostwriter와 같은 도구는 코드 조각을 제안하고, 반복적인 작업을 자동화하고, 자연어 설명에서 완전한 솔루션을 생성함으로써 생산성을 높였습니다. 그러나 최근의 이득은 이미 점진적으로 증가하고 있으며, 이는 LLM이 텍스트 특성상 구조적 한계에 도달했음을 나타냅니다.
LLM은 자연어를 해석하도록 설계되었으며 이후 코드를 처리하도록 조정되었습니다. 이러한 적응은 표현적인 결과를 가져왔지만 코드가 텍스트일 뿐만 아니라 논리, 의존성 및 행동이라는 한계에 직면해 있습니다. 그것을 해석하려면 알고리즘 추론, 구조적 일관성 및 광범위한 맥락에 대한 이해, 일반 LLM이 제공하도록 설계되지 않은 기술이 필요합니다.
브라질의 소기업(PMME)은 인공지능(AI)의 잠재력에 대해 긍정적인 전망을 가지고 있으며, AI가 기업의 프로세스를 간소화한다는 점을 고려하는 의사 결정자의 771TP3 T. 이것이 바로 Microsoft가 Edelman Comunicação에게 의뢰한 “미세, 중소기업의 Ia: 동향, 도전 및 기회“ 연구에서 드러낸 것입니다.
이 연구에 따르면, 인터뷰한 기업의 75%는 인공지능(AI)이 업무에 미치는 영향에 대해 낙관적이며 이는 회사의 투자 계획에 반영되어 있으며, 이는 AI(73%)에 계속 투자하거나 처음으로 투자할 것이라고 주장하며, 61%는 이미 이 기술과 관련된 실행 계획이나 특정 목표를 가지고 있습니다.
그러나 이러한 제한을 극복하기 위해 코드를 제1 언어로 취급하도록 처음부터 설계된 시스템인 네이티브 코드 AI가 필요합니다. 이 접근 방식은 의미론, 논리 및 복잡한 소프트웨어 구조를 깊이 이해할 수 있는 새로운 변압기 아키텍처를 요구하며, 단순한 구절 자체 완성을 넘어서고 있습니다.
이 새로운 AI 세대의 핵심 역량 중에는 코드에 대한 심층적인 의미론적 이해, 논리적, 알고리즘적 추론, 복잡한 기반의 확장된 컨텍스트 유지, 종속성 및 라이브러리에 대한 이해, 코드를 테스트하고 검증하는 능력, 모호한 요구 사항에 대한 해석이 있습니다. 이러한 기술의 결합은 AI가 자율적이고 안정적이며 일관되게 행동할 수 있도록 합니다.
이 아키텍처의 개발에는 새로운 데이터 세트, 특정 알고리즘 및 프로그래밍 행위를 생각하는 방식의 변경이 필요합니다. 증분 조정을 초월하고 AI 소프트웨어를 만드는 것이 의미하는 바를 재설정하는 기본 변환입니다. 5년의 기간 내에 완전한 소프트웨어 엔지니어 역할을 할 수 있는 시스템을 목격할 수 있을 것으로 예상됩니다.
제너럴리스트 LLMS의 현재 단계는 생산성이 증가했지만 자율성은 여전히 제한적임을 보여줍니다. 미래의 진화는 복잡성, 종속성 및 논리적 추론을 통합된 방식으로 처리할 수 있는 네이티브 코드 모델의 생성에 달려 있어 보다 전략적이고 확장 가능하며 안정적인 프로그래밍을 위한 길을 열 것입니다. 이 변화는 기술뿐만 아니라 개발자의 역할도 재정의합니다.
AI를 지휘하는 명령 집행자 역할을 하는 대신, 전문가는 지능형 시스템의 설계자이자 감독자가 되어 AI를 안내하여 추상적인 사양을 완전하고 기능적인 솔루션으로 변환합니다. AI 프로그래밍 혁명은 이제 막 시작되었습니다. 차세대는 작업 최적화에 제한을 두지 않고 소프트웨어 개발 개념을 재설계하고 AI 시스템 기술 파트너를 상황에 따른 자율성과 지능으로 복잡한 솔루션을 이해하고 생성하고 반복할 수 있는 기술 파트너가 될 것을 약속합니다.
