이전 섹션에서 ChatGPT가 어떻게 우리의 업무에 영향을 미치고 글 쓰기 능력을 증대시키는지 보여 드렸습니다.
2023년 7월, OpenAI는 “Code Interpreter”라는 ChatGPT 플러그인을 공개했는데, 이 플러그인은 일반적인 작업에 대한 코드와 해당 결과를 생성할 수 있습니다. 이것은 데이터 조작 및 분석에서 특히 놀라운 성과를 내며, 데이터 시각화와 같은 작업에서는 경험 많은 프로그래머처럼 뛰어나게 수행할 수 있습니다. 현재의 환경에서, 컴퓨터 공학 전공을 선택하지 않은 학생들 중에서도 기초 프로그래밍 기술을 습득하고자 하는 학생 수가 증가하고 있습니다. 그들의 동기 중 일부는 데이터 분석가가 되기를 희망하기 때문이며, 이 직업 경로는 매력적인 평균 기본 급여로 주목을 받고 있습니다(Indeed, Glassdoor). 심지어 기본적인 프로그래밍 기술을 보유하고 있다면, 이들 학생들은 그러지 않는 사람들에 비해 상당한 이점을 가집니다.
AI 시대와 컴퓨터 프로그래밍의 역할
AI 기술의 발전으로 컴퓨터 프로그래밍에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 학생들은 AI 시스템이 복잡한 코딩 작업을 처리할 수 있는 능력을 고려할 때, 컴퓨터 프로그래밍을 배울 가치가 있는지에 대한 질문을 자주 던지고 있습니다. 이에 대한 답은 여러 관점에서 고려해야 합니다.
컴퓨터 프로그래밍이 필요한 경우:
- AI 시스템이 이미 처리하는 범위를 넘어서 프로그래밍 능력이 필요한 경우, 컴퓨터 프로그래밍을 배우는 것은 필수입니다.
- 프로그래밍은 사용자 정의 솔루션을 개발하고 AI 시스템으로는 어렵게 생성할 수 있는 작업을 수행하는 능력을 키우는 데 중요합니다.
컴퓨터 프로그래밍이 덜 필요한 경우:
- 데이터 분석 직업을 희망하는 학생 중에서 프로그래밍에 관심이 없는 경우, AI 시스템을 활용하여 데이터 분석 기초를 습득하는 것이 더 현명할 수 있습니다.
- AI 시스템은 대부분의 프로그래머가 다룰 수 있는 작업을 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 가질 때가 많습니다.
AI 시스템의 한계와 가용성:
- AI 시스템의 성능은 훈련 데이터의 품질에 영향을 받습니다.
- 고품질 데이터를 얻기 위한 노력은 매우 비용이 듭니다.
- AI 시스템이 최상위 프로그래머 수준의 능력을 가지게 되는 데는 시간이 더 걸릴 것으로 예상됩니다.
컴퓨터 프로그래밍 미래에 대한 고려:
- 현재로서는 AI 시스템이 평균 프로그래머의 능력을 따라잡을 때까지 시간이 걸릴 것입니다.
- AI가 평균 프로그래머 수준의 작업을 수행할 때, 프로그래머로서의 가치는 상대적으로 줄어들 수 있습니다.
결론: 컴퓨터 프로그래밍을 배울지 여부는 개인의 목표와 관심에 따라 결정되어야 합니다. AI가 이미 처리하는 작업과 개인의 목표가 얼마나 일치하는지를 고려하여 학습 방향을 설정하는 것이 중요합니다. AI의 발전은 컴퓨터 프로그래밍을 배우는 가치와 범위를 새롭게 고민하게 만들고 있습니다.
