프로그래밍 「 추천 편」Chat-GPT4가 소프트웨어 엔지니어를 대체합니까?

 

이번 주는 AI 역사상 가장 다사다난한 한 주 중 하나였습니다. Stanford(Alpaca 7B), Google(Med-PaLM 2, PaLM API, MakerSuite), GPT4(OpenAI), Meta(PyTorch 2.0) 및 Microsoft(AI Copilot for the 365 suite)의 새로운 릴리스를 보았습니다. 소프트웨어 개발자로서 AI가 컴퓨터 프로그래밍을 얼마나 잘하는지 궁금합니다. 이를 위해 기술 인터뷰를 준비하기 위해 소프트웨어 엔지니어가 찾는 LeetCode의 MAANG 인터뷰 풀에서 질문을 선택하겠습니다. 이 기사에서는 바이너리 트리, BFS, DFS, 재귀 및 슬라이딩 윈도우의 다섯 가지 알고리즘과 관련된 문제를 해결하는 데 GPT-4의 성능을 분석합니다. 우리는 솔루션을 제공하는 데 있어 GPT-4의 효과와 소프트웨어 엔지니어링의 미래에 대한 잠재적 영향을 평가하는 것을 목표로 합니다.

알고리즘별 GPT-4 성능 분석:

 

바이너리 트리:

매체: 고유 BST

하드: BST 병합

 

 

 

 

정렬 된 배열을 이진 검색 트리로 변환

 

깊이 우선 검색

쉬움 : 바이너리 트리의 최소 깊이

medium: 이진 검색 트리의 가장 낮은 공통 조상

hard: 트리 노드의 K번째 조상

폭 넓은 첫 번째 검색

중간: 이진 트리 지그재그 수준 순서 순회

어려움 : 단어 사다리 II

쉬움 : 해당 트리의 클론에서 바이너리 트리의 해당 노드를 찾습니다.

 

슬라이딩 윈도우:

쉬움 : 고유 문자가있는 크기 3의 부분 문자열

중간: 두 세그먼트에서 승리 극대화

하드: 중복 III를 포함합니다.

재귀:

쉬움: 3의 거듭제곱

중간: 다각형에서 원숭이의 충돌 수 계산

하드: 와일드카드 일치

분석 및 통찰력:

그 결과를 바탕으로 GPT-4는 다양한 유형의 LeetCode 문제를 푸는 놀라운 능력을 보여줍니다. 다양한 난이도와 알고리즘에 걸쳐 여러 질문에 대해 정확하고 효율적인 솔루션을 제공했습니다. 그러나 모델은 몇 가지 질문을 해결하는 데 어려움을 겪었고 여러 번 시도해야 하거나 완전히 실패하기도 했습니다.

이러한 질문을 해결하는 데 있어 GPT-4의 성능은 모델이 매우 유능하지만 아직 소프트웨어 엔지니어를 완전히 대체할 준비가 되지 않았음을 나타냅니다. 인간 엔지니어는 여전히 복잡한 문제를 이해하고, 솔루션을 최적화하고, 모델이 효과적으로 처리할 수 없는 엣지 케이스를 처리하는 데 있어 우위를 점하고 있습니다.

 

GPT-4를 통한 소프트웨어 엔지니어링의 미래:

LeetCode 문제를 해결하는 GPT-4의 성능은 인상적이지만 개발 과정에서 인간 소프트웨어 엔지니어의 중요성을 인식하는 것이 중요합니다. GPT-4의 한계는 효율적인 코드를 작성할 수 있을 뿐만 아니라 복잡한 문제에 적응하고 최적화된 솔루션을 개발할 수 있는 숙련된 전문가의 필요성을 강조합니다.

AI와 인간 엔지니어 간의 협업

소프트웨어 엔지니어링의 미래는 인간을 대체하는 것이 아니라 AI와 인간 엔지니어 간의 시너지 효과를 찾는 것입니다. GPT-4와 같은 AI 모델은 개발자가 코드 스니펫을 생성하고, 알고리즘을 디버깅하고, 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 반면에 인간 엔지니어는 AI가 처리할 수 없는 문제를 해결하는 데 필요한 통찰력, 창의성 및 문제 해결 기술을 제공할 수 있습니다.

지속적인 AI 개선

GPT-4와 같은 AI 모델이 계속 발전함에 따라 복잡한 프로그래밍 문제를 이해하고 해결하는 데 더 능숙해질 것입니다. 그러나 소프트웨어 엔지니어를 완전히 대체할 가능성은 거의 없습니다. 대신, 이러한 모델은 인간의 전문성을 강화하는 강력한 도구 역할을 하여 보다 효율적이고 혁신적인 솔루션으로 이어질 것입니다.

소프트웨어 엔지니어를 위한 기술 개발

AI 시대에 관련성을 유지하려면 소프트웨어 엔지니어는 기술을 연마하고 GPT-4와 같은 AI 모델이 제공하는 기회를 수용하는 데 집중해야 합니다. 여기에는 AI의 강점과 한계를 이해하고, AI 모델과 효과적으로 협업하는 방법을 배우고, 최신 소프트웨어 개발을 뒷받침하는 알고리즘 및 데이터 구조에 대한 깊은 이해를 개발하는 것이 포함됩니다.

결론

LeetCode 문제를 해결하는 GPT-4의 성능은 소프트웨어 엔지니어링의 미래를 엿볼 수 있습니다. GPT-4와 같은 AI 모델은 상당한 발전을 이루었지만 아직 인간 소프트웨어 엔지니어를 대체할 수 있는 지점에 도달하지 못했습니다. 대신, 소프트웨어 개발의 미래에는 AI 모델과 인간 엔지니어 간의 공생 관계가 포함될 가능성이 높으며, 두 모델의 강점을 활용하여 보다 효율적이고 강력하며 혁신적인 소프트웨어 솔루션을 생산할 수 있습니다. 이러한 협업을 수용함으로써 소프트웨어 엔지니어는 끊임없이 진화하는 기술 환경에서 자신의 기술이 관련성과 가치를 유지하도록 보장할 수 있습니다.