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AI 코딩 툴, 정말 믿고 써도 될까? – ‘AI 환각’ 문제와 안전하게 활용하는 법 빠르게 개발하고 싶지만, 찜찜한 당신을 위해개발 현장에서 AI 코딩 툴이 일상이 되고 있습니다. GitHub Copilot, ChatGPT 같은 생성형 AI 도구를 활용하면 단순 반복 작업부터 복잡한 알고리즘까지 빠르게 작성할 수 있죠.그런데, 써보신 분들은 아실 겁니다. 때때로 AI가 황당한 코드를 내놓는다는 사실을요.존재하지도 않는 함수 호출, 컴파일조차 안 되는 코드, 논리적으로 맞지 않는 동작… 이른바 ‘AI 환각(hallucination)’ 현상입니다.“이걸 내가 일일이 검토해야 하는데, 과연 효율적인 걸까?”이런 고민에 빠진 개발자분들, 많으실 겁니다.이 글에서는 AI 환각이란 무엇인지, 왜 발생하는지, 그리고 환각 문제를 줄이면서도 AI 코딩 툴을 안전하게 활용하는 실무 팁까지 자세히 알려드..
Generative AI가 바꾸는 소프트웨어 엔지니어링의 미래: 혁신, 한계, 그리고 가능성 불과 몇 년 전만 해도, 인공지능이 소프트웨어 엔지니어링을 어떻게 변화시킬지 상상조차 어려웠습니다. 2022년 11월 ChatGPT의 첫 출시 이후, 대규모 언어 모델(LLM)은 빠르게 도입되었고, 특히 코드 작성 분야에서 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 이 블로그에서는 Generative AI(생성형 AI)가 소프트웨어 엔지니어링에 미친 영향을 분석하고, AI 도구의 강점과 한계, 그리고 향후 도입될 혁신적 AI 에이전트(Agentic AI) 기술이 가져올 변화를 살펴봅니다. 소프트웨어 엔지니어와 AI의 협업이 어떻게 효율성을 높이고 복잡성을 해결할 수 있는지 함께 알아보세요.1. Generative AI의 도입과 소프트웨어 엔지니어링의 변화생성형 AI는 프로그래밍 분야에서 두드러진 영향을 끼치고 있..
SW 엔지니어를 대체하기 위한 AI 개발: SWE-Bench를 통한 실전 GitHub 문제 해결 능력 평가 언어 모델(LLM)의 성능이 급속히 발전하면서 이를 정확하게 평가하는 방법론의 필요성이 대두되었습니다. 기존의 벤치마크는 언어 모델의 능력을 충분히 반영하지 못하고 있으며, 실전 문제를 다룰 수 있는 보다 도전적인 평가 기준이 요구됩니다. 이러한 요구에 부응하기 위해 등장한 SWE-Bench는 실전 소프트웨어 엔지니어링을 위한 현실적이고 지속 가능한 테스트 환경을 제공하여 언어 모델의 한계를 평가하고 향후 발전 방향을 제시합니다.SWE-Bench의 개요SWE-Bench는 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제를 다루는 언어 모델 평가 프레임워크로, GitHub의 12개 인기 Python 오픈소스 저장소에서 가져온 2,294개의 실제 문제로 구성됩니다. 이 문제들은 주로 버그 보고나 새로운 기능 요청과 관련된 G..