다른 개발자들과 마찬가지로 Google Cloud도 인공지능 (AI)과 웹의 미래에 관해 많은 대화를 나누었습니다. 하지만 너무 많은 정보가 쏟아져서 웹 개발자인 우리가 정확히 무엇을 알아야 하는지 파악하기가 어렵습니다.
웹은 Google Cloud팀보다 훨씬 크기 때문에 Google Cloud는 개발자들이 AI에 대해 어떻게 생각하는지, 무엇을 배우고 싶어 하는지, 이러한 신기술을 활용해 무엇을 하고 싶어 하는지 파악하고자 했습니다. 그래야 Google Cloud가 이러한 정보의 홍수 속에서 개발자들에게 가장 적합한 콘텐츠를 제공할 수 있기 때문입니다.
지난 몇 개월 동안 Google Cloud는 웹 전문가들과 대화하며 웹 환경과 AI에 대한 개발자들의 생각을 파악했습니다. 물론 모든 개발자와 모든 주제에 관해 대화할 수는 없습니다. Google Cloud는 웹 Google Developer Experts를 비롯한 소수의 웹 개발자와 개발자가 AI를 사용하여 사용자 대상 기능을 제공하고 일상적인 워크플로에서 생산성을 높이는 방법에 관해 대화를 나누었습니다.
Google Cloud는 이러한 대화에서 얻은 내용이 웹의 다른 사용자에게도 광범위하게 적용될 수 있다고 생각합니다. 또한 커뮤니티에서 Google Cloud가 얻은 내용을 듣는 데 관심을 가질 것이라고 생각했습니다.
Google Cloud는 이러한 의견과 웹 개발자 환경에 관한 기타 연구를 바탕으로 새로운 AI 컬렉션을 만들었습니다. 이 컬렉션에는 웹 개발자를 위한 개요, Codelab 및 데모, 웹의 AI 도구 및 모델에 관해 생각해 볼 수 있는 기타 리소스가 포함되어 있습니다.
이것은 단지 시작에 불과합니다. 앞으로 몇 개월 동안 Google Cloud에서 더 많은 소식을 전해 드릴 예정입니다.
생성형 AI로 생산성 향상
Google Cloud는 웹 개발자들이 생성형 AI를 활용하여 생산성을 높이고 챗봇과 상호작용하여 새로운 기술을 배우거나 웹 개발 관련 질문에 대한 답을 찾고 싶어 한다는 것을 알게 되었습니다.
Google Cloud와 대화한 개발자들은 이미 일상적인 워크플로에서 비즈니스 또는 개인 프로젝트를 위해 AI를 사용하고 있거나 AI를 사용하는 사람을 알고 있습니다.
코드 생성
Gemini 및 Copilot과 같은 코드 생성 도구는 표준 단위 테스트, 기본 자동 완성 (작성할 내용을 알고 있지만 작성만 하면 되는 경우), 코드베이스에 관한 광범위한 지식이 필요하지 않은 간단한 함수에 유용하다는 것을 알게 되었습니다. 이러한 도구는 특정 프로젝트의 광범위한 컨텍스트가 필요한 더 복잡한 알고리즘 코드와 함수를 작성할 때는 덜 유용합니다.
경력이 많은 개발자들은 코드베이스의 장기적인 품질에 관해 코드 중복 및 장기적인 유지보수 가능성과 관련된 문제를 비롯해 우려를 표했습니다. 일부 개발자들은 경험이 적은 팀원이 오류를 감지하지 못하거나 생성형 AI 도구에서 생성된 코드를 정확하게 검증하는 방법을 모를 수 있다고 우려했습니다.
개발자들은 또한 접근성 구성요소 작성과 같이 특정 도메인 지식이 필요한 사용 사례가 시도한 코드 생성 도구에서 아직 올바르게 처리되지 않는다고 말했습니다.
LLM으로 학습
Google Cloud는 많은 개발자가 ChatGPT와 Gemini를 사용하여 대규모 언어 모델 (LLM)에 정렬 알고리즘의 작동 방식을 설명해 달라고 요청하거나, 다양한 프로그래밍 언어를 학습하거나, 지식 격차를 해소하는 등 소프트웨어 개발 개념을 학습하는 것을 확인했습니다.
개발자들은 질문과 답변의 빠른 상호작용과 AI가 질문을 비판하지 않고 필요한 답변만 제공하기 때문에 LLM이 훌륭한 경험을 제공한다고 생각합니다.
모델이 할루시네이션을 일으키고 잘못된 응답을 생성하는 인스턴스를 포착하려면 최소한의 지식이 필요한 경력이 적은 개발자와 관련된 우려가 다시 한번 제기되었습니다.
비즈니스 문제로서의 IP 보호
Google Cloud와 대화한 많은 개발자는 회사가 개발자가 생성형 AI를 사용하여 생산성을 높이는 것에 관한 정책을 아직 마련하지 않았다고 말했습니다. 생성형 AI 도구의 사용은 종종 이를 실험하는 개발자에 의해 주도됩니다.
'저희 회사는 일반적으로 AI의 의미를 잘못 이해하고 있어서 올바른 정책을 만들지 못하고 있습니다.'
하지만 정책이 있는 기업은 회사의 지적 재산 (IP)이 서드 파티에 유출될 수 있다는 우려 때문에 사용을 권장하지 않는 경향이 있습니다. 이러한 도구의 배후에 있는 회사와 직접 소통하여 데이터가 사용되는 방식과 잠재적 위험을 파악한 후 정책이 변경된 사례도 있습니다.
데이터 보호를 보장하는 데 전념하는 엔터프라이즈 계정 및 파트너십을 통해 기업은 개발자의 사용을 장려할 가능성이 더 큽니다.
사용자 대상 제품 기능을 위한 생성형 AI
제품 측면에서 Google Cloud는 'AI / ML'이라는 용어로 대화를 시작했을 때 응답이 생성형 AI에 집중되는 경우가 많다는 것을 알고 있었습니다. 개발자들은 생성형 AI를 사용하여 사용자 경험을 개선하는 방법에 관해 궁금해하지만, 이러한 경험이 어떤 모습인지, 프로덕션에서 이를 제공하는 데 사용할 수 있는 도구가 무엇인지 잘 모릅니다.
제품에 생성형 AI 기능을 빌드했거나 빌드 중인 개발자의 경우 챗봇 또는 일회성 인터페이스를 사용하여 생성형 AI로 사용자 질문에 답변하는 것이 가장 일반적인 사용 사례입니다.
출력 품질은 Google Cloud가 개발자로부터 들은 가장 큰 우려 사항입니다. 특히 개발자들은 응답이 정확하도록 보장하고 LLM이 의도한 목표와 관련이 없는 콘텐츠를 생성하지 못하도록 하는 것을 목표로 합니다. 이는 LLM의 출력이 챗봇과 같이 사용자에게 직접 표시되는 경우에 특히 그렇습니다.
'AI를 사용한 데모는 정말 놀랍습니다. 프로젝트를 데모할 때마다 출력이 완전히 다릅니다.'
개발자들은 다양한 프롬프트에 대한 생성형 AI 출력을 검증하기 위해 테스트 모음을 만드는 데 많은 노력을 기울이고 있지만 응답을 테스트하거나 모니터링하는 명확하고 확립된 방법은 없습니다. 대부분의 평가 작업은 수동으로 진행됩니다. 많은 개발자가 비결정적 출력을 처리하는 데 익숙하지 않습니다. 커뮤니티로서 Google Cloud는 아직 이러한 출력을 잘 처리하는 시스템을 구축하지 못했습니다.
생성형 AI 모델을 실행하는 데 드는 비용도 중요한 우려 사항이며 개발자들은 사용자에게 제공하는 이점과 비용을 신중하게 평가하고 있습니다.
표준 모델과 맞춤설정 모델
Google Cloud와 대화한 개발자들은 대부분 바로 사용할 수 있는 모델과 API에 의존하는 경향이 있었습니다. 이렇게 하면 제한된 출시 기간과 엔지니어링 시간 및 지식의 사용이 최적화됩니다.
'웹 개발 분야에 머물고 싶습니다. ML 엔지니어가 되고 싶지 않습니다.'
개발자들은 검색 증강 생성 (RAG) 및 미세 조정과 같은 고급 기술의 잠재적 가치를 인식하고 있지만, 작업의 웹 개발 측면에 집중하고 싶어 합니다. 궁극적으로 개발자들은 기본 도구를 사용하거나 다른 팀에 의존하여 사용 사례에 맞게 최적화된 모델을 생성하는 것을 선호합니다.
개인 정보 보호 및 보안 우려 사항
개인 정보 보호 및 보안은 특히 의료 업계와 같이 엄격한 데이터 요구사항이 있는 분야에서 가장 큰 우려 사항이었습니다. 온디바이스 AI는 이러한 사용 사례를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있지만 이 분야는 아직 크게 탐구되지 않았습니다.
클라우드 API를 사용하여 사용자 데이터를 더 많은 서드 파티에 노출하는 것은 우려 사항이며, 많은 개발자가 잠재적인 개인 정보 보호 및 보안 문제를 완화하기 위해 온디바이스 머신러닝 또는 생성형 AI의 가치를 인식하고 있습니다.
웹 개발자를 위한 AI
AI는 어디에나 있으며 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. Google Cloud는 최신 정보를 파악하고, 기존 도구와 모델을 통합하거나, ML 엔지니어와 협력하여 요구사항에 가장 적합한 새로운 모델을 생성하려면 어떻게 해야 할까요?
Google Cloud는 개발자로부터 얻은 내용을 바탕으로 웹 개발자를 위한 AI에 관한 가이드를 제작하고 있습니다. Google Cloud는 개발자들이 AI 개념을 높은 수준에서 이해하고, 생성형 AI를 사용하여 생산성을 높일 수 있는 기회를 발견하고, 기존 도구, 모델, API를 사용하여 AI로 멋진 사용자 경험을 구축할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. AI 컬렉션에 더 많은 콘텐츠를 게시할 예정이므로 계속해서 확인해 주세요.
대부분의 웹 개발자는 자신이 가장 잘하는 일(웹 개발)에 집중하는 것을 선호하지만, 더 깊이 파고들어 웹 개발자에게 필요한 도구, 모델, API를 빌드하려는 개발자도 있습니다. Google Cloud는 개발자들의 의견을 듣고 개발자들이 성공할 수 있도록 지원하는 방법을 알아보고자 합니다.
AI는 빠르게 변화하는 분야입니다. 따라서 Google Cloud는 변화에 따라 커뮤니티와 계속 소통하고 더 많은 대화와 설문조사를 진행할 예정입니다. Google Cloud와 논의하고 싶다면 Google Cloud팀과 오피스 아워를 예약하세요.