요즘 AI는 이미 생활 속에 스며들어있다. 특히 개발 관련 분야는 AI에 예전부터 대응해 왔기 때문에 더욱 빠른 발전을 보이고 있는데 관련해서 여러 AI를 사용하고 느낀 경험을 정리해보고자 한다.
🔹 OpenAI: GPT (GPT-4o, o4-mini, o4-mini-high)
평소에 가장 많이 사용하는 것은 GPT-4o이다. 간단한 생활 질문부터 기획 아이디어 도출, 코딩(개발 리팩토링) 등 여러 문제를 적당한 퀄리티로 해결해 준다. o4-mini, o4-mini-high 같은 경우에는 너무 많은 정보를 주는데 대부분 불필요한 정보들이 딸려 나온다. 좀 더 논리적으로 접근해야 할 때 사용하면 좋지만 o4-mini, o4-mini-high가 주는 정보가 많다고 그 정보들이 모두 유효한 것은 아니기 때문에 조심해서 정보를 필터링해야 한다. 추가로 무료버전을 사용하면 거짓말을 하는 빈도가 높아지는 느낌이라 유료를 사용한다.
아래는 GPT-4o으로 생성한 게임 캐릭터 설정을 만들고 사용할 도트 이미지를 생성한 결과이다. 용도에 맞게 배경 투명화 등 수정을 해준다. 이러한 기능을 잘 활용한다면 정말 혼자서 상상만 하던 것을 구체화시킬 수 있을 것이다.
하지만 GPT는 생성형 AI이기 때문에 꽤 많은 거짓말을 한다. 이 거짓말을 가려내기 위한 시간도 많이 소모되는데 누군가는 이 거짓말이 인간의 창의력과 비슷하다고 한다. 그런 의미에서 창작에 도움이 될 수 있겠지만 정확한 정보를 얻기 위해 교차검증을 하거나 출처를 따져 묻거나 다른 AI를 사용하기도 한다.
🔹 검색 AI: 퍼플렉시티
주로 GPT의 거짓말을 보고 싶지 않고 더 정확한 최신 정보를 얻고 싶을 때 퍼플렉시티를 사용한다. 아래와 같이 실제 답변에 사용된 링크를 걸어주기 때문에 비교적 신뢰할 수 있다.
추가로 답변이 끝나면 내가 질문했던 내용관 관련된 후속 질문을 추천해 준다. 이 기능을 통해 내가 했던 질문의 내용을 더 깊게 이해할 수 있게 되고 혼자 AI와 브레인스토밍을 하는 느낌이 든다.
🔹 OpenAI Sora
이미지 생성 관련해서 GPT도 많이 사용하지만 Sora도 사용한다. 실제로 SNS에서 AI로 생성한 ASMR동영상을 많이 접하게 되는데 아직 이질감은 있어도 간단한 콘텐츠로는 보기 좋았다. Sora는 이미지 생성과 동영상 생성이 있는데 동영상을 생성할 때 이미지를 참고자료로 주게 된다. 이때 Sora가 만들지 않는 이미지를 참고자료로 제공하면 제대로 인식하지 못해서 꽤 불쾌한 동영상이 만들어진다. 이럴 때는 이미지 생성부터 Sora에서 하거나 AI가 인식하기 편한(복잡하지 않은) 이미지를 제공하면 약간 개선된다.
🔹 GitKraken
개인적으로 잘 사용하고 있는 git gui 클라이언트 툴로 최신 버전에 AI가 포함되었다.
대표 AI 기능으로는 자동 커밋 메시지 생성이다. 커밋할 파일을 스테이지에 올리면 AI가 파일을 읽고 commit 메시지를 생성해준다.
이미 생성된 커밋에 대해서 AI가 요약하여 해당 커밋 내용을 설명해주는 기능도 있다.
자동 커밋 생성 기능은 아직 원하는 포멧으로 생성이 불가능하기 때문에 불필요한 정보가 포함된다는 단점이 있지만 GitKraken은 꾸준히 업데이트 되기 때문에 추후 개선될 것으로 보인다.
하지만 한국어 지원은 하지 않는 것으로 보여서 해당 부분이 아쉽다.
🔹 Copilot
코파일럿은 코드에서 이름 짓기, 간단한 리팩토링, 반복문 작성 등에는 좋았지만 정말 간단한 보조도구 정도였다. 그래서 복잡한 코드의 리팩토링 방향이나 설계 초안 등은 GPT를 시키게 된다. 개인적으로 코드 작성 시간은 사용 전보다 20퍼센트 줄어든 느낌이다. 아무래도 변수 이름 짓는 게 제일 어렵다.
🔹 Cursor
커서는 코파일럿보다 훨씬 좋은 사용감을 제공했다. 간단한 작업에서 끝나지 않고 내가 원하는 파일, 함수 등을 채팅으로 제공하고 수정 및 새로 생성(파일도 생성해 준다.)할 수 있어서 정말 코딩하는 시간이 줄어들었다. 사용자는 커서에게 맡겨놓고 다른 코드를 보거나 슬랙에 답장을 할 수 있게 되었다!
( AI에게 질문하고 다른 일을 처리하는 게 시간을 쪼개서 업무 효율을 높이는 것이라서 좀 더 피곤하게 느껴지기는 한다. 그만큼 버리는 시간을 없앨 수 있어서 기업에는 좋겠지만 직원끼리의 결과물 차이는 커질 것이고 그 차이가 눈에 보일 것이다.)
그리고 커서에서 나온 답변을 GPT에게 주고 정말 효과적인지 분석 후 다시 코드에서 커서로 수정한다. 이렇게 되면 GPT, 커서, 사용자 셋이 도출한 결과물이 나온다. 물론 이 AI들은 사용자의 수준에 따라서 제공하는 코드의 질이 달라지기도 하지만 혼자서 하는 것보다 훨씬 나은 결과를 낼 수 있다.
단점도 존재한다. 이 문제는 거의 대부분의 AI를 사용하면서 느낀 단점인데
1. 대화를 지속하면 할수록 에러가 발생하거나 질이 나쁜 코드를 준다. 그래서 난 문제를 해결할 때 항상 새로운 채팅에서 시작한다.
2. 사용자의 지식수준에 따라 제공하는 코드의 질이 달라진다. 이 문제를 해결하기 위해서 커서가 대답하는 동안 나도 그 문제에 대해서 알아보는 시간이 필요하다. 커서는 커서 나름대로 돌리고 결국 스스로 수정하는 경우도 있다.
3. 요청하지 않은 부분까지 수정한다. 정확한 소스 코드 제공 및 명령 필요하다.
이처럼 특히 커서는 사용자의 프롬프트에 따라 결과물이 크게 좌우되고 좀 더 대화를 통해 코드 결과물을 내야 할 경우에는 GPT보다 부족한 점이 있다. 하지만 사람과 일하기 전에도 서로 가볍게 알아가는 시간이 필요하듯 AI를 사용하기 전에도 그 AI와 대화하는 방법을 알아보는 시간이 필요하기 때문에 커서와의 대화 방식을 알고 있다면 이런 단점은 감수하고 사용할 정도로 만족도가 높다.
이처럼 AI들을 사용해 봤는데 결국 느낀 것은 '아직까지 AI는 보조적인 역할이다.'라는 생각이다. AI는 만능이 아니라 잘 쓰는 사람에게만 도구가 된다. 주도적으로 AI를 사용하는 사람은 AI를 통해 본인의 역량을 강화하고 부족한 부분을 보완할 수는 있지만 AI에 모든 것을 의존하고 스스로 생각하지 않는 사람은 AI를 사용하지 않은 결과보다 못한 결과를 얻게 된다. 그리고 생각보다 AI에게 만족할만한 결과물을 얻기 위해서는 많은 인내심이 필요하고 많은 구독료를 내야 할 수도 있다.
AI가 이제 선택이 아닌 필수가 되었으니 AI의 부작용(AI로 인해 인력일 줄어들 수도 있고 생각하는 능력이 줄어들 수 있다)을 포함한 AI의 특성을 잘 이해하고 어떻게 활용하여 얼마큼 생산성을 가진 사람이 될 것인지 고민해야 할 시기인 것 같다. 원래 주도적이고 생산적인 사람들에게는 정말 좋은 시대가 온 것 같다!