AI 코드 생성 소프트웨어: 정의와 작동 방식
생성형 인공 지능(AI) 솔루션을 사용하여 컴퓨터 코드를 생성하면 소프트웨어 개발 프로세스를 간소화하고 모든 기술 수준의 개발자가 코드를 더 쉽게 작성할 수 있습니다. 사용자가 코드가 수행해야 할 작업을 설명하는 텍스트 프롬프트를 입력하면 생성형 AI 코드 개발 도구가 자동으로 코드를 생성합니다. 또한 레거시 코드를 현대화하고 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 코드를 변환할 수 있습니다.
개발자 툴킷에 인공지능을 접목함으로써 이러한 솔루션은 사용자 입력을 기반으로 고품질 코드 추천을 생성할 수 있습니다. 자동 생성된 코드 제안은 간단한 답변을 제공하고, 일상적인 코딩 작업을 처리하고, 컨텍스트 전환의 필요성을 줄이고, 정신 에너지를 절약함으로써 개발자의 생산성을 높이고 워크플로를 최적화할 수 있습니다. 또한 코딩 오류와 잠재적인 보안 취약성을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
코딩을 위한 생성형 AI 는 최근 대규모 언어 모델(LLM) 기술과 NLP(자연어 처리) 기술의 획기적인 발전으로 인해 가능합니다. 딥 러닝 알고리즘과 기존 소스 코드의 방대한 데이터 세트에서 훈련된 대규모 신경망을 사용합니다. 학습 코드는 일반적으로 오픈 소스 프로젝트에서 생성된 공개적으로 사용 가능한 코드에서 제공됩니다.
프로그래머는 코드에서 수행하려는 작업을 설명하는 일반 텍스트 프롬프트를 입력할 수 있습니다. 생성형 AI 도구는 코드 스니펫 또는 전체 기능을 제안하여 반복적인 작업을 처리하고 수동 코딩을 줄여 코딩 프로세스를 간소화합니다. 또한 생성형 AI는 코드를 한 언어에서 다른 언어로 번역하여 코드 변환 또는 현대화 프로젝트(예: COBOL을 Java로 변환하여 레거시 애플리케이션 업데이트)를 간소화할 수 있습니다.
생성형 AI와 LLM 기술로 생성된 코드가 더 정확해짐에 따라 여전히 결함이 있을 수 있으므로 사람이 검토, 편집 및 개선해야 합니다. 일부 코드용 생성형 AI 도구는 이를 돕기 위해 단위 테스트를 자동으로 생성합니다.
AI 코드 생성 소프트웨어를 사용하는 것은 일반적으로 간단하고 많은 프로그래밍 언어 및 프레임워크에서 사용할 수 있으며 개발자와 비개발자 모두 액세스할 수 있습니다.
AI 코드 생성 소프트웨어 도구를 사용하면 세 가지 주요 이점이 있습니다.
- 개발자가 코드를 더 빠르게 생성할 수 있도록 하여 시간을 절약하고, 수동으로 코드 줄을 작성하는 작업을 줄이고, 개발자가 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
- 생성형 AI는 컴퓨터 코드를 빠르고 효율적으로 테스트하고 디버깅할 수 있습니다.
- 코드에 생성형 AI를 사용하면 개발자가 아닌 사람들도 코드 개발에 접근할 수 있습니다.
생성형 AI, 로우코드 및 노코드는 모두 코드를 빠르게 생성할 수 있는 방법을 제공합니다. 그러나 로우코드 및 노코드 도구는 사전 구축된 템플릿과 구성 요소 라이브러리에 의존합니다. 이 도구를 사용하면 코딩 기술이 없는 사용자도 시각적 인터페이스와 드래그 앤 드롭과 같은 직관적인 컨트롤을 사용하여 실제 코드는 백그라운드에 숨겨져 있는 동안 애플리케이션을 빠르고 효율적으로 만들고 수정할 수 있습니다.
반면, 코드 소프트웨어를 위한 생성형 AI는 템플릿이나 구성 요소 라이브러리를 사용하지 않습니다. 이 소프트웨어는 개발자의 일반 언어 프롬프트를 읽고 원하는 결과를 생성하는 코드 조각을 처음부터 제안합니다.
로우코드 및 노코드 도구는 일반적으로 비개발자와 비즈니스 사용자를 대상으로 하지만 전문 개발자와 다른 사용자 모두 AI 코드 생성 소프트웨어를 사용할 수 있습니다.
- IBM watsonx Code Assistant: IBM watsonx Code Assistant 는 개발자가 경험 수준에 관계없이 AI가 생성한 권장사항을 사용하여 코드를 작성할 수 있도록 지원합니다. 개발자는 일반 언어로 요청하거나 기존 소스 코드를 사용하여 대상 사용 사례에 대한 코드를 생성할 수 있습니다. watsonx Code Assistant는 특정 프로그래밍 언어를 기반으로 사전 학습된 모델을 제공하여 정확한 코드 생성을 위한 신뢰와 효율성을 보장합니다.
- Github Copilot: Github Copilot은 자바스크립트, Go, Perl, PHP, 루비, 스위프트, 타입스크립트 등 다양한 언어로 코드를 작성하고 HTML 및 CSS와 함께 작동하는 사전 학습된 AI 모델 및 코드 완성 도구입니다. 머신 러닝을 사용하여 컨텍스트에 따라 코드를 제안하고 코드의 취약점을 분석할 수 있으며 Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim 및 JetBrains와 같은 통합 개발 환경(IDE)의 확장 기능으로 사용할 수 있습니다. GitHub Copilot은 GitHub 리포지토리에서 공개적으로 사용 가능한 코드를 사용하며 GPT-3 기반의 OpenAI Codex로 구동됩니다.
- TabNine: TabNine은 작업 중인 코드베이스에서 학습하고 실시간 코드 완성, 채팅 및 코드 생성을 제공하는 AI 코드 도우미입니다. 여기에는 코드 형식 지정, 언어 감지 및 문서화가 포함됩니다. TabNine은 Java, Python, JavaScript, SQL 및 기타 인기 있는 언어를 지원하며 VSCode, IntelliJ 및 PyCharm과 같은 코드 편집기에 통합됩니다.
- 기타 생성형 AI 코딩 도구: 기타 생성형 AI 애플리케이션으로는 Ask Codi, CodeT5, WPcode, CodeIum, CodePal 및 mutable.ai 등이 있습니다.
오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)와 구글 바드(Google BARD)와 같은 범용 생성형 AI 애플리케이션도 텍스트 프롬프트를 기반으로 코드를 생성한다. ChatGPT, Bard 및 기타 대화형 AI 애플리케이션은 개발자의 자체 환경에서 직접 작동하는 통합 플러그인이 아닌 독립형 도구입니다.
위에서 언급했듯이 IBM watsonx Code Assistant 는 생성형 AI를 사용하여 자연어 입력 또는 기존 소스 코드를 기반으로 하는 AI 권장 코드로 개발자 생산성을 높일 수 있도록 지원합니다 . watsonx Code Assistant를 통해 사용자는 인지적 전환의 부담을 줄이고 코딩 복잡성을 줄여 개발 팀이 미션 크리티컬 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
대상 사용 사례를 위해 특별히 제작된 watsonx Code Assistant는 정확한 코드 생성을 위한 신뢰성과 효율성을 보장하기 위해 특정 프로그래밍 언어를 기반으로 사전 훈련되고 선별된 모델을 제공합니다. 이 솔루션을 사용하면 자체 교육 데이터, 표준 및 모범 사례로 기본 기반 모델을 사용자 정의하여 맞춤형 결과를 달성하는 동시에 생성된 코드의 출처에 대한 가시성을 제공할 수 있습니다.