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. 자동으로 생성된 코드 제안은 간단한 답변을 제공하고 반복적인 코딩 작업을 처리하며 컨텍스트 전환의 필요성을 줄여줍니다. 이러한 기능을 통해 개발자는 인지적 피로를 줄이면서 생산성을 높이고 워크플로를 최적화할 수 있습니다. 또한 코딩 오류와 잠재적인 보안 취약성을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
최근 LLM과 자연어 처리(NLP) 분야에서 획기적인 발전이 이루어지면서 코딩을 위한 생성형 AI가 가능해졌습니다. 딥 러닝 알고리즘과 기존 소스 코드의 방대한 데이터 세트에서 훈련된 대규모 신경망을 사용합니다. 학습 코드는 일반적으로 오픈소스 프로젝트에서 생성되어 공개된 코드를 기반으로 합니다.
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.
생성형 AI, 로우코드, 노코드 모두 코드를 빠르게 생성할 수 있는 방안을 제공합니다. 그러나 로우코드와 노코드 도구는 미리 만들어진 템플릿과 구성 요소 라이브러리에 의존합니다. 이 도구를 사용하면 코딩 기술이 없는 사용자도 시각적 인터페이스와 드래그 앤 드롭 같은 직관적인 제어 기능을 활용해 애플리케이션을 빠르고 효율적으로 생성하거나 수정할 수 있습니다. 실제 코드는 백그라운드에 숨겨진 상태로 유지됩니다.
반면, 생성형 AI 코드 소프트웨어는 템플릿이나 구성 요소 ML 라이브러리에 의존하지 않습니다. 이 소프트웨어는 개발자의 일반 언어를 분석해 원하는 결과를 도출할 수 있는 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.
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.