LLM이 '어려운 언어' 선택을 쉽게 만들다: Rust와 Zig의 부상
Fast and Hard Code
Armin Ronacher는 LLM이 언어 선택의 장벽을 낮추면서 개발자들이 성능과 크기에 집중해 Rust나 Zig 같은 '어려운 언어'를 선택하는 추세를 분석합니다. Cloudflare의 Artifacts(순수 Zig 기반 Git 엔진, 약 100KB WebAssembly)와 Vercel의 fx(Zig 코딩 에이전트) 같은 프로젝트를 예로 들며, LLM 지원으로 DWARF, eBPF, 커스텀 네트워크 드라이버 등 고난도 기술에 도전하는 개발자가 늘고 있다고 말합니다. 이는 '프로그래밍은 해결됐다'는 밈과 대비되는 현상입니다.
LLM은 언어 선택을 예전보다 훨씬 덜 중요하게 만들었다. 선택이 마음에 들지 않으면 다른 언어로 다시 쓸 수 있고, 프로그래머로서 전혀 모르는 언어를 고르게 할 수도 있다.
HN 토론
11- CoolestBeans
그래서 저는 Rust로 프로젝트를 진행하고 있는데, 디자인에 적합한 라이브러리가 Rust API는 훌륭하고 C API는 형편없기 때문입니다. 저는 Rust 1.0 이전부터 대략적으로 따라오고 있었지만, 이 언어가 생산성을 높이기 쉬운 언어라고 느껴본 적은 없습니다. 단지 라이프타임과 빌림 검사기 때문만은 아닙니다. 그래서 코딩 에이전트를 사용해서 헤쳐나가고 있습니다. 문제는 무엇이 좋고 나쁜지에 대한 감각이 없어서 AI를 다른 방향으로 이끌 수 없다는 것입니다. 그리고 알고 보니 AI도 마찬가지입니다. 그래서 여전히 아주 아주 느리게 진행하고 있습니다. AI는 여전히 경험이나 지식 부족을 대체할 수 없습니다.
제가 비교할 수 있는 가장 좋은 것은 Adderall(처방 없이 복용하는 경우)입니다. 밀도 높은 텍스트를 읽다가 페이지 중간쯤에서 아무것도 이해하지 못했다는 것을 깨달은 적이 있나요? 저는 뱃속에서 이런 이상한 불쾌한 느낌이 들고, 마지막으로 집중했던 지점으로 돌아갑니다. Adderall은 그 느낌을 없애주고 그냥 읽어 내려갈 수 있게 해줍니다. 하지만 실제로 텍스트를 이해하고 있는 것일까요, 아니면 약물이 단지 주변 도파민 수치를 높여서 놓친 이해를 느끼지 못하게 하는 것일까요? 코딩 에이전트를 사용하는 것도 같은 느낌이 듭니다. 새로운 것을 배우는 어려움을 느끼지 못하지만, 아무도 고칠 수 없는 코드, 심지어 AI도 고칠 수 없는 코드를 쓰고 있는 것은 아닌지 걱정됩니다.
어쨌든 저는 무료 챗봇인 "ChatGPT 스타일"을 사용하기로 했습니다. 실수를 많이 하고 모든 것을 반복해서 다시 확인하게 만듭니다.
- throwaway63467
LLM이 생성한 코드를 그렇게 좋아하면서 동시에 LLM이 생성한 산문을 그렇게 혐오하는 사람들이 어떻게 있을 수 있는지 궁금합니다. LLM이 생성한 코드의 품질이 더 높은 걸까요? 훈련할 산문이 코드보다 훨씬 많을 것 같은데요. 아니면 코드의 효과만 보고 있어서 신경을 안 쓰는 걸까요? 아마 사람들은 LLM이 쓰는 것을 어차피 이해하지 못할 것이기 때문에 Rust를 선택해서 나쁜 코드를 쓴다는 죄책감이 덜한 것일 수도 있습니다. 저도 어셈블리를 읽는다면 비슷할 것 같습니다. 대부분 무엇을 하는지 알아볼 수는 있지만 그 품질을 정말로 판단할 수는 없을 것입니다. 하지만 어차피 읽지도 않고 더 이상 그 수준의 추상화로 내려가지 않기 때문에 저에게는 중요하지 않습니다. 여기서 일어나고 있는 일은 이것이라고 생각합니다. 사람들이 LLM 코딩에 Rust를 선택할 때, 어차피 실제로 읽을 수 없고 더 이상 디버깅을 위해 그 수준의 추상화로 내려가지 않기 때문에 코드에 신경을 쓰지 않는 것입니다. 기초 작업을 하는 소수의 전문가들만 그렇게 합니다.