프로그래밍의 종말: 100만 줄의 Rust 코드를 11일 만에 AI로 재작성한 Bun 1.4

이것이 프로그래밍의 종말인지 모르겠지만, 내 회사에서 전문성의 점진적인 종말을 분명히 관찰할 수 있다. 사람들이 코드 전달 속도를 우선시하면서 아키텍처, 원칙, 그리고 일반적으로 사물이 어떻게 작동하는지에 대해 서서히 잊어가고 있다. 그리고 전문성이 없으면 토큰 생성 기계에게 어리석은 질문을 하게 된다. 아무리 신과 같다고 해도 말이다. 확장해서 생각하지 않기가 어렵다...

강력한 기사지만 산만한 제목이네요. 댓글러들을 위한 도전: 제목에 휩쓸리지 않고 내용을 논의할 수 있나요? 내가 가장 좋아하는 문단: > AI가 100만 줄의 코드를 작성하고 그 후 몇 달에 걸쳐 다듬어서 현재 수백만 개발자 머신에서 실행되는 신뢰할 수 있는 소프트웨어를 만들어냈다는 사실은 정말 놀랍습니다. 그리고 '글쎄, 그들이 비교할 오라클이 있었으니 한 언어에서 다른 언어로 가는 것은 쉬웠지'라고 말할 수 있지만, 나는 그것이 이 모든 것을 과소평가하는 것이라고 생각합니다. 검증 시스템을 구축하고 적절한 방향을 제시할 수 있다면, AI는 매우 복잡하고 정교한 소프트웨어를 생산할 수 있고, 그것이 제대로 작동할 때까지 계속 개선할 수 있습니다. 나에게 이것은 Claude Fable 5와 GPT-5.6 Sol 클래스 모델의 특별한 점을 잘 보여줍니다. 문제를 명확히 검증 가능한 최종 상태로 축소하고, 필요한 맥락을 제공하고, 모델에 필요한 도구를 장착할 수 있다면, 일반적으로 좋은 해결책에 도달할 수 있습니다. 문제를 그 상태로 축소하고 그 환경을 설계하는 것은 여전히 기술이며, 우리가 그에 대해 후한 보상을 받을 것이라고 기대하는 기술입니다.

나는 그 주장에 동의한다. 개발은 의도와 정렬, 그리고 필요에 대한 명확한 이해를 향해 나아가고 있다. 이러한 것들은 항상 중요했지만, 코드가 거의 무료가 되는 미래에는 고객이 자신의 요구가 빠르게 충족되기를 더 요구하게 될 것이다. 우리 SaaS 회사는 맞춤형 개발로 전환할 계획을 세우고 있는데, 지금까지는 대부분의 고객이 수용하기에는 비용이 너무 많이 들었다. 또한 멀티테넌트 비용/비즈니스 모델을 위반하므로, 우리는 맞춤형 미래에서 호스팅, 운영, 지원 계약이 어떻게 보일지 파악하느라 분주하다. 여기서의 함의는 개발을 훨씬 넘어선다. 나는 금융, 컨설팅, HR, 회계, 법률, 디자인, 건축, 의료 등 모든 분야에서 상당히 큰 변화가 일어나는 것을 보고 있다. 지능의 가치가 사실상 0이 되면, 인간은 직업 시장에서 어떻게 스스로를 마케팅하고 판매해야 하는가? 일부 화이트 칼라 직종의 사람들은 직업 안정성을 위해 육체 노동으로 전환하려 할지 모르지만, 화이트 칼라 노동자의 극히 일부만 이주해도 그곳의 임금도 폭락시킬 것이다. 우리는 이에 대비하지 못했다. 사회적으로, 경제적으로, 정치적으로. 제조업 일자리를 중국으로 아웃소싱으로 잃은 미국 중산층을 우리가 어떻게 대했는지 보라. 힐러리 클린턴은 그들을 비웃으며 '코딩을 배우라'고 말한 것으로 유명하다. 우리는 일자리와 산업이 사라지는 것을 지켜보면서도 우리 자신의 것을 붙잡고 오늘은 우리 차례가 아니기를 기도할 것이다. UBI는 곧 불가피해지겠지만, 그것도 턱없이 부족하다. 개발자에게 ...

TFA에서: "내가 의미하는 바는 코드를 수동으로 작성하고 다른 인간이 검토하여 유용하고 작동하는 소프트웨어를 만드는 행위가 멸종 위기에 처했다는 것이다." "포트란(FORTRAN)이 코딩과 디버깅을 사실상 제거해야 하므로..." -- 포트란 보고서, 1954 [1] 그리고 포트란 보고서는 옳았고 동시에 틀렸다. 당시 '코딩'이 의미하는 바, 즉 더 높은 수준의 사양에서 기계 명령어를 신중하게 만드는 것은 거의 완전히 제거되었다. 그것은 우리가 지금 코딩이라고 부르는 다른 무엇인가로 대체되었다. [1] http://www.softwarepreservation.org/projects/FORTRAN/BackusE...

프로그래밍이 대장장이의 길을 갈 줄은 내 평생에, 그것도 내 인생 초반에 볼 줄은 정말 몰랐다.

코딩 모델에 대한 보도와 그들이 만들어내는 결과물 사이에 큰 단절이 있다. 스타일, 아키텍처, 청결성 같은 코딩 순수성 질문을 버리면, 그들이 내놓는 것은 버그가 많고 오류가 발생하기 쉽다. 문제는 아키텍처적인 것 같다. 컨텍스트 창이 제한적이고 이를 늘리려면 더 많은 컴퓨팅이 필요하며, 모델이 정말 과신한다는 사실이 결합되어 있다. 그러나 실제로 늘리면 모드 붕괴가 발생한다. Yann LeCun은 슬라이드에 (모든 가능한 답변) 원과 중심에서 나오는 하나의 올바른 경로를 나타내는 빨간 선이 있는 정말 좋은 그래픽을 가지고 있다. 모델이 잘못된 경로의 하위 시퀀스로 들어가는 것을 어떻게 막을 수 있을까? 나는 그것이 가능하다고 생각하지 않는다. 직장에서 누군가가 (Claude가 그들에게 말한) 내 코드에 버그가 있다고 말한 적이 여러 번 있었는데, 내가 보면 아니었다. 단지 올바른 파일을 찾지 못했을 뿐이다. 그리고 그것에 반박하면 완전히 무너지며 사과한다. 그런 행동을 반복하고 배우지 않는 직원을 계속 고용하지는 않을 것이다.

> 더 넓고 저렴한 프런티어 지능에 대한 접근이 엄청난 속도로 다가오고 있다. OP의 전체 주장은 이 가정에 기반을 두고 있으며, 업계가 이 방향으로 가고 있는 것처럼 들리지만, 개념 증명 구축의 성공을 산업 전반에 걸친 미션 크리티컬 프로덕션 시스템 유지의 성공과 동일시하기에는 확실히 너무 이르다. OP가 시도하는 것처럼: > 프로토타입은 작동하는 소프트웨어다. 그리고 그 프로토타입의 개선과 테스트는 AI와의 더 많은 개선 루프에 의해 더욱 가능해진다. 인간의 코드 검토가 아니라 사용과 테스트를 통해 더 많은 테스트와 검증으로 더 좋아진다. 오늘날 누가 사용과 테스트를 주도하는가? '사용과 테스트'에서 사용자 피드백을 받아 기계가 개선에 사용할 수 있는 것으로 번역하는 사람은 누구인가? 인간이다. 제품 자체 수준에서 관리하기 위한 에이전트 하네스는 없다. 그리고 그것이 근본적으로 정치적인 문제이기 때문에 앞으로도 없을 것이라고 나는 확신한다. 탭 대 공백 같은 팀 내부의 낮은 이해관계가 아니라, 거래 성사 여부와 같은 높은 이해관계의 문제다. 에이전트가 가상으로 그 수준의 이해관계를 처리할 수 있다고 해도, 그들은 그렇게 할 맥락이 부족하며, 적어도 인간형 로봇 폼 팩터의 AGI를 얻을 때까지는 계속 부족할 것이다. 소프트웨어 엔지니어링은 죽지 않았다. 별도의 분야로서 전용 직함을 가진 그것은 제품 역할의 기본 기술이 되는 세상에서 죽어가고 있다고 볼 수 있다.