인간 vs 생성형 AI: 소프트웨어 개발의 새로운 경쟁

1990년대부터 변화해 온 소프트웨어 개발 방식은 생성형 AI의 등장으로 새로운 국면에 접어들고 있는 것 같습니다. 

생성형 AI의 시대가 새로운 도전과 기회를 가져오면서, 소프트웨어 개발 과정에도 변화를 요구하고 있기 때문입니다.

생성형 AI는 단순한 도구를 넘어서, 개발 작업의 본질을 재정의하고 있습니다. 

생성형 AI는 개발자와 IT 리더들이 기존 코딩 방식을 재고하고 미래의 소프트웨어 개발 사이클과 DevSecOps를 어떻게 발전시킬지 고민하게 만들고 있습니다. 

개발자들은 AI와 협력하여 프롬프트에서 코드를 생성하며 생산성을 향상하고, 생성된 코드의 안정성과 효율성을 검증하는 새로운 방법을 모색해야 합니다. 나아가 AI가 생성한 코드로 인해 개발자들은 다른 형태의 책임을 맡게 될 것으로 예상합니다.

실물 경제를 변화시키는 AI의 힘

사람의 생명을 보호하고 안전을 도모하고, 비용을 절감하며, 작업 환경을 개선하는 것에서부터 글로벌 경제의 지속 가능성을 증진하는 방향까지, AI의 발전은 실물 경제에 지속적으로 영향을 미치고 있습니다.

생성형 AI는 실제로 발생하기 어려운, 위험하거나 복잡한 시나리오의 합성 데이터를 생성하여 도로 상황, 장비 고장, 극단적인 날씨 조건에서의 반응을 학습함으로써, 예상치 못한 상황에서도 인간의 안전과 재산을 보호할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이 과정에서 생성형 AI는 비용과 시간을 대폭 절약하며, 동시에 데이터의 다양성과 복잡성을 향상할 수 있습니다.

랭체인 – 복잡한 LLM을 어떻게 활용할 수 있을까?

대규모 언어 모델, LLM은 기업의 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 

LLM은 번역, 요약, 챗봇 개발부터 코드 작성, 데이터 분석에 이르기까지 다양한 분야에서 사용됩니다. 

강력한 AI 기술을 활용해 우리의 일상과 업무를 혁신적으로 변화시키고 있는 셈이죠.

 그러나, LLM을 활용하기 위해서는 프롬프트 조정, 응답 파싱 등 추가 작업이 필요합니다. 

한편, 다양한 LLM을 관리하는 복잡성을 극복해야 합니다. 

이러한 상황에서는 랭체인과 같은 도구를 사용하면, 개발자는 LLM의 잠재력을 최대한 발휘하여 혁신적인 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 

랭체인은 언어 모델을 활용한 애플리케이션 개발을 돕는 프레임워크로, 파이썬과 자바스크립트 지원을 통해 챗봇, Q&A 시스템, 코드 생성 등 다양한 기능을 구현할 수 있게 해줍니다. 

또한 랭체인은 모델 I/O, 데이터 연결, 체인 구축 등을 통해 개발자가 복잡한 프로젝트를 더 쉽게 처리할 수 있도록 지원합니다.

삼성SDS Gen AI 해커톤 사례 – RAG 기술로 더 똑똑해지는 클라우드 기술 지원

RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있습니다. 

이는 업무 생산성 향상, 지식 공유 및 협업 강화에 크게 기여하며, 기업의 경쟁우위를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대합니다.

삼성SDS Gen AI 해커톤에서는 RAG 기술과 결합한 SKE-GPT 서비스 모델로 기존의 LLM 한계를 극복하고, 

클라우드 기반 서비스의 문제 해결에 새로운 방향을 제시하였습니다. 

SKE-GPT는 RAG 기술을 통해 학습 데이터 외의 외부 정보까지 활용하여 답변의 정확도를 높였습니다. 

클러스터 상태 진단부터 문제 해결까지, AI를 기반으로 한 분석으로 빠르고 정확한 솔루션을 제공함으로써, 사용자들은 CLI를 통해 간단한 명령어로 진단부터 해결 방안 제시까지 기술 지원의 속도와 정확성을 경험할 수 있게 되었습니다.

삼성SDS인사이트

2024년3월 자료에서 발췌