개요

• AI에 의한 소프트웨어 개발자 일자리 우려 논의
• 프로그래밍 방식의 변화 주장

프로그래밍의 역사적 진화

• 초기 물리적 회로 연결 방식
• 기계어 작성으로 전환
• 어셈블리 언어 도입으로 간소화
• 고수준 언어(Fortran, COBOL, C 등) 개발
• 인터프리터 언어의 표준화 및 접근성 향상

AI의 프로그래밍에 미치는 영향

• AI가 프로그래밍 방식을 변화시킴
• 프로그래머의 역할 대체는 아님
• 프로그래밍 발전의 한 단계로서 AI

참고 자료

• 프로그래밍 언어 역사
• AI와 소프트웨어 개발 미래
• 컴퓨터 과학 진화

오픈소스 성능 최적화의 문제점

• 코드의 복잡성 증가
• 일관성 없는 코드 스타일
• 테스트 부족
• 기술적 부채 누적

해결 방안

• 코드 리뷰 강화
• 자동화된 테스트 도입
• 기술적 부채 관리

AI를 사용하기 좋은 경우

• 대량의 작업 필요 시 활용 가능
• 전문가가 AI 출력을 빠르게 평가할 수 있음
• 대량 정보 요약에 효과적임

AI를 피해야 할 경우

• 고도의 정확성 요구 작업에 적합하지 않음
• 윤리적 판단이 필요한 상황에서 한계가 있음
• 창의성이 중요한 작업에서 독창성 부족
• 개인 정보 보호가 중요한 작업에 주의 필요
• 복잡한 인간 상호작용 요구 시 한계 존재

UCLA의 AI 개발 비교문학 과정 개설

개요

• 2025년 겨울, UCLA에서 AI 활용한 비교문학 과정 개설 예정
• 중세부터 17세기 문학 다룸
• 전통 교수법과 AI 접목

주요 내용

• 교재 개발: AI 플랫폼 쿠두를 통해 자동 생성
• 숙제 및 평가: AI가 개인화된 숙제 제공, 자동 채점
• 조교 자원: AI 조교가 실시간 질문 답변 및 학습 모니터링

관련 플랫폼: 쿠두(Kudu)

• 알렉산더 쿠센코 설립, AI 기술 활용 교재 효율적 생성
• 인문학 분야에서 잠재력 큼

교육적 의의

• 개인화된 학습 경험: 맞춤형 교육 가능
• 효율성 증대: 교재 제작 및 숙제 채점 자동화
• 접근성 향상: 시간과 장소에 구애받지 않는 학습 자료 접근 가능

참고 자료

• 인공지능과 교육의 미래
• AI 기반 교육 플랫폼의 발전
• 쿠센코의 교육 혁신 사례