LLM은 개발자를 대체하는데 한계가 있을 것 같습니다.

제가 이전에 아래와 같은 글을 썼었습니다.

AI가 발전 속도가 빨라서 결국 개발자를 대체하지 않을까하는 내용입니다.

지금 이제 5개월 정도 지났는데, 이제 두려움이 많이 사라졌습니다.

새로운 거 나올 때마다 깜짝깜짝 놀라긴 합니다만

이제는 LLM 만으로는 개발자를 대체하기 어렵지 않을까라고 생각하고 있습니다.

위 글에서 조만간 프로젝트 하나는 쉽게 분석하지 않을까라고 적었는데,

5개월이 지난 지금 여전히 프로젝트 하나를 온전히 분석해내지 못합니다.

프로젝트를 토큰 안에 저장할 수 있고, 필요하면 원하는 부분을 잘 찾을 수 있지만

프로젝트를 컨텍스트 안에 다 저장한다고 알아서 잘 개발하는 것은 아니었습니다.

제가 느끼기로 LLM은

특정 표현을 프롬포트로 적을 때, 그 특정 표현에 맞는 가장 근접한 답을 찾아내지만

그 특정 표현을 스스로 생각해내는 지능은 아닌 것 같습니다.

또 그 특정 표현이 애매할 때 애매한 답밖에 못내는 것 같습니다.

그리고 어떤 답을 단계적이면서도 암묵적으로 가공하는 부분에서 성능이 떨어지는 것 같습니다.

특히 설계 영역처럼 다방면을 동시에 고려해야하는 부분에서는 약한 것 같습니다.

이전에 누군가가 쓴 글에 SI 개발자들이 AI에 의해 더 빨리 대체된다는 얘기가 있었는데

SI쪽에서 복잡한 업무를 처리하는 분들일수록, 전 더 대체가 어렵다고 생각합니다.

코딩은 보조할 수 있습니다. 지시만 명확하면 생산성이 확 올라가니까요

하지만 업무를 잘 이해하며 개발하는 것은

변경 시 영향도도 같이 파악해서 개발해야하고,

코드가 표현된 것 이상으로 고려해야할 것들이 꽤 있는데 LLM이 이걸 효과적으로 처리하지는 못하는 것 같습니다.

일단 GPT5나 클로드3.5 opus가 나와봐야 알겠지만,

만약에 차세대 LLM들이 동일한 한계를 가지고 있다면

여기서 또 다른 AI 기술이 나오지 않는 이상은 그냥 개발 공부를 꾸준히 하는 게 정답인 것 같습니다.