LLM, 개발자 작업 방식과 API 설계를 재정의하다: AI 주도 시대의 도래

핵심 기술: 최근 LLM이 개발자의 API 설계 방식에 지대한 영향을 미치며, AI가 코드 작성의 상당 부분을 담당하게 될 것이라는 전망이 제시되고 있습니다. LLM은 방대한 API 학습을 통해 개발자가 가장 먼저 떠올릴 법한 직관적인 설계를 제안하며, 이는 도구 사용을 넘어 도구 설계 자체를 AI가 주도하는 시대로의 전환을 의미합니다.

기술적 세부사항:
* LLM의 API 설계 영향: ChatGPT와 같은 LLM이 API 설계 방식에 영향을 미치며, AI가 제안한 기능이 실제 개발에 반영되는 사례가 나타나고 있습니다 (예: Soundslice, Instant).
* 직관적인 설계 제안: LLM은 수많은 API를 분석하여 개발자가 가장 직관적으로 떠올릴 만한 설계를 제안하는 데 강점이 있습니다.
* AI 주도 개발: AI가 도구 사용뿐만 아니라 도구 설계 방식까지 주도하는 시대가 도래했으며, 2025년까지 AI가 전체 코드의 90%를 작성할 것이라는 예측도 있습니다.
* 기계 순응 학습: 회원가입, 이메일 인증, 쿠키 동의 등 반복적인 불필요 작업을 통해 사용자는 이미 기계에 순응하는 삶에 익숙해졌습니다.
* LLM의 '환각'과 실제 구현: ChatGPT가 존재하지 않는 기능을 제안하여 실제 구현으로 이어진 사례(Soundslice), 혹은 tx.update만 존재했으나 LLM의 지속적인 tx.create 제안으로 tx.create 메서드가 추가된 사례(Instant)가 있습니다.
* 긍정/부정 평가의 어려움: 이러한 변화의 긍정적, 부정적 측면을 판단하기는 어렵지만, LLM의 직관적 설계 제안은 개발자에게 새로운 시각(초보자의 시각)을 제공하고 문제 인식을 빠르게 할 수 있도록 돕습니다.
* 평범함의 가치: 혁신적이거나 새로운 개념에는 LLM이 적합하지 않을 수 있으나, API 설계와 같이 '평범함'이 최선일 수 있으며, AI와 개발자 모두가 직관적으로 이해할 수 있는 형태가 유리합니다.
* AI의 '가스라이팅': AI가 제시하는 의견은 때로는 개발자와 조직을 '가스라이팅'하는 방식으로 작용할 수 있으며, AI의 기대와 상식에 맞춘 개발이 표준이 될 가능성이 있습니다.
* 커뮤니티 반응: 일부 사용자는 LLM이 제시하는 잘못된 예시로 인해 개발자들이 시간을 허비하거나, tx.create와 같이 불필요한 메서드를 추가하게 되는 상황에 대해 우려를 표하며, 'put' 또는 'upsert'와 같은 더 명확한 네이밍을 제안하기도 합니다. 또한, LLM이 제시하는 '당연함'이 오히려 개발자의 비판적 사고를 저해할 수 있다는 의견도 있습니다.

개발 임팩트: LLM은 개발 생산성을 향상시키고, API 설계의 일관성과 직관성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 개발자가 반복적이고 '평범한' 작업에 AI의 도움을 받음으로써, 더 창의적이고 혁신적인 문제 해결에 집중할 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다. 하지만 AI의 제안을 맹목적으로 따를 경우, 혁신적인 시도가 저해되거나 불필요한 기술 부채가 발생할 위험도 존재합니다.