ChatGPT와 함께 하는 쉽고 재미있는 개발기

들어가며

안녕하세요. 원더월 모바일팀에서 앱개발을 맡고 있는 오상아라고 합니다.

최근 모바일팀에서는 iOS앱 리팩토링이 큰 과제인데요. 이를 위해서 Android 개발자인 저도 열심히 iOS를 공부해가며 개발하고 있습니다.

하지만 아직 swift나 iOS에 대해 모르는 것이 많다보니 검색을 정말 많이 하게 되더라고요.

늘어나는 크롬탭을 보면서 요즘 HOT한 ChatGPT 떠올랐습니다. 주변 개발자가 ChatGPT를 활용해서 개발을 쉽게 한다고 소개해 주었기도 하고요. stackoverflow와 각종 블로그를 헤매는 대신 ChatGPT 에게 이것저것 질문을 하며 개발을 해보았더니 정말 편리하고 무엇보다 재미있었습니다.

그래서 이 글에서는 제가 ChatGPT를 활용하면서 개발한 경험과 소소한 팁들을 공유해볼까 합니다. 이를 통해 ChatGPT와 함께 더 쉽고 재미있게 개발을 하게 되었으면 좋겠습니다.

ChatGPT란?

ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI가 이달 1일 공개한 챗봇 서비스입니다. OpenAI는 테슬라의 일론 머스크와 와이콤비네이터 창업자인 샘 알트만이 창업했고 마이크로소트프부터 무려 1.3조원의 투자를 받기도 한 인공지능 개발 전문 연구소입니다.

OpenAI는 그동안 꾸준히 자연어 처리 모델을 개발해 왔는데요. ChatGPT는 GPT-3의 오류를 개선하며 발전시킨 최신모델, GPT-3.5를 활용한 것입니다. ChatGPT는 챗봇 특유의 부자연스러운 느낌이 없을 뿐더러 성능도 뛰어난 덕분인지 공개 5일만에 100만 사용자 돌파하기도 했습니다.

ChatGPT 활용하기

ChatGPT는 아래 홈페이지에 접속해서 회원가입만 하면 누구나 활용할 수 있습니다.

https://chat.openai.com/chat

프롬프트에 질문을 입력하기만 하면 ChatGPT가 이에 대해 대답합니다.

우선 질문을 시작하기 전에 한 가지 팁이 있습니다. ChatGPT에게 영어로 대답하라고 명령하는 것이 좋습니다. 한국어로 대답하는 경우 번역을 한 번 거치기 때문에 느리고 token 제한으로 인해 긴 대답은 잘리는 경우가 있기 때문입니다.

그럼 본격적으로 ChatGPT가 어떤 일을 할 수 있는지 알아보겠습니다. 간단한 비즈니스 로직을 구현하도록 요청해 보았습니다.

나쁘지 않아 보이지만, Set을 활용한 다른 방법이 궁금해 다시 물어보았습니다.

여기서 ChatGPT의 가장 큰 특징을 알 수 있는데요.

ChatGPT는 대화 형식으로 질문과 대답을 주고 받기 때문에 이전 맥락을 기억합니다. 그래서 질문을 다시 말하지 않아도, 한 스레드 내에서 계속 질문하면 기존 대화 내용을 기반으로 대답을 합니다. 만약 ChatGPT의 대답이 만족스럽지 않으면 연속적으로 질문을 하며 원하는 정보를 얻을 수도 있습니다.

다음으로 에러가 나는 코드를 고쳐달라고 해보았습니다.

ChatGPT 덕분에 에러의 원인 뿐만 아니라 해결책까지 빠르게 알 수 있었습니다. ChatGPT는 대화형 검색이기 때문에 웹페이지를 탐색하며 원하는 정보를 찾는 데 시간을 들이지 않아도 내가 물어본 바로 그 질문에 대한 답변을 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.

또한, 간단한 코드 snippet을 얻을 수도 있습니다. 데이터가 정의되어 있는 구조체 코드를 보여주고 json mock 데이터를 생성하는 방법을 물어보았습니다.

만약 구글 검색으로 예제 코드를 찾았다면, 내 상황에 맞게 변수명이나 값 등을 수정해 주었어야 할 것입니다. 하지만 ChatGPT에게 요쳥하면 바로 프로젝트에 적용할 수 있어 무척 편리했습니다.

이 외에도 kotlin 코드를 swift로 변환하거나, 테스트 코드를 작성하는 일도 제법 잘 해냈습니다.

ChatGPT의 한계

ChatGPT는 분명 편리하고 똑똑해보이지만 100% 신뢰할 수는 없습니다.

ChatGPT는 2021년 4분기까지의 데이터만을 학습하여 그 이후의 데이터는 반영되지 않았습니다. 따라서 최신 정보에 대한 대답은 부정확합니다.

2022년 12월 26일 현재기준 swift의 최신 버전은 5.7 이지만, chatGPT는 이를 모르는 눈치네요.

다시 고쳐주었더니 알고 있는 지식의 기준점이 2021년이라고 실토했습니다.

꼭 최신 정보가 아니더라도 ChatGPT는 종종 틀린 대답을 하고는 합니다.

여러 언어를 짜깁기해서 존재하지 않는 코드를 제공한 것 같습니다. 꽤나 그럴듯하네요.

AI의 특성상 주어진 데이터만을 바탕으로 학습하기 때문에, 가지고 있지 않은 정보가 있을 수 있고 잘못된 정보가 섞여 있을 수도 있습니다. 결국 부정확한 정보로 인해 이 문제에 대해 다시 찾아보아야 했습니다.

다만, ChatGPT는 자신의 실수를 인정합니다. 필요하다면 응답을 바꾸기 때문에 몇 번의 대화 끝에 정확한 정보를 얻을 수 있었습니다.

그런데 제가 알고 있는 분야라면 이렇게 오류를 지적하여 올바른 대답을 유도할 수 있지만, 모르는 분야라면 잘못된 지식을 그대로 믿어버릴 수 있는 위험이 있습니다. ChatGPT의 장황한 설명을 보고 있으면 정말 맞는 것 같거든요. 따라서 ChatGPT가 제시한 코드를 사용할 때에는 반드시 주의해서 보아야 합니다.

또한 ChatGPT는 요약을 해 줄 수는 있지만, 단답으로 짧게 이야기하지는 못합니다.

didSelectItemPublisher 의 타입은 AnyPublisher<IndexPath, Never> 이다.
저는 이 한 줄의 정보만을 필요로 했지만, ChatGPT는 말이 너무 많네요.

AI 언어 모델로서 사용자의 질문에 대답하기 위해 최대한 많은 정보를 제공하는 것이 ChatGPT의 목적이기 때문에 아무리 요청해도 세 줄 요약은 못해주는 것 같습니다.

이러한 ChatGPT의 한계로 인해, StackOverFlow는 ChatGPT로 생성된 답변을 업로드하는 것을 임시적으로 금지하기도 했습니다. ChatGPT에서 생성하는 답변의 오답율이 높음에도 불구하고 괜찮아보이기 때문에 정확한 답을 찾는 사용자들에게는 방해가 되기 때문입니다.

결국 ChatGPT에게 어떤 질문을 할지, 얻은 답변을 어떻게 받아들일지는 사용자의 몫인 것 같습니다.

함께 사용하면 좋은 툴

아래는 ChatGPT를 좀 더 잘 활용할 수 있는 크롬 확장 프로그램들입니다.

Simple Translate

웹페이지에서 선택한 텍스트를 빠르게 번역해주는 확장 프로그램입니다. 이미 많이 쓰고 계시겠지만, ChatGPT와 함께 쓰면 특히 유용합니다. ChatGPT에게 영문으로 대답하라고 명령하고 그 결과를 드래그로 간편하게 번역하면 더욱 효율적입니다.

Chat GPT for Google

구글 검색결과 옆에 ChatGPT의 대답도 함께 보여주는 프로그램입니다. 구글뿐만 아니라 네이버, 야후 등 다른 검색엔진에서도 동작합니다.

검색 결과에 나오는 많은 웹페이지들을 탐색하지 않아도, 단지 키워드만 입력하면 원하는 정보를 요약하여 얻을 수 있다는 편리함이 있습니다. 특히 네이버에서는 상단에 광고가 나와 내가 원하는 정보를 바로 찾기 어려운 데에 반해, ChatGPT는 원하는 정보에 빠르고 쉽게 접근할 수 있게 도와줍니다.

ChatGPT Assistant

간편하게 ChatGPT에 접근할 수 있는 확장 프로그램입니다. 단축키로 팝업창에서 ChatGPT와 대화하거나, 주소창에서 바로 프롬프트를 보낼 수도 있고, 원하는 텍스트를 선택하고 마우스 우클릭하여 보낼 수도 있습니다. 앞서 소개한 Chat GPT for Google 처럼 검색엔진 우측에 ChatGPT의 대답을 보여주는 기능도 있는데 Naver는 지원하지 않습니다.

마치며

ChatGPT는 현재 연구 검토 단계에 있는 동안 누구나 무료로 가입하고 사용할 수 있도록 개방되어 있는 상태입니다. 하지만 충분한 테스트가 이루어지고 정식 서비스가 시작되면, 유료로 전환된다고 합니다. 그 전에 한 번 사용해 보면 좋을 것 같아요.

개인적으로는 아직 몇몇 한계가 있긴 하지만 그럼에도 충분히 금액을 지불할 만한 가치가 있는 서비스라고 생각합니다. 만약 구독요금제가 나온다면 계속 사용해 보고 싶네요!

그리고 내년 초에는 더욱더 진일보한 GPT-4.0이 공개된다고 하는데 얼마나 더 향상된 성능을 가지고 있을지 무척 기대됩니다. Copilot에 이어 ChatGPT까지 무서운 속도로 발달하는 인공지능으로 미래에는 개발자가 사라지지 않을까? 하는 걱정도 생깁니다.

하지만 이미 기술의 발전을 피할 수는 없으니, 이러한 기술들을 잘 활용하여 함께 성장하는 것이 기계가 대체할 수 없는 인간이 되는 길 같습니다.