AI 기반 개발자 라이프사이클의 경제적 영향과 GitHub Copilot의 교훈
Collision Conference에서 우리는 생성형 AI 기반 개발자 도구의 경제적 및 생산성 영향에 대한 새로운 연구 결과를 공개했습니다. 연구 결과에 따르면 AI로 인한 개발자 생산성 증가로 전 세계 GDP가 1조 5천억 달러 이상 증가할 수 있는 것으로 나타났습니다.
작가
토마스 돔케
2023년 6월 27일 원본링크
거의 1년 전, GitHub Copilot을 전 세계에 출시했습니다. 당시에는 미지의 세계로의 도약처럼 느껴졌습니다. 우리는 세계 개발자들에게 최초의 대규모 AI 페어 프로그래머를 소개하고 있었고 조심스럽게 낙관했습니다. 그러나 이제 저는 이 기술의 가능성에 대해 압도적인 확신을 갖고 있습니다. 1년 후, 우리는 소프트웨어 개발에 엄청난 변화를 목격했습니다.
현재 GitHub Copilot은 백만 명 이상의 개발자에 의해 활성화되었으며 20,000개 이상의 조직에서 채택되었습니다. 30억 개가 넘는 승인된 코드 라인을 생성했으며 세계에서 가장 널리 채택된 AI 개발자 도구입니다.
생산성 분석부터 개발자 행복까지, 우리는 모델을 지속적으로 개선하고 적용하는 데 도움이 될 연구 및 데이터를 GitHub Copilot에서 수집해 왔습니다. 최근 GitHub Copilot 출시 1주년을 맞이하여 그 과정에서 발견한 주요 인사이트와, AI 기반 개발자 라이프사이클의 경제적 영향을 포함하는 오늘 발표된 최신 연구 결과를 공유드리겠습니다.
더 자세히 알고 싶으십니까?
이러한 결과는 분석 회사인 Keystone.AI 및 Harvard Business School 교수인 Marco Iansiti와 함께 수행한 연구에서 나온 것입니다. 우리의 목표는 무엇일까요? 생성형 AI가 개발자 생산성, 글로벌 경제 및 오픈 소스 생태계에 미칠 즉각적이고 장기적인 영향을 탐구하는 것입니다.
생성형 AI는 소프트웨어 개발의 획기적인 변화를 예고합니다.
GitHub Copilot은 개발자 생산성을 높여줍니다. GitHub Copilot 사용자(n = 934,533)의 대규모 샘플을 분석한 결과 상당한 생산성 영향이 나타났습니다. 시장 출시 첫 해, 사용자들은 평균적으로 GitHub Copilot의 코드 제안 중거의 30%를 수락하고 이러한 승인으로 인해 생산성이 향상되었다고 보고되었습니다. 또한 시간이 지남에 따라 개발자들이 도구에 더 익숙해지면서 승인률이 꾸준히 증가한다는 사실을 발견했습니다. 이는 사용자가 GitHub Copilot을 사용하여 소프트웨어를 개발하는 데 더 익숙해짐에 따라 GitHub Copilot이 개발자 생산성을 계속 향상 시킬 수 있는 커다란 영향력을 가지고 있음을 의미합니다.
이 그림은 시간 경과에 따른 GitHub Copilot의 코드제안에 대한 수락률을 보여줍니다.
AI 개발자의 생산성 이점으로 인해 전 세계 GDP가 1조 5천억 달러 이상 증가할 수 있습니다.
2030년에 예상되는 4,500만 명의 전문 개발자에 대해, 생성형 AI 개발자 도구는 30%의 생산성 향상을 통해, 2030년까지 전 세계적으로 1,500만 명의 "유능한 개발자"의 생산성 능력을 추가할 수 있습니다. 이로 인해 전 세계 GDP가 1조 5천억 달러 이상 증가할 수 있으며, 이것은 이 하나의 노동자 그룹이 창출한 경제 활동의 혜택입니다. 우리는 개발자 도구의 역사 전반에 걸쳐 그랬듯이 소프트웨어와 개발자에 대한 수요가 증가할 가능성이 높다는 것을 알고 있습니다. 개발자가 솔루션 설계에 AI를 활용하고, 세계적으로 디지털 혁신을 가속화할 새로운 기회를 포착함에 따라 이러한 생산성 향상은 계속해서 엄청난 영향을 미칠 것입니다.
AI 기반 개발자 도구는 "1,500만" 명의 유효 개발자의 생산성 향상으로 전 세계 GDP에 최대 1조 5천억 달러의 혜택을 줄 수 있습니다.
경험이 부족한 개발자는 GitHub Copilot을 통해 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다.
또, 우리 연구에서는 경험이 부족한 개발자가 GitHub Copilot과 같은 도구를 사용하면 더 큰 이점을 얻을 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이는 우리의 자체적인 이전 실험을 포함한 다른 연구에서 확증되었습니다. 개발자들이 이러한 도구를 사용해 기술력을 향상시키면, Prompting에 더욱 능숙해지고, AI와 상호 작용하는데 더 익숙해 질 것입니다. 이는 궁극적으로 더 많은 사람들이 소프트웨어 개발을 할 수 있도록 대중화하고, 노동 격차를 줄이는 데 도움이 되며, 표준 개발자 교육 경험의 일부로 AI 페어 프로그래밍 도구를 확립하는 데 도움이 될 것입니다.
이 그림은 경험이 적은 개발자가 경험이 많은 개발자보다 상대적으로 더 많은 혜택을 받는다는 것을 보여줍니다.
GitHub는 AI 시대의 엔지니어링 시스템입니다. 우리는 또한 GitHub에서 오픈 소스 혁신이 폭발적으로 증가하는 것을 목격했습니다. GitHub에 존재하는 AI 리포지토리에 대한 생태계 분석에 따르면 생성형 AI 작업을 하는 곳들은 대기업부터 개인까지 다양합니다. 그리고 GitHub 리포지토리 및 커밋에 대한 분석을 기반으로 생성형 AI 프로젝트와 관련된 오픈 소스 활동이 기하급수적으로 증가했습니다. 우리는 GitHub의 오픈 소스 개발자가 차세대 AI 혁신을 주도할 것으로 기대합니다.
이 그림은 GitHub의 생성 AI 리포지토리에서 커밋 수의 월간 증가를 보여줍니다.
더 빠르고 행복한 개발자
이전 연구에서는 승인률뿐만 아니라 개발자가 GitHub Copilot을 사용하여 작업을 완료하는 속도도 조사했습니다. 예를 들어, 우리는 정량적 연구에서 다음과 같은 사실을 발견했습니다. 개발자는 GitHub Copilot을 사용하여 작업을 55% 더 빠르게완료했습니다. 여기에 더해, 우리의 초기 연구에서는 다음과 같은 사실을 발견했습니다.GitHub Copilot이 활성화된 파일에서 코드의 46%가 Copilot에 의해 완성되었습니다. 이것은 인상적인 수치이지만 생산성을 위한 생산성은 아무 의미가 없습니다. 우리는 개발자의 행복을 위해 GitHub Copilot을 만들었습니다. 이것이 GitHub Copilot의 고유한 목적입니다.
그리고 그 점에서도 성공했습니다. 한 설문조사에서는, 75%의 개발자가 GitHub Copilot을 사용할 때 더 많은 성취감을 느꼈다고 말했습니다. 다른 설문조사에서는,개발자들은 AI 코딩 도구의 가장 큰 이점은 코딩 언어 기술을 향상시키는 것이며 개발자들은 이를 통해 더욱 긍정적인 근무 시간을 보낼 수 있다고 말했습니다. 더 생산적이고, 더 만족스럽고, 더 유능한 개발자, 이것이 바로 GitHub Copilot의 모든 것입니다.
GitHub Copilot이 개발자의 코딩 속도를 높이고, 코드의 최대 46%를 완료하며, 직장에서 더 큰 성취감을 느끼게 하는 데 도움이 된다는 최상위 결과를 보여줍니다.
GitHub Copilot for Business가 미치는 영향
향후 10년 동안 생성 AI가 미치는 경제적 영향은 엄청날 것입니다. 이미 개발자와 기업이 GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 도구를 대규모로 채택하고 있습니다. 최근 설문조사에서 개발자의 92%가 업무 안팎에서 AI 도구를 사용한다고 답했습니다. 이것은 이러한 도구가 얼마나 빨리 전반적인 개발자 경험을 재정의하고 있는지를 다시 한번 보여줍니다.
올해 초 저희는 비즈니스용 GitHub Copilot을 출시했습니다. 이것은 GitHub를 사용하여 소프트웨어를 구축하는지 여부에 관계없이 모든 규모의 조직에 생성형 AI의 강력한 기능을 제공하기 위한 것이었습니다. 3개월 후, 이미 10,000개 이상의 기업이 이를 사용하고 있었고, 현재 20,000개 이상의 조직이 GitHub Copilot for Business를 사용하고 있습니다.
20,000개 이상의 조직에서 Copilot for Business를 사용하여 개발자의 발전을 가속화하고 있습니다.
그리고 GitHub Copilot을 사용하는 회사는 실제 성과를 보고 있습니다. 예를 들어 Duolingo의 엔지니어링 팀은 GitHub Copilot for Business를 사용하여 개발자 속도를 25% 높였습니다. Duolingo의 수석 엔지니어링 관리자인 Johnathan Burket은 "GitHub Copilot을 사용하면 개발자가 코드 라이브러리나 문서를 샅샅이 뒤지는 대신 집중 상태를 유지하고 추진력을 유지할 수 있습니다."라고 말합니다.
이 외에도 조직에서는 지원자에게 GitHub Copilot을 사용하여 소프트웨어 개발 작업을 테스트하도록 요구하는 경우가 점점 늘어나고 있으며, 이는 AI 페어 프로그래밍이 지원자를 테스트하기 위한 표준 도구가 될 것임을 시사합니다. 이것은 생성형 AI 도구를 어떻게 사용하는지 배우는 것이 곧 소프트웨어 개발자의 핵심 역량이 될 것임을 의미합니다.
뗄 수 없는 연결고리
우리가 이 모든 것에서 얻을 수 있는 점은 생성형 AI가 개발자 생산성을 향상시켜 궁극적으로 글로벌 경제의 GDP 붐을 일으키고 결과적으로 소프트웨어 개발자에 대한 수요가 급증할 것이라는 점입니다. 우리는 컴파일러에서 오픈 소스에 이르기까지 개발자 도구 혁신의 역사를 통해 이를 보아 왔으며 이미 GitHub Copilot, 그리고 곧 GitHub 코파일럿 X를 통해 다시 보게 될 것입니다. 1년 후, 우리는 AI와 소프트웨어 개발자의 충돌이 개발자 일자리 감소로 이어지지는 않을 것이라는 점을 깨달았습니다. AI가 개발자 잠재력을 강화하고 인류 발전을 가속화할 것이라는 점을 깨달았습니다.
더 많은 개발자가 생성형 AI 도구를 채택하고 Copilot에 prompting하는 기술에 능숙해짐에따라, 이러한 새로운 소프트웨어 개발 방식은 다음 세대를 위해 세계의 소프트웨어가 구축되는 방식을 잘 정의할 수 있는 인류와 인공 지능 사이의 불가분한 연결을 만들어냈다는 것이 분명합니다.
그리고 세상은 이로 인해 더욱 좋아질 것입니다.
생성형 AI의 경제적 영향에 대해 자세히 알아보세요.
Keystone.AI의 생성형 AI의 경제적 영향을 조사한 최신 연구 결과를 받아보세요. 또한 Collision의 기조 연설 세션의 녹화를 참조 하실 수 있습니다.