깃허브 코파일럿 (Github Copilot) 1달 사용 후기

소개

최근 끝없이 화제가 되고 있는 ChatGPT 보다 전에, Github Copilot이라는 IDE에서 코딩을 도와주는 프로그램이 있습니다.

GitHub Copilot · Your AI pair programmer

 

ChatGPT는 직접 내가 물어봐야 하지만, Github Copilot은 프로젝트 내에서 내 코드를 학습하고 코드를 칠 때 아래와 같이 자동으로 제안해 줍니다. 여기서 Tab 한 번만 누르면 바로 제안된 코드를 사용할 수 있습니다.

---

최대한 객관적으로, 현재 상황 기준

프로그래머로써 이런 기술을 볼 때 순수한 기쁨만 느낀다면 거짓말입니다. 당연히 위기감을 비롯한 복잡한 감정을 느꼈습니다. 특히, 일부 유튜버들이 말하는걸 듣고 있으면 프로그래머는 곧 Github Copilot에 대체 될 것만 같았습니다.

하지만 이런 기술적 흐름을 개인이 막을 수 있는 것도 아니니, 나중에 대체 되더라도 그때까지 좋은 프로그래머로 남기 위해 직접 이런 기술을 적극적으로 쓸려고 하고 있습니다.

그럼에도 무의식중에 이런 기술을 실제보다 더 부정적으로 보게 되는 편향이 있을 수도 있습니다. 하지만 의식적으로 최대한 객관적으로 평가하려고 했습니다. 또, 앞으로의 AI 발전을 전문가도 아닌 제가 논의하는건 무의미하다고 생각해 현재 기준 + 선형적인 발전을 한다고 가정하고 후기를 써 보겠습니다. 

---

생각보다는 별로다

우선, Github Copilot 뿐만 아니라 생성 AI 전반적으로 쓰면 쓸 수록 제가 물어보는 개념을 진짜로 이해하고 있는게 아니라 말 그대로 '생성' 하고 있는게 느껴졌습니다. 이 말은, 반복되는 뻔한 패턴이 많으면 많을 수록 생성 AI가 도움이 됩니다.

별로인 점

• 프로그래머들은 이미 반복되는 걸 싫어해서 디자인 패턴, 라이브러리/프레임워크, 자동완성이 있기 때문에 Github Copilot이 추가된다고 혁신적으로 코딩 속도가 향상되는 건 느끼지 못했습니다.
• 심지어 틀린 코드를 생성하는 경우가 너무 많아서 오히려 속도가 느려지는 경우도 있었습니다. 남의 틀린 코드를 수정하는게 직접 처음부터 하는 것 보다 느린 경우가 있으니 일부 상황에서는 아예 끄는게 도움이 될 때도 있습니다.

특히 이런 괄호가 복잡하게 있는 상황에서는  Copilot 이 추천해 준 코드는 괄호 구조가 안 맞는 경우가 대부분이라 이걸 수정하는데 꽤 많은 시간이 걸렸습니다.

 

괜찮은 점

• 라이브러리/프레임워크는 최대한 다양한 상황에 적용 가능하게 추상적으로 짜여 있기 때문에, 제 프로젝트 안에서 특정 라이브러리/프레임워크의 특정 기능만 사용할 경우 반복되는 코드가 많아질 수 있습니다. 이런 상황에서는 비교적 높은 정확도로 도움을 줬습니다.
• 특히 옛날에 쓴 코드나 다른 사람이 쓴 코드는 이해하는데 시간이 조금 필요한 경우가 많은데, 이런 경우에는 확실히 지엽적인 문법에 덜 집중하고 핵심 비즈니스 로직에만 집중할 수 있어 생산성이 올라가는 걸 느꼈습니다.

 

구체적으로 각 상황별 느낀 장단점을 말씀드리겠습니다.

---

Frontend 코딩 할 때 (Html, CSS, JS, React, TS 등)

도움이 되긴 하지만 그렇게 큰 도움은 아님

---

Backend 코딩 할 때 (Spring, SQL, YAML)

별로 도움이 안 되고 방해되는 경우도 많아 자연스럽게 끄게 됨

---

코딩 테스트 풀 때

무쓸모, 오히려 방해됨

 

코딩 테스트는 반복이 거의 없는 매우 구체적인 요구사항이 필요한 경우가 많아 Github Copilot과는 극성일 거 같았는데, 역시나 계속 말도 안 되는 다른 분들이 쓴 엄청 긴 코드를 추천해 주는 경우가 빈번해서 끄게 됐습니다.

---

Github Copilot vs ChatGPT

객관적으로 쓴다고 하고 Github Copilot 욕만 한거 같지만, 저는 ChatGPT는 매우 자주 쓰고, 유료 구독까지 하고 있습니다.

ChatGPT와 Github Copilot의 가장 큰 차이점은 예측 가능성 같습니다. ChatGPT에게는 제가 모든 큰 그림을 짜고 퍼즐 조각 일부 혹은 지엽적인 문법들을, 구글링 할 때 보다 빠르게 + 비교적 높은 정확도로 주니 정말 혁신적이라 느꼈는데, Github Copilot은 그렇지 못 했습니다.

다만, 큰 프로젝트에서는 학습할 것들이 많아지니 정확도가 올라갈 거 같고, 또 프로젝트 구조를 잘 짜 놓고, 읽기 쉽고 예측 가능한 Clean Code를 쓰면 AI가 학습하기 편하니 정확도가 올라가는거 같았습니다.

하지만 2개 중 1개만 선택한다면 저는 ChatGPT를 선택할 거 같습니다.

---

결론 : AI 시대에도 Clean Code, Clean Architecture는 중요할 거 같다

생성형 AI는 구조상 패턴을 보여주는 데이터가 많을 수록 정확도가 올라갑니다.

그래서 처음 ChatGPT를 써 볼 때는 "Hello World"에 해당하는 기본적인 것을 물어보니 실제 능력보다 과하게 칭찬하게 된 거 같습니다. 유튜브만 봐도 처음 ChatGPT로 게임을 만들게 시킨다고 하면 "Hello World"에 해당하는 가장 일반적인 Flappy Bird나 오목 등을 만들게 하니 잘 만들지만, 요구사항이 구체적일 수록 한계점이 잘 드러납니다.

그래서 개인적인 생각으로 AI가 잘 학습할 수 있게 예측가능하게 잘 짠 코드의 가치는 더욱 더 올라갈 거 같습니다.

---