2024년 최고의 컴퓨팅 뉴스 8가지 The Top 8 Computing Stories of 2024
올해 IEEE Spectrum 독자들은 소프트웨어에 대한 모든 것에 큰 관심을 보였습니다. 격동하는 오픈소스 세계에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 코드의 엄청난 크기가 보안 취약성을 일으키는 이유, 비효율적인 코드의 에너지 비용을 심각하게 받아들여야 하는 이유 등입니다. 끊임없이 증가하는 인공 지능 의 존재감은 LLM 기반 인터넷 검색 도구를 도입하고, 과학적 응용 프로그램에서 AI의 방대한 데이터 수요를 해결하는 방법을 찾고, 코딩 조종사에서 완전 자율 코더로 전환함으로써 컴퓨팅 세계에서도 알려졌습니다. 이는 아직 진행 중인 작업입니다.
올해의 최고 컴퓨팅 뉴스 목록을 맨 아래까지 스크롤하면 IEEE Spectrum의 오리지널 SF 단편이라는 흥미로운 내용을 발견할 수 있습니다.
1. AI Coding Is Going From Copilot to Autopilot
AI 코딩은 조종사에서 자동 조종으로 전환됩니다.
AI는 2024년에 컴퓨팅 분야에서도 1위를 차지할 운명이었습니다. Github의 Copilot 이나 Amazon의 CodeWhisperer 와 같은 코딩 어시스턴트는 이미 소프트웨어 엔지니어링 방식을 바꾸고 있습니다 . 이로 인해 분명한 불안감이 생깁니다. AI 코더가 소프트웨어 엔지니어의 일자리를 대체 할까요 ?
짧은 대답은 아직 아닙니다. 그리고 노력이 부족한 것도 아닙니다. AI 랩인 Cognition은 Devin AI 라는 완전 자율 AI 소프트웨어 엔지니어를 만들었습니다 . Devin은 웹사이트를 설계, 구축 및 배포하고, 코드베이스의 버그를 수정하고, LLM을 스스로 미세 조정할 수 있는 능력을 자랑합니다. Devin에 대한 오픈소스 대안이 곧 뒤따랐습니다. 하지만 해결한다고 주장하는 작업에서도 이러한 코딩 자동 조종 장치는 아직 그다지 좋지 않습니다. 예를 들어 Devin은 제시된 GitHub 문제의 14%만 해결했습니다. 그리고 소프트웨어 개발 의 실제 세계 는 훨씬 더 상호 작용적이고 복잡하며 많은 팀이 협력하여 대규모 문제를 공동 설계하고, 분류하고, 협업적으로 해결합니다. 따라서 이 기사에서는 적어도 지금으로서는 루프에 실제 인간이 있는 코딩 어시스턴트가 더 성공적일 것이라고 가정합니다.
2. The Top Programming Languages 2024
2024년 최고의 프로그래밍 언어
가장 인기 있는 프로그래밍 언어를 모아 정리한 이 컬트 인기 시리즈의 2024년판 에서는 예상 가능한 결과와 함께 새로운 트렌드가 등장했습니다.
아무도 놀라지 않겠지만, Python은 시대정신과 IEEE 회원들 사이에서 가장 인기 있는 언어로 차트의 정상에 올랐습니다. 고용주들은 약간 다른 선호도를 가지고 있습니다. 그들은 데이터베이스 쿼리 언어인 SQL (발음은 'sequel')을 아는 구직자에게 우위를 줍니다. SQL을 아는 것만으로는 충분하지 않으며 Python 이나 C++ 와 같은 보다 전통적인 프로그래밍 언어와 함께 사용해야 한다는 점에 유의해야 합니다 . 그러나 이미 언어에 능숙하고 취업 시장에서 우위를 점하고자 하는 사람들은 이력서에 SQL을 추가하는 것이 좋습니다.
새로운 추세에서 덜 알려진 언어인 Typescript 와 Rust는 작년 이후로 상당한 성과를 거두었습니다. 두 언어 모두 코더가 특정 유형의 오류를 저지르지 않도록 암묵적으로 보호하는 기능이 있습니다. Typescript는 프로그래머가 각 변수의 유형(부동 소수점, 정수, 부울 또는 기타)을 사용하기 전에 선언하도록 요구하여 안정성을 높입니다. Rust는 메모리 안전 하므로 프로그램이 쓸 수 없는 메모리에 데이터를 쓰지 못하도록 보호하여 일부 취약성을 닫습니다.
3. Why Bloat Is Still Software’s Biggest Vulnerability
왜 블로트가 여전히 소프트웨어의 가장 큰 취약점인가
1995년, Pascal 언어를 설계한 것으로 유명한 컴퓨터 과학의 선구자 Niklaus Wirth는 "린 소프트웨어에 대한 호소"라는 제목의 기사를 썼습니다. 이 기사에서 Wirth는 코드의 크기(문자 그대로의 줄 수와 메모리에서 차지하는 공간)가 늘어나는 것을 한탄했는데, 그는 이를 불필요하고 위험하다고 생각했습니다. 결국 코드를 많이 쓸수록 실수나 보안 취약점을 도입할 기회가 많아집니다.
거의 30년 후인 2024년 1월 Wirth가 세상을 떠나자 평생 기술자로 일한 Bert Hubert는 Wirth의 탄원을 다시 살펴보고 소프트웨어 팽창 상태가 얼마나 재앙적으로 악화 되었는지에 절망했습니다. 영혼의 외침으로 읽히는 이 새로운 탄원에서 Hubert는 상황이 얼마나 절박한지 설명합니다. 소프트웨어의 크기가 커져서 차고 문 오프너와 같은 간단한 애플리케이션도 구현하는 데 최대 5,000만 줄의 코드가 필요합니다. 코더는 실제로 무엇이 들어 있는지 알지 못한 채 많은 외부 라이브러리를 일상적으로 가져와서 코드 크기를 크게 늘리고 많은 잠재적인 취약점을 도입합니다. 보안 침해가 너무 흔해져서 많은 사람이 코드를 직접 실행하는 것이 안전하지 않다고 생각하고 대신 SaaS(Software as a Service)에 의존합니다.
엄청난 코드의 격노하는 바다에서 절망에 빠진 다른 소프트웨어 엔지니어에게 희망의 빛을 비추기 위해 Hubert는 온라인 이미지 공유를 지원하는 Trifecta라는 예제 애플리케이션을 작성했습니다. Trifecta는 최소한의 종속성을 가지고 있으며 코드 크기는 경쟁 솔루션의 일부에 불과한 3메가바이트입니다. 앞으로 30년 동안 소프트웨어 팽창을 통제할 수 있기를 바랍니다.
4. Perplexity.ai Revamps Google SEO Model For LLM Era
Perplexity.ai, LLM 시대를 위해 Google SEO 모델 개편
수십 년 동안 Google 검색은 너무 오랫동안 최고로 군림하여 "그냥 Google 검색 하면 된다"는 의미의 독점적인 동명사가 되었습니다.웹 검색에서 거대 기업의 지배력을 차지하는 것은 지금까지는 거의 불가능했습니다.엉성한 스타트업인 Perplexity.ai는 AI 도구를 사용하여 Google의 왕관에 도전했습니다 .2024년 말까지 Perplexity는 약 1,500만 명의 사용자를 보유했으며 , 이 요약의 저자도 이에 포함됩니다.이것은 Google의 약 50억 명의 사용자와 비교하면 여전히 푼돈이지만 Perplexity는 기존 검색에서는 제공하지 않는 LLM의 힘을 제공합니다.
2022년에 직원 4명으로 시작한 이 회사는 Slack 채널에서 AI 기반 검색이라는 아이디어를 우연히 발견했습니다. 그들은 특정 검색과 관련된 웹 페이지를 읽는 검색 증강 생성( RAG ), 웹 페이지의 순위를 매기는 변환기( BERT ) 의 양방향 인코더 표현 , 인터넷을 색인화하는 축소된 웹 크롤러를 포함한 여러 AI 도구를 결합했습니다.
5. MIT and IBM Find Clever AI Ways Around Brute-Force Math
MIT와 IBM은 무차별 대입 수학을 우회하는 영리한 AI 방법을 찾습니다.
대부분의 인공지능 모델은 데이터에 굶주려 있습니다 . 예를 들어, 챗봇은 잘 "말"하기 전에 대부분의 인터넷에서 훈련을 받습니다. 과학적 AI 모델도 다르지 않습니다. 많은 경우(예: 비행기 날개 주변의 공기 흐름 모델링 또는 별이 블랙홀로 붕괴되는 것) AI 모델을 위한 고품질 훈련 데이터를 만드는 것은 느리고 비용이 많이 듭니다.
한 가지 접근 방식은 AI에서 생성한 학습 데이터를 사용하여 다른 AI 모델을 학습시키는 것입니다. 하지만 이 방법도 비용이 많이 들고 정확하지 않을 수 있습니다. Georgia Institute of Technology, IBM Research, MIT의 연구원 팀은 원하는 정확도 에 도달하는 데 필요한 학습 데이터를 100배 줄이는 솔루션을 개발했습니다 . Physics-enhanced deep surrogate라고 불리는 이 모델은 기본 원리 물리학 이론과 신경망을 결합하여 각 부분의 합보다 더 나은 모델을 생성합니다.
6. We Need To Decarbonize Software
우리는 소프트웨어의 탈탄소화를 필요로 합니다.
인공 지능 이나 일반적인 컴퓨팅 의 에너지 비용에 대해 이야기할 때 우리는 보통 하드웨어를 떠올립니다. CPU와 GPU가 작업을 처리하는 데 얼마나 효율적인가요? 하지만 소프트웨어를 작성하는 방식은 종종 눈에 띄지 않는 엄청난 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 웹페이지를 적절하게 디자인하면 페이지를 로딩하는 데 발생하는 배출량의 93%를 줄일 수 있습니다.
보다 친환경적인 소프트웨어를 설계하는 것은 윈윈입니다. 소프트웨어 자체가 더 효율적이고, 더 빠르게 실행되며, 배출가스가 줄어듭니다. 하지만 필요한 솔루션을 설계하고 구현할 때는 약간의 인식과 생각이 필요합니다. 이 기사에서는 성장하는 친환경 소프트웨어 운동을 강조하고, 에너지 효율적인 웹사이트, 앱, AI 구현을 구축하기 위한 경험적 규칙을 제공합니다.
경영 컨설턴트 피터 드러커가 말했듯이, "측정되는 것은 개선된다." 이는 소프트웨어의 에너지 효과에도 해당합니다. 웹사이트, 코드베이스, AI 등의 배출량을 측정하는 도구가 점점 늘어나고 있지만, 전문가들은 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 접근성이 여전히 문제이며, 소프트웨어를 진정으로 탈탄소화하기 위해서는 더 나은 측정 도구가 필요하다고 말합니다.
7. Open-Source Software Is in Crisis
오픈소스 소프트웨어가 위기에 처해 있다
오픈소스 웹사이트 플랫폼 WordPress 의 창립자는 WordPress 호스팅 서비스 WP Engine 에 대해 중단 및 사망 통지서를 게시하여 프로젝트에 돈이나 개발자 시간을 기부하지 않는다고 주장했습니다. WP Engine은 이에 대해 창립자를 저작권 침해 혐의로 고소했습니다 .
이 법적 싸움은 오픈소스 모델의 핵심에 있는 근본적인 질문을 강조합니다 . 무료로 제공되는 작업에 대해 어떻게 돈을 받을 수 있을까요? 초기에는 열정적인 사람들이 여가 시간에 열정적인 프로젝트에 참여하여 오픈소스 개발을 했습니다. 지금은 이러한 열정적인 프로젝트가 모든 앱의 약 70~90%를 구동하고 있으며 대기업은 이를 통해 꽤 많은 돈을 벌고 있습니다. 이로 인해 위기가 정점에 도달했습니다. 오픈소스 프로젝트의 유지 관리자는 불만 수준이 증가하고 있으며 유지 관리가 부족한 프로젝트는 보안 취약성을 만들고 있습니다 . 하지만 희망이 있습니다. 유지 관리자에게 돈을 지불하겠다고 약속하도록 회사를 설득하려는 노력이 커지고 있습니다.
8. Science Fiction Short: Hijack
SF 단편: 하이재킹
행성 크기의 컴퓨터를 만들려면 무엇이 필요할까요? 전통적인 보고 모델과는 달리 IEEE Spectrum은 공상과학 작가인 Karl Schroeder에게 이 질문에 대한 답을 구상하도록 의뢰했습니다 . 기고 편집자 Charles Choi가 스토리에 주석을 달고, 허구의 세계가 실제 과학과 기술에 어떻게 의존하는지 설명했습니다.
수성으로 만든 컴퓨터에 떠다니는 가상의 마인드가 다른 행성을 테라포밍하려는 노력을 조직합니다. 용감한 신세계가 될까요, 아니면 외로운 태양계가 될까요?
The Top 8 Computing Stories of 2024
https://spectrum.ieee.org/top-computing-stories-2024
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