AI가 기술 채택을 저해하는 이유
- AI 모델의 도입과 통합이 개발자들의 새로운 기술 채택을 저해하고 있음
- AI 도구의 지원 여부에 따라 기술 선택이 이루어지는 경향이 있음
- AI의 영향력이 문서화 및 지원 가용성을 크게 증폭시킴
지식 격차
- 대규모 언어 모델은 방대한 데이터셋과 긴 훈련 기간이 필요함
- 훈련 데이터가 이미 구식이 될 가능성이 높음
- AI의 지식 갭이 새로운 기술의 채택을 저해함
- AI 모델이 최신 기술을 지원하지 못하면 해당 기술의 사용이 감소함
- AI 지원 부족이 기술의 채택을 방해하고, 이는 다시 AI 모델의 훈련 데이터 부족으로 이어짐
시스템 프롬프트의 영향
- AI 도구가 특정 기술에 대한 '선호'를 보이는 경향이 있음
- Claude 3.5 Sonnet은 React와 Tailwind를 자주 사용함
- AI 모델이 사용자의 의도와 상관없이 특정 기술로 코드를 생성하는 경우가 있음
- 시스템 프롬프트가 기술 선택에 영향을 미침
테스트
- 여러 AI 모델을 테스트한 결과, Claude와 ChatGPT는 React와 Tailwind를 선호함
- Gemini는 HTML/CSS/JS를 사용하지만 React를 추천함
- DeepSeek는 다양한 기술을 사용하지만 실제 앱을 생성하지 않음
반성
- 초보 개발자는 AI 모델의 초기 출력에 의존할 가능성이 높음
- AI 모델이 기술 선택에 영향을 미치고 있음
- AI 회사는 모델의 기술 편향에 대한 투명한 문서를 제공해야 함
- AI 모델의 훈련과 프롬프트 결정이 소프트웨어 개발 방향을 형성하고 있음
추가 연구
- 시스템 프롬프트와 패키지 다운로드 트렌드를 비교하여 상관관계를 식별할 수 있음
- 외부 변수에 의해 데이터가 영향을 받을 수 있어 분석이 어려울 수 있음