올해, IEEE 스펙트럼 독자들은 소프트웨어에 관한 모든 것에 깊은 관심을 가졌습니다. 오픈 소스의 소란스러운 세계에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 코드의 크기가 보안 취약점을 유발하는 이유, 비효율적인 코드의 에너지 비용을 어떻게 심각하게 받아들여야 하는지 등입니다. 끊임없이 증가하는 인공 지능의 존재는 LLM 기반 인터넷 검색 도구를 도입하고 과학 응용 분야에서 AI의 풍부한 데이터 수요에 대한 방법을 찾고 코딩 부조종사에서 완전 자율 코더로 전환함으로써 컴퓨팅 세계에서도 알려졌습니다. 아직 작업이 진행 중입니다.
그리고 올해 최고의 컴퓨팅 이야기 목록의 맨 아래까지 스크롤하면 다음과 같은 형태의 간식을 찾을 수 있습니다. IEEE 스펙트럼 원래의 SF 단편.
1. AI 코딩은 부조종사(Copilot)에서 자동조종장치(Autopilot)로 전환됩니다.
안드리 오누프리옌코/게티 이미지
AI는 2024년 컴퓨팅 영역에서도 1위 자리를 차지할 운명이었다. 코딩 도우미Github처럼 부조종사 아니면 아마존의 코드위스퍼러이미 소프트웨어 엔지니어링이 수행되는 방식을 바꾸고 있습니다. 이는 명백한 불안을 야기합니다. AI 코더는 소프트웨어 엔지니어 일자리를 구하러 옴?
짧은 대답은 아직은 아니다입니다. 그리고 노력이 부족해서가 아닙니다. AI 연구소, 인식이름이 완전히 자율적인 AI 소프트웨어 엔지니어를 만들었습니다. AI가 되다. Devin은 웹 사이트를 디자인, 구축 및 배포하고, 코드베이스의 버그를 수정하고, LLM을 미세 조정하는 능력을 자체적으로 자랑합니다. Devin에 대한 오픈 소스 대안이 곧 이어졌습니다. 그러나 그들이 해결한다고 주장하는 작업에서도 이러한 코딩 자동 조종 장치는 아직 그다지 좋지 않습니다. 예를 들어 Devin은 제시된 GitHub 문제의 14%만 해결했습니다. 그리고 소프트웨어 개발의 실제 세계는 훨씬 더 상호 작용적이고 복잡합니다. 많은 팀이 함께 협력하여 대규모 문제를 공동 설계하고 분류하고 공동으로 해결합니다. 따라서 이 기사에서는 적어도 현재로서는 루프에 실제 사람이 포함된 코딩 보조자가 더 성공적일 것이라고 가정합니다.
2. 2024년 최고의 프로그래밍 언어
IEEE 스펙트럼/게티 이미지
그만큼 2024년 할부 이 컬트가 가장 좋아하는 것 중 모아서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 새로운 트렌드와 함께 예측 가능한 결과가 나타났습니다.
아무도 놀라지 않고, 파이썬 시대정신과 IEEE 회원들 사이에서 가장 인기 있는 언어로 차트 1위를 차지했습니다. 고용주는 약간 다른 선호도를 가지고 있습니다. SQL (‘sequel’로 발음), 데이터베이스 쿼리 언어입니다. SQL을 아는 것만으로는 충분하지 않으며 Python이나 Python과 같은 보다 전통적인 프로그래밍 언어와 짝을 이루어야 한다는 점에 유의해야 합니다. C++. 그러나 이미 언어에 능숙하고 취업 시장에서 우위를 점하려는 사람들은 이력서에 SQL을 추가하는 것이 좋습니다.
새로운 트렌드에서는 잘 알려지지 않은 언어 타이프스크립트 그리고 녹 작년부터 상당한 이익을 얻었습니다. 두 언어 모두 코더가 특정 유형의 오류를 범하지 않도록 암시적으로 보호하는 기능을 가지고 있습니다. Typescript를 사용하려면 프로그래머가 각 변수(부동 소수점, 정수, 부울 등)의 유형을 사용하기 전에 선언해야 하므로 안정성이 향상됩니다. 러스트는 메모리 안전이는 프로그램이 쓰지 말아야 할 메모리에 데이터를 쓰지 못하도록 보호하여 일부 취약점을 닫는 것을 의미합니다.
3. 블로트(Bloat)가 여전히 소프트웨어의 가장 큰 취약점인 이유
다니엘 젠더
1995년에는 니클라우스 워스언어 설계로 유명한 컴퓨터 과학의 선구자 파스칼“린 소프트웨어를 위한 간청”이라는 제목의 기사를 썼습니다. Wirth는 그 글에서 문자 그대로의 라인 수와 메모리에서 차지하는 공간이 늘어나는 코드 크기를 불필요하고 위험하다고 한탄했습니다. 결국, 더 많은 코드를 작성할수록 실수나 보안 취약점이 발생할 가능성이 더 커집니다.
거의 30년 후인 2024년 1월 Wirth가 세상을 떠나자 평생 기술자로 일해 온 버트 휴버트 Wirth의 탄원을 재검토하고 절망했습니다. 얼마나 재앙적으로 더 나쁠까 소프트웨어 팽창 상태가 되었습니다. 영혼의 외침으로 읽히는 이 새로운 간청에서 Hubert는 상황이 얼마나 심각한지 설명합니다. 소프트웨어의 크기가 거대해졌고, 차고 문 오프너처럼 간단한 응용 프로그램을 구현하려면 최대 5천만 줄의 코드가 필요합니다. 코더는 그 안에 무엇이 있는지 제대로 알지 못한 채 일상적으로 많은 외부 라이브러리를 가져오므로 코드 크기가 크게 늘어나고 잠재적인 취약점이 많이 발생합니다. 보안 위반이 너무 흔해져서 많은 사람들이 서비스형 소프트웨어(Software-as-a-Service)에 의존하여 코드 자체를 실행하는 것이 안전하지 않다고 생각합니다.
거대한 코드의 바다에서 절망하고 있는 다른 소프트웨어 엔지니어들에게 희망의 등불을 비추기 위해 Hubert는 온라인 이미지 공유를 지원하는 Trifecta라는 예제 애플리케이션을 작성했습니다. Trifecta는 경쟁 솔루션 크기의 일부인 3MB의 코드로 최소한의 종속성과 클럭을 가지고 있습니다. 앞으로 30년 동안 소프트웨어 팽창이 통제될 것으로 기대됩니다.
4. Perplexity.ai, LLM 시대를 위한 Google SEO 모델 개편
iStock
수십 년 동안, Google 검색은 ‘Just Google it’과 같이 오랫동안 최고의 자리를 차지했습니다. 지금까지는 웹 검색 분야에서 거대 기업의 지배력을 장악하는 것이 거의 불가능했습니다. 허름한 스타트업, Perplexity.aiAI 도구를 사용했습니다 구글의 왕관에 도전하다. 2024년 말 이전에 Perplexity는 대략적으로 사용자 1,500만 명전체 공개자는 이 요약본의 작성자를 포함합니다. 이것은 여전히 Google과 비교하면 멍청한 변화입니다. 거의 50억 하지만 Perplexity는 기존 검색이 제공하지 않는 LLM의 힘을 제공합니다.
2022년 직원 4명으로 시작한 이 회사는 우연히 Slack 채널에서 AI 기반 검색에 대한 아이디어를 발견했습니다. 그들은 검색 증강 생성(조각) 특정 검색과 관련된 웹 페이지를 읽으려면 변환기(변환기)에서 표현된 양방향 인코더(버트) 웹 페이지 순위를 매기고 인터넷 색인을 생성하는 축소된 웹 크롤러입니다.
5. MIT와 IBM, 무차별 대입 수학에서 영리한 AI 방법 발견
조슈아 소르티노/Unsplash
대부분의 인공지능 모델은 데이터에 굶주린. 예를 들어, 챗봇은 잘 “말”할 수 있기 전에 대부분의 인터넷에서 훈련을 받습니다. 과학적 AI 모델도 다르지 않습니다. 비행기 날개 주변의 공기 흐름 모델링, 블랙홀로의 별 붕괴 등 많은 경우 AI 모델을 위한 고품질 훈련 데이터를 생성하는 것은 느리고 비용이 많이 듭니다.
한 가지 접근 방식은 AI 생성 교육 데이터를 사용하여 다른 AI 모델을 교육하는 것입니다. 그러나 그것조차도 비용이 많이 들고 부정확할 수 있습니다. Georgia Institute of Technology, IBM Research, MIT의 연구진이 개발한 해결책 저것 훈련 데이터를 잘라냅니다 100배만큼 원하는 정확도에 도달하는 데 필요합니다. 물리학으로 강화된 심층 대체라고 불리는 그들의 모델은 첫 번째 원리 물리학 이론과 신경망을 결합하여 부분의 합보다 더 나은 모델을 생성합니다.
6. 소프트웨어를 탈탄소화해야 합니다
엘리아스 스타인
에너지 비용에 관해 이야기할 때 인공지능또는 컴퓨팅 전반우리는 일반적으로 하드웨어에 대해 생각합니다. 작업을 처리하는 데 CPU와 GPU가 얼마나 효율적입니까? 그러나 우리가 소프트웨어를 작성하는 방식은 종종 눈에 띄지 않는 엄청난 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 웹페이지를 적절하게 디자인하면 페이지를 로드할 때 발생하는 배출량을 93% 줄일 수 있습니다.
친환경 소프트웨어 설계 윈윈(win-win)입니다. 소프트웨어 자체가 더 효율적이고, 더 빠르게 실행되며, 배출량이 더 적습니다. 그러나 필요한 솔루션을 설계하고 구현할 때는 어느 정도의 인식과 생각이 필요합니다. 이 기사에서는 점점 증가하는 친환경 소프트웨어 운동을 강조하고 에너지 효율적인 웹 사이트, 앱 및 AI 구현을 구축하기 위한 경험 법칙을 제공합니다.
경영 컨설턴트인 피터 드러커(Peter Drucker)는 “측정하면 개선된다”고 말했습니다. 이는 소프트웨어의 에너지 효과에도 적용됩니다. 웹사이트, 코드베이스, AI 등의 배출량을 측정하는 도구가 점점 늘어나고 있지만 전문가들은 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 접근이 여전히 문제이며 소프트웨어를 실제로 탈탄소화하려면 더 나은 측정 도구가 필요하다고 말합니다.
7. 오픈소스 소프트웨어가 위기에 처해 있다
무어 스튜디오/iStock
오픈소스 웹사이트 플랫폼 창시자 워드프레스 출판하다 휴전 WordPress 호스팅 서비스에 대한 반대 편지 WP 엔진프로젝트에 돈이나 개발자 시간을 돌려주지 않는다고 주장합니다. WP 엔진 고소당하다 저작권 위반에 대한 창립자 응답.
이 법적 싸움은 근본적인 질문을 강조합니다 오픈 소스 모델의 핵심: 무료로 제공되는 일에 대한 대가는 어떻게 받나요? 초창기에는 열정적인 사람들이 여가 시간에 열정적인 프로젝트에 참여하면서 오픈소스 개발을 수행했습니다. 이제 이러한 열정적인 프로젝트가 추정된 전체 앱의 70~90%와 대기업은 이를 통해 상당한 수익을 올리고 있습니다. 이로 인해 위기가 정점에 이르렀습니다. 오픈 소스 프로젝트 관리자들은 점점 더 많은 불만을 보고하고 있으며, 관리가 부족한 프로젝트에서는 보안 취약점. 그러나 희망은 있습니다. 기업이 유지 관리 담당자에게 급여를 지급하겠다고 약속하도록 설득하려는 노력이 늘어나고 있습니다.
8. SF 단편: 납치
앤드류 아처
행성 크기의 컴퓨터를 만들려면 무엇이 필요할까요? IEEE Spectrum은 전통적인 보고 모델에서 벗어나 SF 작가에게 의뢰했습니다. 칼 슈뢰더구상하다 이 질문에 대한 대답. 기고 편집자 Charles Choi는 이야기에 주석을 달아 가상의 세계가 실제 과학과 기술을 어떻게 활용하는지 설명했습니다.
수성 행성으로 만들어진 컴퓨터에 떠 있는 가상 정신은 다른 행성을 테라포밍하려는 노력을 조율합니다. 그것은 멋진 신세계일까요, 아니면 외로움의 태양계일까요?
