주요 내용
- ChatGPT는 기존 언어와 신규 언어를 포함한 광범위한 언어에 걸쳐 뛰어난 언어 지원을 제공합니다.
- ChatGPT는 코딩 작업에서 Gemini보다 더 높은 정확도와 코드 품질을 제공합니다.
- ChatGPT는 디버깅, 오류 감지, 컨텍스트 인식, 문제 해결 및 전반적인 프로그래밍 기능 면에서 뛰어납니다.
프로그래밍 프로젝트에 막혔다면 아이디어를 브레인스토밍하고, 깔끔한 코드를 작성하고, 까다로운 개념을 설명하는 데 도움이 되는 도구를 찾을 수 있습니다. 어떤 AI 챗봇을 선택하시겠습니까? 빠르고 유익한 Gemini인가요, 아니면 포괄적이고 강력한 ChatGPT인가요?
언어 지원
언어 지원 측면에서 ChatGPT는 Gemini보다 폭과 능숙도 면에서 뛰어납니다. Gemini는 공식적으로 Python, Go, TypeScript를 포함한 약 22개의 인기 있는 프로그래밍 언어를 지원하지만 ChatGPT의 언어 기능은 훨씬 더 광범위합니다.
Gemini와 달리 ChatGPT는 지원되는 언어의 공식 목록이 없습니다. 그러나 Gemini가 지원하는 인기 있는 언어뿐만 아니라 TypeScript 및 Go와 같은 새로운 언어부터 Fortran, Pascal 및 BASIC과 같은 오래된 언어까지 수십 개의 추가 언어를 처리할 수 있습니다.
언어 능력을 테스트하기 위해 PHP, JavaScript, BASIC, C++와 같은 언어로 간단한 코딩 작업을 시도했습니다. Gemini와 ChatGPT는 모두 인기 있는 언어에서 좋은 성과를 보였지만, ChatGPT만이 BASIC과 같은 오래된 언어로 프로그램을 설득력 있게 연결할 수 있었습니다.
정확도 및 코드 품질
프로젝트 마감일이 늦어지고 보일러플레이트 코드가 필요합니다. ChatGPT와 Gemini에 해당 기능을 구현하는 코드를 생성해 달라고 요청하면 두 도구 모두 수십 줄의 코드를 뱉어냅니다. 금방 이기는 거죠, 그렇죠?
하지만 어떤 도구의 코드가 요청한 기능을 제공할 수 있을까요? 두 AI 챗봇이 생성한 코드의 정확도와 품질을 비교하기 위해 간단한 코딩 작업을 완료하도록 했습니다. Gemini와 ChatGPT에 HTML, CSS, JavaScript를 사용하여 간단한 할 일 목록 앱을 생성하도록 요청했습니다. 프라이머는 제공하지 않았습니다. 목표는 두 챗봇이 제한된 정보로 얼마나 잘 수행할 수 있는지 확인하는 것입니다.
ChatGPT(GPT-4o)는 “충분히 좋은” 미학을 갖춘 기능적 코드를 생성했습니다. ChatGPT의 코드를 사용하면 작업을 추가하거나 삭제할 수 있습니다. 브라우저에서 ChatGPT의 결과를 실행한 후 얻은 결과는 다음과 같습니다.
다음으로, 저는 Google의 Gemini에 같은 작업을 반복하도록 요청했습니다. Gemini는 또한 기능적인 할 일 목록 앱을 생성할 수 있었습니다. 작업을 추가하고 삭제할 수도 있었지만, 전반적인 디자인은 그다지 매력적이지 않았습니다.
두 번째 테스트를 수행했는데, 이번에는 두 챗봇에게 Twitter(X.com) 피드를 다시 만들라고 했습니다. ChatGPT는 기능적인 트윗 기능이 있는 빈티지 스타일의 Twitter 피드를 생성했습니다. 텍스트 상자에 입력하고 트윗을 보내면 페이지에 동적으로 로드할 수 있었습니다. 제가 바랐던 Twitter 피드는 아니었지만 ChatGPT의 대부분 학습 데이터가 레거시 Twitter 코드로 가득 차 있다는 점을 고려하면 그 결과는 이해할 만합니다.
안타깝게도 이번 라운드에서 Google의 Gemini는 기능적 코드를 제공할 수 없었습니다. 수백 줄의 JavaScript 코드를 생성했지만 누락된 로직으로 채워야 할 플레이스홀더가 너무 많았습니다. 서두르신다면 플레이스홀더가 많은 이런 코드는 특별히 도움이 되지 않을 것입니다. 여전히 많은 개발 작업이 필요할 테니까요. 이런 경우 처음부터 코드를 작성하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
저는 몇 가지 기본적인 코딩 작업을 시도해 보았고, 모든 경우에서 ChatGPT의 솔루션이 분명히 더 나은 선택이었습니다.
디버깅 및 오류 감지
오류와 버그는 프로그래머가 싫어하는 퍼즐과 같습니다. 당신을 미치게 만들겠지만, 그것을 고치는 것은 꽤 만족스럽습니다. 그러니 코드에서 버그에 부딪혔을 때, Gemini나 ChatGPT에 도움을 요청해야 할까요? 피하려는 오류의 유형에 따라 달라질 수 있습니다.
결정하기 위해, 두 AI 챗봇에게 두 가지 디버깅 문제를 주었습니다. 먼저, 두 챗봇에게 간단한 PHP 코드의 논리적 오류를 해결하도록 했습니다. 논리적 오류는 코드의 의도에 따라 달라지기 때문에 구문 오류보다 발견하기 어려운 것으로 악명이 높습니다.
이 스크린샷의 코드는 실행되고 많은 경우 올바른 결과를 생성합니다. 그러나 즉시 나타나지 않는 여러 가지 논리 오류가 있습니다. 찾을 수 있습니까? Gemini에 도움을 요청했지만 불행히도 챗봇은 코드의 논리 오류를 찾아낼 수 없었습니다.
제미니가 문제를 해결하려는 세 번의 시도 중 어느 것도 정확하지 않았습니다. 저는 6개월 전에 비슷한 문제를 시도했지만 똑같은 실망스러운 결과를 얻었습니다. 제미니는 이 부분에서 개선되지 않은 듯합니다.
그래서 ChatGPT에 도움을 요청했고, ChatGPT는 즉시 논리적 오류를 찾아냈습니다.
제미니는 또한 오류를 수정하기 위해 코드를 다시 썼습니다.
다른 버그 사냥과 수정 작업을 몇 번 시도한 후, ChatGPT가 분명히 더 나은 성과를 보였습니다. 하지만 Gemini가 완전히 실패한 것은 아니었습니다. 제가 던진 많은 구문 오류를 수정할 수 있었지만, 복잡한 오류, 특히 논리적 오류에는 어려움을 겪었습니다.
컨텍스트 인식
코딩에 AI 챗봇을 사용하는 데 있어 가장 큰 과제 중 하나는 비교적 제한적인 컨텍스트 인식입니다. 잘 정의된 작업에 대해 별도의 코드 조각을 만들 수는 있지만 더 큰 프로젝트의 코드베이스를 구축하는 데 어려움을 겪습니다.
예를 들어, AI 챗봇이 있는 웹 앱을 빌드한다고 가정해 보겠습니다. 등록 및 로그인 HTML 페이지에 대한 코드를 작성하라고 하면 완벽하게 처리합니다. 그런 다음 챗봇에 로그인 로직을 처리하는 서버 측 스크립트를 생성하라고 요청합니다. 간단한 작업이지만 컨텍스트 인식이 제한되어 나머지 코드와 일치하지 않는 새 변수와 명명 규칙이 있는 로그인 스크립트를 생성할 수 있습니다.
어느 챗봇이 컨텍스트 인식을 더 잘 유지할 수 있을까요? 저는 두 도구에 동일한 프로그래밍 작업을 주었습니다. ChatGPT가 이미 빌드할 수 있다는 것을 알고 있는 채팅 앱입니다.
GPT-4 Turbo와 128k 컨텍스트 윈도우가 출시된 이후, ChatGPT가 훨씬 더 많은 컨텍스트를 더 오랜 기간 유지하는 능력이 크게 향상되었습니다. 4k 컨텍스트 윈도우 GPT-4를 사용하여 ChatGPT로 채팅 앱을 처음 빌드했을 때, 컨텍스트에서 벗어나는 사소한 사건만 있었을 뿐 비교적 순조롭게 진행되었습니다.
2023년 11월에 128k GPT-4 Turbo로 동일한 프로젝트를 재생성한 결과, 컨텍스트 인식이 현저히 향상되었습니다. 6개월 후인 2024년 5월에는 컨텍스트 인식에 큰 변화가 없었지만, 악화도 없었습니다.
불행히도, 제가 같은 프로젝트에서 Gemini(당시 이름은 Bard)를 처음 시도했을 때, 프로젝트의 맥락을 추적하지 못하고 앱을 완성하지 못했습니다. 몇 차례의 업데이트 후에, 저는 같은 프로젝트에서 Gemini를 다시 테스트했고, 더 악화된 것 같습니다. 그래서, 다시 한번, 맥락 인식 측면에서 ChatGPT가 승리합니다.
문제 해결
이 시점에서 Google의 Gemini는 여러 면에서 부족합니다. 하지만 마침내 승리할 수 있을까요? 문제 해결 능력을 시험해 보겠습니다. 때로는 문제가 있지만, 프로그래밍 방식으로 표현하는 방법을 잘 모르고, 더군다나 해결하는 방법도 잘 모를 때가 있습니다.
이런 상황에서 Gemini와 ChatGPT와 같은 챗봇이 유용할 수 있습니다. 저는 두 챗봇 모두에게 “특정 단어가 텍스트에 몇 번 등장하는지 세는 JavaScript 코드를 작성하세요.“
Google Gemini의 결과는 다음과 같습니다.
그리고 ChatGPT의 결과는 다음과 같습니다.
처음에는 두 접근 방식 모두 꽤 견고해 보입니다. Gemini의 접근 방식은 간결해 보이기도 합니다. 그러나 ChatGPT의 코드는 텍스트에서 단어 발생 횟수를 세는 데 더 강력하고 정확한 접근 방식을 취합니다. 단어 경계와 대소문자 구분을 고려하고, 구두점을 적절히 처리하며, 더 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 다시 한 번 말하지만, ChatGPT가 더 뛰어납니다.
ChatGPT의 접근 방식은 구두점과 특수 문자와 같은 모든 비단어 문자를 단어 구분 기호로 처리할 수 있는 방식으로 입력 텍스트를 단어로 나눕니다. 반면 Gemini는 공백만 구분 기호로 간주합니다. 이 접근 방식은 텍스트에 구두점이나 단어 내에 다른 비단어 문자가 포함되어 있거나 단어가 공백 문자로 구분되지 않은 경우 실패할 수 있습니다.
Google Gemini는 내가 비교에 사용한 모든 지표에서 거의 졌기 때문에, 나는 그것을 구원할 기회를 주기로 했습니다. 나는 챗봇에게 “코딩에 더 나은 건? ChatGPT인가 Gemini인가?” 답변은 다음과 같습니다.
제가 부분적으로 동의할 만한 것 같습니다! 저는 ChatGPT에 평가에 대해 어떻게 생각하는지 물었고 그들은 동의했습니다:
이제, 이것이 매우 정상적인 것처럼 보이지만, 여기에는 흥미로운 반전이 있습니다. 작년 내내 Gemini(당시 Bard)는 항상 자신 있게 더 나은 코드를 생산할 수 있고, 더 효율적이며, 더 적은 실수를 한다고 주장했습니다. 2023년 11월에 제가 테스트한 것 중 하나의 스크린샷입니다.
쌍둥이자리는 이제 좀 더 자기 인식력이 높아지고 겸손해진 것 같습니다!
프로그래밍 기능
ChatGPT와 Gemini는 모두 프로그래밍 전용의 주요 기능이 없습니다. 그러나 두 챗봇 모두 효과적으로 사용하는 방법을 안다면 프로그래밍 경험을 크게 향상시킬 수 있는 기능이 있습니다.
ChatGPT는 챗봇을 사용할 때 프로그래밍 프로세스를 간소화할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. Memory 및 Custom GPT와 같은 유용한 추가 기능을 사용하면 특정 프로그래밍 요구 사항에 맞게 ChatGPT를 사용자 정의할 수 있습니다.
예를 들어, 사용자 지정 GPT 기능은 관련 파일을 업로드하여 특정 프로젝트에 대한 ChatGPT의 전문화된 미니 버전을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 코드 디버깅, 최적화 및 새로운 기능 추가와 같은 작업이 훨씬 간단해집니다. 전반적으로 Google의 Gemini와 비교했을 때 ChatGPT에는 프로그래밍 경험을 향상시킬 수 있는 더 많은 기능이 포함되어 있습니다.
ChatGPT는 독보적인 리그에 있습니다
Google의 Gemini는 많은 과대광고를 받았기 때문에 ChatGPT에 비해 얼마나 부족한지 보면 놀랄 수 있습니다. ChatGPT가 분명히 앞서 나갔지만 Google의 막대한 리소스가 그 이점을 침식하는 데 도움이 될 것이라고 생각할 수도 있습니다.
이러한 결과에도 불구하고 Gemini를 프로그래밍 보조 도구로 간주하는 것은 현명하지 못할 것입니다. ChatGPT만큼 강력하지는 않지만 Gemini는 여전히 상당한 펀치력을 가지고 있으며 빠른 속도로 진화하고 있습니다.
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