생성적 AI 시대에 StackOverflow가 적응하는 방법: 포괄적 가이드

소프트웨어 개발자들이 프로그래밍 지원을 위해 가장 많이 사용하는 플랫폼 중 하나인 StackOverflow는 최근 어려움을 겪고 있습니다. StackOverflow는 69%의 질문에 답변을 제공하는 인상적인 기록을 보유하고 있지만, 트래픽은 감소하고 있습니다. Similarweb의 데이터에 따르면, StackOverflow의 트래픽은 전년 대비 14% 감소했다고 합니다(반면 StackOverflow 측에서는 5%에 가깝다고 주장합니다). 이러한 감소의 주요 원인은 ChatGPT 및 GitHub Copilot과 같은 AI 코딩 제품의 등장입니다. 이러한 제품들은 의미 있는 코드 작성 기능을 갖추고 있어 StackOverflow와 거의 비슷한 수준의 프로그래밍 지원을 제공할 수 있습니다. 아이러니하게도, 이러한 AI 제품들의 대형 언어 모델(LLM)은 StackOverflow 데이터에서 스크랩된 데이터를 사용하여 훈련되었습니다.

 

생성적 AI 시대에 StackOverflow가 적응하는 방법: 포괄적 가이드

 

 

이러한 상황 속에서 StackOverflow는 언론의 혹독한 비판을 받아왔습니다. Business Insider의 'Death by LLM' 기사에서는 다음과 같이 언급되었습니다:

“AI 세계의 인터넷의 미래에 오신 것을 환영합니다. Stack Overflow와 Wikipedia와 같은 온라인 커뮤니티는 전문가들과 호기심 많은 사람들이 모여 정보를 자유롭게 공유할 수 있는 허브로 번성했습니다. 이제 이러한 디지털 만남의 장소는 대형 기술 회사들이 인간 데이터를 수집하여 대형 언어 모델을 훈련시키기 위해 약탈하고 있습니다.”

이러한 생성적 AI 붐에서 등장한 새로운 제품들은 이러한 온라인 포럼의 미래를 위협하고 있습니다. 챗봇은 질문에 명확하고 자동으로 답변하며, 종종 쾌적한 방식으로 정보를 제공합니다. 따라서 사람들은 정보를 얻기 위해 다른 사람들과 상호작용할 필요가 없습니다.

이러한 주목 속에서 StackOverflow는 두 가지 접근 방식을 통해 이 도전에 대응하고 있습니다:

1. 몇 주 전, StackOverflow는 플랫폼의 5천만 개 이상의 질문과 답변을 모델 훈련에 사용하는 대형 AI 개발자들에게 비용을 청구하기 시작할 것이라고 발표했습니다(이 문제는 데이터 스크래핑 기사에서 자세히 다루었습니다).
2. 지난주, StackOverflow는 OverflowAI 제품을 출시했습니다. 이 제품은 실제로 유용한 생성적 AI 기능 세트로, StackOverflow의 두 번째 도약을 도울 것입니다. 이번 기사에서는 이 부분에 중점을 둘 것입니다.

 

 

StackOverflow를 방해하는 AI 코드 작성 도구

현재 시장에는 여러 AI 코드 작성 및 편집 도구가 있습니다. 이러한 도구들은 독립적인 제품(예: OpenAI Codex, ChatGPT, Google Bard)일 수도 있고, 기존 플랫폼에 통합된 제품(예: GitHub Copilot, Replit Ghostwriter, Amazon CodeWhisperer)일 수도 있습니다. 이들은 코드 생성, 코드 편집, 자동 완성 및 디버깅을 포함한 다양한 기능을 제공합니다.

네이티브 배포 제품(GitHub Copilot과 같은)은 프로그래머들이 이미 사용 중인 환경 내에서 원활하게 작동할 수 있기 때문에 큰 이점을 가지고 있습니다. 예를 들어, CodeGPT는 Visual Studio Code(인기 있는 코드 편집 도구) 내에서 제품을 사용할 수 있는 플러그인을 제공합니다.

기존의 AI 코드 작성 도구는 특정 작업에 능숙합니다. 예를 들어, 이 Reddit 스레드는 여러 웹 개발자들이 GitHub Copilot에 대한 피드백을 캡처한 것으로, 제품이 새 코드를 작성해야 하는 상황에서 시간을 절약하고자 할 때 유용하다는 전반적인 주제를 담고 있습니다. 그러나 이러한 상황에서도 종종 일관되지 않은 결과를 제공합니다.

OverflowAI가 하는 일

OverflowAI는 사용자 질문에 직접 답변을 제공하고, 개발자 환경 내에서 사용성을 높이며, 기업 내 지식을 강화하는 세 가지 주요 측면에 중점을 두고 있습니다.

직접 답변 제공

OverflowAI 검색은 사용자에게 Q&A 형식으로 직접 답변을 제공하지만, 실제 StackOverflow 게시물로 연결되는 여러 링크를 제공합니다. 이를 통해 신뢰를 형성하고, AI가 제공하는 답변이 사용자의 문제를 완전히 해결하지 못할 때 더 깊이 탐구할 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 접근 방식은 간단한 질문에 대한 직접적인 답변을 제공하면서도 어려운 질문에 대해서는 탐구적인 경로로 사용자를 안내하는 균형을 유지합니다.

개발자 환경 내 사용성 향상

제품은 Visual Studio Code를 통한 확장을 통해 모든 기능을 개발자 환경 내에서 사용할 수 있게 합니다. 이를 통해 StackOverflow는 네이티브 통합 코딩 도우미와 더 효과적으로 경쟁할 수 있으며, 개발자가 브라우저에서 검색하지 않고도 코딩 환경 내에서 답변을 얻을 수 있도록 합니다.

기업 내 지식 강화

OverflowAI는 기업 고객을 위해 회사 내 다양한 정보 출처(내부 Q&A, 위키 페이지, 문서 저장소 등)를 연결하여 개발자를 위한 통합 Q&A 경험을 제공합니다. 내부 데이터와 StackOverflow 데이터를 활용하고, 이를 Q&A 인터페이스로 쉽게 노출함으로써 엔지니어링 조직의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, Slack 통합을 통해 이 기능을 원활하게 노출할 계획입니다.

StackOverflow 전략의 주요 트렌드

StackOverflow는 정확히 공개된 회사는 아니지만, Prosus에 의해 소유되고 있으며, 이는 더 큰 홀딩 회사인 Naspers의 일부로, 상장되어 있습니다. 따라서 명확한 수익 데이터를 얻기 어렵지만, 2022년 5월에 발표된 Prosus의 보고서는 다음과 같은 정보를 제공합니다:

• 2022년 StackOverflow는 약 8,900만 달러의 수익을 올렸으며, 이는 엔터프라이즈 제품 StackOverflow for Teams와 Reach 제품(광고 및 고용 브랜딩)으로 50-50으로 나뉩니다.
• 2021년에서 2022년 사이에 StackOverflow for Teams의 수익은 69% 증가한 반면, Reach 제품의 수익은 12% 감소했습니다.

이 수익 데이터와 OverflowAI 제품이 하는 일을 결합하면 StackOverflow가 생성적 AI 세계에서 나아가고 있는 방향에 대한 몇 가지 명확한 트렌드를 볼 수 있습니다:

1. 광고 비즈니스의 감소: 트래픽과 직접적으로 연결된 광고 비즈니스는 감소하고 있습니다. 이는 필연적이며, 소비자들이 더 쉬운 질문에 대한 답변을 직접 얻기 때문에 페이지 뷰가 줄어들기 때문입니다.
2. 어려운 질문에 대한 답변 제공: StackOverflow는 어려운 질문에 대한 답변을 제공하는 중요한 소스로 계속 남아 있을 것이며, 회사의 생성적 AI 푸시를 통해 질문과 답변의 양이 계속 증가할 것입니다.
3. 사용자 경험 개선: StackOverflow는 사용자에게 가장 큰 가치를 제공할 수 있는 경험(예: OverflowAI 검색 및 Visual Studio Code 확장)을 구축하고, 고객이 이러한 뛰어난 경험에 비용을 지불할 의향이 있는 제품 라인에 집중할 것입니다.
4. 데이터 라이선스 프로그램 가속화: AI 회사에 데이터 훈련을 위해 비용을 청구하는 프로그램이 가속화될 것입니다.

이러한 트렌드는 StackOverflow가 성공적으로 회사의 다음 단계로 전환하고 있으며, 잠재적인 혼란을 극복하기 위해 올바른 제품 및 비즈니스 투자를 했음을 나타냅니다. 또한, 다른 Q&A 플랫폼이 활용할 수 있는 플레이북을 제공하여 가치 있는 커뮤니티 서비스를 수행했습니다. 전반적으로 StackOverflow의 미래 방향은 긍정적이며, 이는 앞으로 번창하는 콘텐츠 생태계를 촉진할 것입니다.