Dev.to헤드라인2026. 06. 24. 01:59

25년간의 결정론적 소프트웨어 엔지니어링이 AI 시스템 구축에 대해 가르쳐준 것

요약

전통적인 결정론적 소프트웨어 엔지니어링과 AI 시스템의 차이점을 분석합니다. AI 시스템은 확률적 특성을 가지므로 기존의 Pass/Fail 방식이 아닌 분포와 임계값을 고려한 새로운 평가(Evals) 방식이 필요함을 강조합니다.

AI 엔지니어링의 가장 이상한 점 중 하나는, 제품의 품질은 점점 나빠지고 있는데 테스트 스위트(test suite)는 100% 통과(green) 상태일 수 있다는 것입니다.

전통적인 소프트웨어는 우리에게 절대적인 방식으로 생각하도록 가르쳤습니다:

AI 시스템은 우리로 하여금 분포 (distributions), 임계값 (thresholds), 신뢰 구간 (confidence intervals), 그리고 트레이드오프 (trade-offs)를 고려하여 생각하도록 강제합니다.

이는 미묘한 변화이지만, 소프트웨어를 구축하고, 테스트하고, 배포하는 방식을 변화시킵니다.

저는 AI 기반 애플리케이션을 구축하고 평가 (evals)를 배우면서 얻은 몇 가지 교훈을 정리했습니다.

다른 이들이 프로덕션 AI 시스템에서 평가 (evaluation)와 회귀 테스트 (regression testing)에 어떻게 접근하고 있는지 궁금하시다면 확인해 보세요.

그리고 여러분이 직접 찾아보지 않아도 되도록 이 주제에 관한 가장 최신 연구 요약본을 여기 준비했습니다 :-)

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