As the IT era began in earnest, programmers emerged as a vital new profession. At times, programming was regarded as a highly desirable career; at other times, the intense workload caused it to be viewed as one of the most demanding occupations. Nevertheless, throughout the IT era, programmers have been a core driving force of technology and a key source of business competitiveness.

Global companies such as Google and Microsoft grew through the technology, ideas, and efforts of countless programmers.

The economic rewards received by programmers have varied widely. Developers working for large corporations have sometimes earned substantial compensation, while many programmers who supported open-source software contributed remarkable technologies to the world without receiving equally large financial returns. Even so, it is undeniable that the efforts of countless programmers have helped the world advance at extraordinary speed.

Then came AI. The people who created AI were themselves programmers, engineers, and researchers. Many of the algorithms and technologies used by AI were also strengthened by the contributions of developers who supported open technologies and open-source communities.

Programming, however, has always been demanding work. Writing complex code while maintaining intense concentration for long periods can require enormous mental and physical effort.

One of the long-standing goals of programmers has therefore been to automate difficult and repetitive work. Programming languages and development tools have gradually evolved toward making development easier and more productive.

In Android development, Kotlin has become widely used; Apple promotes Swift for iPhone development; and Microsoft has developed productive platforms around C# and .NET. These developments share a common goal: to make software development faster and easier.

Since the emergence of AI, the way programmers develop software has begun to change. In the past, programmers wrote code directly in development tools. Today, developers can describe the code they need to AI, receive AI-generated source code, place that code into a development tool, compile it into an executable file, or deploy it to a platform and run it.

We are moving from an era in which people perform all coding themselves toward an era in which AI can perform a significant portion of the coding. As a result, the act of writing code itself can become less difficult and less labor-intensive.

This change requires us to reconsider the traditional distinction between ‘easy’ and ‘difficult’ programming languages.

We created programming languages and tools that were easier for humans to use because humans were doing the coding. When AI performs much of the coding, the situation changes.

C is one of the oldest programming languages still in widespread use and is particularly well suited to systemlevel integration. Because C is compiled into native machine code and can interact closely with computer systems, it can provide efficient resource use, relatively low memory overhead, and high execution performance.

The difficulty is that C programming can require substantial technical knowledge. This is one reason higher-level languages and development environments were created: even when they introduce additional abstraction or resource overhead, they can make development easier and improve human productivity.

C provides fine-grained control over performance and system resources, which makes it strong in system programming and high-performance applications. However, it can demand significant knowledge and effort from human developers. This led to the growth of high-level and scripting languages designed to improve productivity. If AI performs much of the coding, however, the question of whether a language is easy or difficult for a human may become less important than whether it provides the right performance, stability, and platform compatibility for the task.

In such an environment, the future of development tools may no longer be defined primarily by making programming languages easier for humans to type.

So what kind of development tool will emerge?

We believe integrated development tools will increasingly analyze, combine, and connect multiple pieces of AIgenerated code automatically. The traditional coding editor may become less central, while buttons, configuration controls, and fields for expressing development requirements become more important. This could produce a new class of development tools very different from what we have used in the past.

With the emergence of AI, software development is beginning to move from a purely human-centered process toward a new AI-assisted development model.

AI is rapidly changing the way work is performed in fields such as design, document editing, multimedia production, and software development. Programming includes not only writing code but also device setup, platform deployment, server operation, and other technical processes. These processes may also become increasingly automated. As a result, the developer’s role can expand from writing code to system design, requirements definition, verification, and operational management.

One reason programming has remained partly dependent on human specialists is that software development includes device setup and platform deployment tasks that AI alone has not traditionally handled. As these barriers are progressively automated, the number of developers whose primary role is manual coding may decrease substantially.

Indivitech was created in response to this direction. It is a development tool designed around collaboration between people and AI, and its core architecture is called Cloud Blockchain. The status and scope of related patent rights should be confirmed through the relevant official patent records.

Indivitech is designed to reduce the amount of programming knowledge required for development. A developer does not necessarily have to write the code directly. Instead, the developer defines what the system should do, while AI performs much of the code generation and modification.

The Indivitech development system is connected to the Indivitech platform, where independent server processes can run for individual projects.

Many modern IT systems are based on HTTP and HTTPS. Apache is a representative web-server daemon that provides services using these protocols. Technologies such as HTML, PHP, and JSP operate on Internet-based systems using standardized communication protocols such as HTTP and HTTPS. On top of this foundation, applications can be developed for Android phones, iPhones, and Windows PCs.

Building systems on common protocols makes reuse and upgrades easier. It also allows work created by one developer to be transferred to another developer and extended over time. This has been particularly important in the era of human-written software.

Indivitech also uses standardized HTTP/HTTPS-based communication, but this is only part of the architecture. HTML is used to present screens and provide the UI/UX.

The core server-side logic is developed in C. We call this CP, or Cloud Process.

Rather than implementing every project function only as script code, project-specific functionality can be implemented in C and run as small executable server processes or daemons. As a result, every system does not have to depend on exactly the same server logic; different projects can connect to server processes designed for their individual purposes.

What does this mean? It means that systems do not have to be uniform. They can differ according to their purpose. We describe this concept as an individualized system. AI makes this approach more practical because AI can assist with creating and modifying the diverse code required by each project.

Indivitech can be viewed as one example of the new development tools emerging in the AI era. Similar tools are likely to continue appearing as more development work becomes automated. Over time, the role of developers and the subjects emphasized in computer science may also evolve toward new forms of system design, AI collaboration, verification, and operation.

IT 시대가 본격적으로 시작되면서 탄생된 프로그래머! 어떨 때는 많은 사람들이 선망하는 직업이었고 이후 일이 너무 힘들어 3D 업종 중에 하나로 인식될 때도 있었다. 그러나 IT 시대에 프로그래머는 핵심 동력이며 사업의 핵심 인력이었다.

세계적인 기업 구글, 마이크로소프트 모두 이런 프로그래머의 동력으로 커진 기업이었다.

이런 프로그래머의 수익은 다양했다. 큰 기업에 소속된 개발자는 정말 많은 수익을 얻었고, 오픈소스 소프트웨어를 지지하는 프로그래머들은 엄청난 기술을 세계에 공헌하면서도 그다지 많은 수익을얻지 못했다. 그러나 그 많은 프로그래머들의 노력으로 이 세상은 정말 빠르게 발전한 것은 사실이었다.

AI의 출현 바로 이 AI를 만든 사람들도 모두 프로그래머다. 또한 AI가 사용하는 다양한 알고리즘의대부분은 기업에서 만들어 낸 것이 아니라 공개 기술을 지지하는 수많은 개발자들의 기여가 컸다고생각한다.

그러나 프로그래머의 노동은 정말 고되고 힘든 일이었다. 24시간 책상에 앉아서 모든 생각을 집중하여 만들어지는 코드들은 어떻게 보면 인간의 건강을 해치면서 만들어 내는 결과일지도 모르겠다.

프로그래머들이 원하는 것 바로 이런 고된 일을 하지 않고 자동화되는 툴을 만드는 것이었다.

그래서 프로그래밍 언어도 점차 쉬운 쪽으로 개발툴도 점차 쉬운 쪽으로 만들어져 갔다.

안드로이드 스튜디오는 자바보다 쉬운 코틀린(Kotlin)을 만들어 내고, 아이폰에서는 스위프트(Swift)언어를 만들고 마이크로소프트는 C#에서 플랫폼을 결합하여 정말 쉽게 개발하려 하였다.

이 모든 것은 바로 개발을 매우 빠르고 쉽게 하고자 하는 목적이었다.

AI가 탄생된 이후 프로그래머들의 개발 방법이 달라졌다. 과거 프로그래머들이 개발툴로 직접 코딩을 하던 시대가 변했다. 프로그래머들은 AI에게 개발 코드를 요구하고 AI는 그 개발 코드를 작성해서 프로그래머에게 준다. 그러면 개발자는 그 코드를 툴에 넣고 컴파일하여 실행 파일을 만들어 내거나 플랫폼에 탑재하여 실행한다.

지금은 코딩을 사람이 하는 시대가 아니라 AI가 하는 시대라는 것이다. 그렇기에 코딩 자체가 힘들고 어렵지 않게 된 상황이다.

여기서 쉬운 언어와 어려운 언어의 고찰이 필요하다.

우리가 인간에 가깝게 쉬운 언어 툴을 만들고자 한 이유는 개발을 인간이 하기 때문이다. 코딩을인간이 하지 않고 AI가 할 경우 상황은 달라진다.

프로그래밍 언어 중 가장 오래 되었고 아직도 사용되며 시스템 접합에 유리한 언어가 C 언어이다.이 언어는 컴파일하면 바로 기계어로 만들어지고 컴퓨터 시스템에 바로 결합되기에 자원 낭비가 적고, 메모리 사용이 적고, 실행 속도가 빠르기에 매우 경제적인 코딩이다.

문제는 이 C 언어 프로그래밍이 매우 어렵다는 것이었다. 그래서 메모리 사용이 좀 커도, 속도가느려도, 경제적으로 비용을 주더라도 좀 더 쉽게 하기 위한 개발 언어가 탄생했다.

C 언어는 성능과 자원 사용을 세밀하게 제어할 수 있어 시스템 프로그래밍과 고성능이 필요한 분야에서 강점을 가진다. 다만 사람에게는 많은 지식과 노동력을 요구한다. 그래서 생산성을 높이기위한 다양한 고수준 언어와 스크립트 언어가 발전해 왔다. 그러나 AI가 코딩의 많은 부분을 담당한다면, 언어가 사람에게 쉽고 어려운가보다 목적에 맞는 성능·안정성·플랫폼 적합성이 더욱 중요해질수 있다.

이런 상황에서 이제 인간이 사용하기 쉬운 개발 언어 툴은 발전되지 않을 가능성이 높다.

그러면 어떤 개발 툴이 만들어질까?

AI가 개발된 여러 코드들을 자동으로 결합해서 연결해 주는 통합 개발 툴이 만들어 질 것이다. 코딩하는 에디터 창은 사라지고, 버튼만 있고 개발 내용을 전달하는 항목만 존재하는 정말 우리가 그동안 상상하지 못한 엄청난 획기적인 툴이 만들어질 것이라고 생각 했다.

AI가 탄생하면서 지금까지의 인간 기반의 개발에서 이제는 AI 기반으로 개발하는 새로운 방법이 등장하고 있는 것이다.

AI는 디자인, 문서 편집, 멀티미디어 제작, 소프트웨어 개발 등 여러 분야의 업무 방식을 빠르게 변화시키고 있다. 프로그래밍도 코드 작성뿐 아니라 디바이스 설정, 플랫폼 배포, 서버 운영 등이 결합된 영역이지만 이러한 과정 역시 점차 자동화될 가능성이 있다. 이에 따라 개발자의 역할은 단순코드 작성에서 시스템 설계, 요구사항 정의, 검증과 운영 관리로 확장될 수 있다.

이유는 프로그램은 AI가 할 수 없는 디바이스 셋업 및 플랫폼 탑재 기술 들이 포함되어 있기 때문이었다. 그런데 분명 그런 문제가 해결될 것이고 이제 코딩을 하는 개발자는 극소수가 될 것으로본다.

이러한 방향을 바탕으로 만들어진 개발 도구가 바로 인디비텍이다. 인디비텍은 인간과 AI의 협업을중심으로 설계된 개발 도구이며, 핵심 구조를 ‘클라우드 블록체인(Cloud Blockchain)’이라고 부른다.관련 기술의 특허 현황과 권리 범위는 공식 특허 자료를 기준으로 확인할 수 있다.

인디비텍 시스템을 이용하면 IT 기본 지식이 없어도 개발이 가능하다. 프로그래밍 언어를 전혀 몰라도 개발이 가능하다. 아니 코딩을 하지 않는다. 개발자 인데 코딩을 하지 않는 개발자 이기 때문이다. 그러면 코딩은 누가 하는가? 바로 AI가 한다.

이 인디비텍 개발시스템은 인디비텍 플랫폼과 연계된다. 이 플랫폼은 기존의 플랫폼에 각각의 독립적 서버가 구동 된다.

지금 대부분의 IT 시스템이 HTTP,HTTPS 기반이다. 이 프로토콜 서버의 대표적인 데몬 시스템이Apache 이다. 쉽게 말하면 HTML, PHP, JSP등의 파일로 인터넷 기반으로 시스템을 구축하는 것을 말한다. 이런 시스템은 통일된 전송규약 즉 프로토콜을 가지고 있는데 그것이 HTTP,HTTPS 인 것이다.이 기반 위에 우리는 안드로이드 폰에 탑재되는 앱을 개발하고, 아이폰에 탑재되는 앱도 개발하고그리고 PC에서 가동되는 앱도 개발한다.

하나의 통일된 프로토콜 기반 위에 시스템을 개발한 것이다. 이렇게 하는 이유는 재사용, 업그레이드가 용이하게 하기 위한 이유가 크다. 개발자가 개발해둔 내용을 새로운 개발자가 인수인계하여발전 시킬 수가 있기 때문이다. 인간이 코딩을 하는 시대에서 이런 형태가 절대적으로 필요하다.

인디비텍 시스템은 HTTP,HTTPS 전송규약에 따르는 통일된 규약을 사용한다. 하지만 그게 전부가 아니라 일부이다. 화면을 보여주고 UI/UX 를 하기위한 도구 HTML을 사용한다.

그리고 핵심은 C 언어로 새롭게 개발을 한다. 이것을 우리는 CP(Cloud Process) 라고 부른다.

즉 하나의 시스템의 다양한 것을 스크립트 언어로 만들지 않고 그 다양한 것을 그냥 C 언어로 만든다는 것이다. 이렇게 만든 작은 실행파일들이 데몬으로 뜬다. 그렇기에 시스템은 통일된 서버와연결되는 것이 아니라 다양한 스타일의 서버와 연결을 한다.

이것은 무엇을 의미 하는가? 모든 시스템이 획일적이지 않고 다양해진다는 것이다. 그것을 우리는개별화 시스템이라 표현하였다. 이것이 가능한 이유는 이런 다양한 내용을 인간이 코딩하는 것이아니라 AI가 하기 때문이다.

인디비텍 시스템은 지금 시대의 혁신적인 도구가 될 수 있다. 그리고 이런 도구들은 앞으로 계속나오게 될 것으로 예상된다. 점차 인간의 노동력은 사라지고 AI가 하는 일이 많은 형태로 가게 될것이다. 그래서 언젠가는 개발자가 프로그래밍 언어를 공부해야 했던 시대는 과거의 시대로 돌아갈것이며, 컴퓨터 공학 및 전자계산학 분야는 새로운 방향으로 학문이 변화할 수 있다고 생각한다.

随着 IT 时代全面到来，程序员成为一个重要的新职业。程序员一度是许多人向往的职业，但由于工作强度很高，有时也被认为是一项非常辛苦的工作。尽管如此，在 IT 时代，程序员始终是推动技术发展的核心力量，也是企业发展的关键人才。

Google、Microsoft 等世界级 IT 企业，同样是在无数程序员的技术、创意与努力推动下成长起来的。

程序员获得的经济回报差异很大。在大型企业工作的部分开发人员能够获得较高的收入，而许多支持开源软件的程序员虽然向世界贡献了优秀的技术，却未必获得与其贡献相对应的直接经济收益。然而，正是无数程序员的努力推动了世界快速发展。

随后，AI 出现了。创造 AI 的核心人员同样包括程序员、工程师和研究人员。AI 所使用的许多算法与技术，也受益于支持开放技术和开源生态的大量开发者的贡献。

然而，编程一直是一项需要高度专注并且十分辛苦的工作。设计复杂代码、查找错误并长时间集中精力，会给开发人员带来巨大的脑力和体力负担。

因此，程序员长期以来一直希望通过工具减少重复而困难的工作，并让开发过程实现自动化。编程语言和开发工具也不断朝着更简单、更高效的方向发展。

在 Android 开发领域，Kotlin 已被广泛采用；Apple 将 Swift 作为 iPhone 开发的重要语言；Microsoft 也通过 C#和 .NET 等技术不断提高开发效率。这些变化都有一个共同目标：让软件开发更快、更容易。

AI 出现以后，程序员开发软件的方式开始发生变化。过去，程序员主要在开发工具中直接编写代码。现在，开发人员可以向 AI 描述所需要的功能，由 AI 生成相应的源代码，再将这些代码放入开发工具中进行编译，生成可执行文件，或者部署到相应的平台上运行。

我们正在从“人完成全部编码”的时代，逐渐进入“AI 可以承担大量编码工作”的时代。因此，编写代码本身可以变得不再那么困难，也能够减少大量重复劳动。

在这种变化下，我们需要重新思考过去所谓“容易的语言”和“困难的语言”之间的区别。

过去之所以不断创造更接近人类思维、更容易使用的编程语言和开发工具，是因为代码主要由人来编写。当大量编码工作由 AI 承担时，情况就会发生变化。

C 语言是历史悠久且至今仍被广泛使用的代表性系统编程语言之一，尤其适合与操作系统和硬件等底层环境进行结合。C 语言经过编译后可以生成本地机器代码，因此能够对资源使用、内存和执行性能进行较细致的控制。

C 语言的难点在于它通常需要较高的技术知识和开发经验。这也是各种高级语言和开发环境不断出现的原因之一：即使增加一定的抽象层或资源开销，也可以降低人的开发难度并提高生产效率。

C 语言在系统编程和高性能领域具有明显优势，但对人类开发者而言可能需要更多知识和劳动。因此，高级语言和脚本语言不断发展，以提高开发效率。然而，如果 AI 承担大量编码工作，那么一种语言对人来说是否容易，可能不再是最重要的标准。性能、稳定性以及是否适合目标平台，反而可能变得更加重要。

在这种环境下，未来的开发工具可能不再只是以“让人更容易输入代码”为主要发展方向。

那么，未来会出现什么样的开发工具？

我们认为，未来的综合开发工具将能够自动分析、组合并连接 AI 生成或修改的多种源代码。传统代码编辑器的重要性可能逐渐降低，而用于描述开发需求、选择功能、配置系统、编译和部署的按钮与输入区域将变得更加重要。这可能形成一种与过去完全不同的新型开发工具。

随着 AI 的出现，软件开发正在从完全以人工编码为中心的方式，逐渐转向人与 AI 协作、由 AI 辅助开发的新模式。

AI 正在迅速改变设计、文档编辑、多媒体制作以及软件开发等多个领域的工作方式。编程不仅包括代码编写，还包括设备设置、平台部署、服务器运行等技术过程，而这些过程也可能逐步实现自动化。因此，开发人员的角色可以从单纯编写代码，扩展到系统设计、需求定义、结果验证以及运行管理。

过去，软件开发仍然需要大量专业人员参与，其中一个原因是设备设置、平台部署等工作并非仅靠生成代码就能完成。随着这些过程逐渐自动化，以手工编写代码为主要工作的开发人员数量可能会明显减少。

Indivitech 正是在这样的方向下设计出来的开发工具。Indivitech 以人与 AI 的协作为核心，其核心架构被称为“Cloud Blockchain（云区块链）”。相关技术的专利状态及权利范围应以正式的专利资料为准。

Indivitech 的目标之一，是大幅降低开发过程中对直接编程知识的依赖。开发人员不一定需要亲自编写代码，而是定义系统需要实现什么功能，由 AI 和开发工具承担大量代码生成与修改工作。

Indivitech 开发系统与 Indivitech 平台相连接。在该平台中，每个项目都可以运行各自独立的服务器进程。

现代许多 IT 系统都以 HTTP/HTTPS 为基础。Apache 是提供此类服务的代表性 Web 服务器守护进程之一。 HTML、PHP、JSP 等 Web 技术可以基于 HTTP/HTTPS 运行，并在此基础上连接 Android 应用、iPhone 应用以及Windows PC 程序。

基于统一协议构建系统，可以提高代码和功能的复用性，也更便于升级维护，并使其他开发人员能够继续接手和扩展已有项目。

Indivitech 同样利用 HTTP/HTTPS 等标准 Web 通信技术，但这只是整个系统架构的一部分。 HTML 主要用于显示界面并构成 UI/UX。

服务器端的核心逻辑主要使用 C 语言开发，我们将这一部分称为 CP（Cloud Process）。

项目中的功能不必全部只依赖脚本语言实现。针对不同项目开发的 C 语言服务器功能可以作为独立的执行进程或守护进程运行。因此，各个项目不必共享完全相同的服务器逻辑，而可以根据自身用途拥有不同的服务器功能。

这意味着系统不必采用完全统一的形式，而可以根据不同项目的目的形成不同的功能和结构。我们将这种方式称为“个性化系统”。由于 AI 能够协助编写和修改不同项目所需要的代码，因此这种项目级个性化开发变得更加现实。

Indivitech 可以被看作 AI 时代新型开发工具的一种尝试。随着越来越多的开发工作实现自动化，类似的开发工具还会不断出现。未来，开发人员的角色以及计算机科学相关教育的重点，也可能逐渐转向系统设计、AI 协作、验证和运行管理等新的方向。