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'소프트웨어 개발자'통합검색 결과 입니다. (9건)

"코딩은 AI가, 전략은 사람이"…생존하는 개발자의 조건 바뀐다

인공지능(AI)이 코드를 대신 써주는 시대가 도래해 소프트웨어(SW) 전문가의 경쟁력이 프로그래밍 언어가 아니라 문제를 정의하고 비즈니스 흐름을 읽는 사고력에서 나온다는 분석이 나왔다. 단순한 코더가 아닌 전략가와 설계자로의 전환이 요구된다는 점에서 향후 개발자 교육과 채용 기준에도 적잖은 변화가 예상된다. 9일 업계에 따르면 김득중 연세대학교 공과대학 기술정책협동과정 박사는 최근 '생성형 AI 등장에 따른 SW 전문가의 핵심 역량 변화에 대한 연구' 논문을 발표했다. 해당 연구는 평균 경력 20년 이상의 현업 전문가들을 대상으로 델파이 조사 방식으로 진행됐으며 '챗GPT' 출시 이후 생성형 AI를 정기적으로 활용해온 이들이 참여해 현실 기반의 인사이트를 도출했다. 이 논문은 소프트웨어 전문가의 역량을 하드 역량, 소프트 역량, 새롭게 등장한 AI 활용 역량으로 구분했다. 특히 생성형 인공지능의 확산에 따라 사고 중심의 역량이 급부상하고 있으며 단순 지식 기반 역량은 상대적으로 중요도가 낮아지고 있다고 평가했다. 연구에 따르면 현재는 설계 경험이나 비즈니스 도메인 지식 같은 전통적인 전문성이 중요하다고 여겨지지만 향후 5년 뒤에는 문제 정의 능력, 맥락 파악 능력, 전략적 사고가 핵심 자산이 될 것으로 나타났다. 일례로 코딩 실력보다 프로젝트의 방향성과 사용자 요구를 꿰뚫는 인지적 역량이 더 중요한 시대가 오고 있다는 것이다. 생성형 AI를 얼마나 잘 다루느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다는 결론도 도출됐다. 이에 다양한 AI 도구를 조합하고 적절한 프롬프트를 설계하며 최신 기술 트렌드를 학습하는 능력이 강조된다. 반대로 테스트 코드 작성이나 산업 표준 지식처럼 기계가 자동화할 수 있는 역량은 대체 가능성이 높다는 분석이다. 연구는 이를 구조화해 'AI 스펙(AI-SPEC)'이라는 프레임워크를 새로 제시했다. AI 활용 역량, 소프트 역량, 퍼스널 역량, 하드 역량, 소셜 역량의 다섯 축으로 구성되며 각 항목별로 중요도의 변화 흐름을 시각화했다. 향후 교육 및 정책 설계 시 참고할 수 있는 기준 틀로 기능할 수 있다. 핵심 역량 13가지는 최신 기술 습득과 AI 활용, 윤리적 책임감 같은 역량뿐 아니라 큰 그림을 보는 능력, 고객 이해, 도전적 문제 해결, 신기술 수용성 같은 인간 중심의 사고 역량까지 포함된다. 또 이번 연구는 개인뿐 아니라 기업, 대학, 정부 등 각 주체에게도 뚜렷한 행동 지침을 제시하고 있다. 연구는 기업이 소프트웨어 개발의 전 라이프사이클에 생성형 인공지능을 적극 도입하고 직원 대상 재교육을 통해 새로운 핵심 역량을 내재화할 것을 주문했다. 이를 위해 최고 인공지능 책임자(CAIO)를 두고 AI 활용 예산을 별도로 배정하는 등 조직 거버넌스 체계를 전환해야 한다는 분석이다. 대학의 역할도 명확히 언급됐다. 기존의 암기 위주 교육에서 벗어나 사고력과 창의적 문제 해결 능력을 중심으로 커리큘럼을 개편하고 생성형 AI 활용 역량과 AI 윤리 교육을 필수 과목으로 편성해야 한다는 것이다. 특히 AI 스펙에서 제시된 사고 관련 역량은 교육 과정과 직접적으로 연계돼야 한다는 점에서 교육제도 전반에 구조적 조정이 필요하다. 정부는 국가 경쟁력 확보를 위해 AI 관련 정책 지원에 더욱 적극적으로 나서야 한다는 지적이다. 국민의 AI 리터러시를 높이고 산업별 AI 도입과 활용을 촉진하며 평생 학습 및 직업 전환을 위한 훈련 프로그램을 마련해야 한다. 더불어 AI 윤리 기준과 규제 프레임워크를 구축해 인공지능의 사회적 수용성과 신뢰성을 확보하는 것도 정부의 몫으로 제시됐다. 김득중 연세대 박사는 "생성형 AI의 등장으로 코딩이라는 도구 자체의 희소성은 줄어들고 있다"며 "인간이 해야 할 일은 도구의 능력을 이해하고 이를 설계와 문제 해결에 적절히 끌어다 쓰는 쪽으로 이동하고 있다"고 밝혔다.

2025.06.09 11:26조이환

"오픈소스에 6천만원 쏜다"…과기정통부, AI시대 개발자 대회 개최

정부가 전국 규모의 오픈소스 인공지능 소프트웨어(AI SW) 개발자 대회를 개최한다. 민간의 창의성과 협업을 통해 글로벌 IT 생태계에서 주도권을 확보하기 위해서다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 '2025년 오픈소스 개발자 대회'를 공식 개시하고 참가 접수를 시작했다고 20일 밝혔다. 올해로 19회째를 맞는 이 대회는 기존 '공개SW 개발자 대회'에서 명칭을 변경해 오픈소스 중심의 기술 경쟁에 초점을 맞췄다. 참가 대상은 학생과 일반인을 포함한 전 국민이며 참가자는 온라인 포털을 통해 다음달 30일까지 지원할 수 있다. 과제 유형은 ▲AI·신기술 등 자유과제 ▲기업형·사회문제형 지정과제 ▲기출 프로젝트를 발전시키는 지속발전과제 등 세 가지로 구성된다. 'AI 분야'는 생성형 AI, 피지컬 AI, AI 에이전트, 백엔드 AI 등을 포함하고 '신기술 분야'는 빅데이터, 클라우드, 블록체인, 보안, 모바일 등 폭넓은 오픈소스 SW 기술이 적용된다. '지정과제'는 뤼튼테크놀로지스와 에스코어 등 실제 기업 수요를 기반으로 구성되며 사회문제 해결을 주제로 한 프로젝트도 포함된다. '지속발전과제'는 이전 대회 출품작을 성능 향상이나 비즈니스화로 이어가는 구조다. 기존 자산을 활용한 성장 가능성이 핵심 심사 기준이다. 모든 참가팀은 온라인 교육과 실무 개발자 멘토링을 제공받는다. 대상 수상팀은 학생부와 일반부 각 1팀씩으로, 과기정통부 장관상이 주어지고 팀당 1천만원의 상금이 지급된다. 금상은 정보통신산업진흥원 원장상으로 팀당 500만원이, 은상은 조직위원장상으로 팀당 250만원이 제공된다. 동상과 장려상은 후원기업과 오픈소스 협회가 시상한다. 특별상과 지속발전상도 포함돼 총 상금은 6천100만원에 이른다. 이 대회는 지난 18년간 5천여 개 팀이 참가해 약 2천여 명이 수상했다. 수상작 중 일부는 오픈소스 커뮤니티 확산과 제품 사업화로 이어졌다. 대표 사례로는 깃허브 스타 순위 상위권에 오른 SWC 등이 있다. 황규철 과학기술정보통신부 소프트웨어정책관은 "AI 경쟁 시대의 중요 자산인 오픈소스의 저변 확대를 통한 대한민국의 글로벌 AI 오픈소스 리더십 확보는 중요하다"며 "이번 대회를 통해 창의적이고 경쟁력 있는 인재와 혁신적인 프로젝트가 나오길 기대한다"고 밝혔다.

2025.05.20 12:02조이환

韓 깃허브 이용자 233만명 시대…자바스크립트 최다 사용

깃허브를 이용하는 한국 개발자수 233만 명을 넘어서며 글로벌 소프트웨어(SW) 생태계에서 존재감을 드러내고 있다는 보고서 결과가 나왔다. 27일 깃허브가 공개한 '이노베이션 그래프' 보고서에 따르면, 2020년 1분기부터 5년간 수집한 데이터 기준으로 한국 깃허브 이용자 수가 233만 명을 넘었으며, 깃허브 등록 조직 수도 20만 개를 기록한 것으로 전해졌다. 보고서는 한국 개발자가 깃허브에 업로드한 코드 건수가 660만 건을 넘겼다고 밝혔다. 국내 개발자와 조직이 보유한 리포지터리 수는 680만 개 이상이다. 한국 개발자는 외국 개발 조직과 협업을 활발히 추진하고 있는 것으로 나타났다. 한국에서 가장 협업이 활발했던 국가는 미국, 일본, 홍콩 순으로 집계됐다. 국내 개발자들이 가장 많이 사용하는 프로그래밍 언어가 자바스크립트라는 결과도 나왔다. 파이썬과 자바가 그 뒤를 이었다. 한국뿐 아니라 세계 각국 개발 생태계 성장세도 두드러진 것으로 나타났다. 유럽연합(EU)은 누적 깃 푸시 수에서 미국을 추월했으며, 인도는 저장소 수에서 EU를 넘어섰다. 유럽·중동·아프리카(EMEA) 지역에서는 나이지리아 성장세가 가장 두드러졌다. 나이지리아는 2020년 1분기 20위에서 2024년 4분기 11위로 순위를 끌어올렸다. 깃허브는 "이번 이노베이션 그래프는 개발자와 연구자, 정책 입안자들이 SW 협업 트렌드를 쉽게 분석할 수 있도록 지원하기 위한 것"이라며 "전 세계 데이터셋을 직접 탐색하고 새로운 인사이트를 만들어내길 기대한다"고 밝혔다.

2025.04.27 07:37김미정

스패로우, SBOM도구에 AI 입혔다…코드 자동 생성

애플리케이션 보안 기업 스패로우(대표 장일수)가 소프트웨어(SW) 공급망 보안에 필요한 소프트웨어 자재 명세서(SBOM·Software Bill of Materials)에 인공지능(AI) 기능을 더했다고 밝혔다. 장일수 스패로우 대표는 22일 서울 여의도 페어몬트앰버서더호텔에서 열린 고객 초청 사업 설명회 '파수 디지털 인텔리전스 심포지움(FDI)'에서 이같이 발표했다. 스패로우는 파수 자회사다. 장 대표는 “AI 기능을 가진 제품을 곧 출시하겠다”며 “코드를 자동으로 만들고, 정탐율을 최고로 끌어올리고, 어떤 취약점부터 우선 조치할지 우선순위 매기고, 취약점을 설명하는 보고서를 자동으로 쓰는 기능을 갖췄다”고 말했다. 장 대표는 “SBOM을 '생성-보강-검증-공유-검토'하는 단계로 관리해야 한다”며 “사람이 하나하나 손보려면 비효율적이라 도구가 필요하다”고 설명했다. 그러면서 '스패로우 엔터프라이즈'를 소개했다. 장 대표는 “SBOM을 만들어 등록하고 공유하면서 관리해야 한다”며 “스패로우는 한 번 만들고 끝나는 게 아니라 지속적으로 상호 검토해 새로운 취약점이 나오면 운영자와 개발자에게 알려 빠르게 조치하도록 돕는다”고 강조했다. 그는 “침해 사고가 아예 안 일어날 수는 없다”며 “어제 취약점이 아니었던 게 오늘은 취약점이 될 수 있으니 계속 관리해야 한다”고 주장했다. 또 “스패로우는 데이터에 기반해 알맞은 수정 방안을 제시한다”며 “문제 유형을 자동으로 나누고, 사람 실수와 반복 작업을 최소화하도록 지원한다”고 했다. 장 대표는 효율적으로 투자하는 법도 귀띔했다. 그는 “생성하려면 대량언어모델(LLM)을 써야 한다”면서도 “분류하는 데에는 기존 머신러닝과 딥러닝으로 충분해 보안과 비용 문제를 해결할 수 있다”고 언급했다. 이어 “모든 이해관계자가 참여해 능동적이고 적극적으로 대응하는 게 공급망 보안”이라며 “한 개인이나 기업 문제가 아니다”라고 덧붙였다.

2025.04.23 11:55유혜진

삼성전자, '개발자 콘퍼런스 코리아 2024' 11월 개최

삼성전자는 내달 21일 '삼성 개발자 콘퍼런스 코리아 2024(SDC24 Korea)'를 온라인으로 개최한다고 29일 밝혔다. 삼성전자는 소프트웨어의 중요성을 강조하고자 지난 2014년부터 매년 개발자 행사를 다양한 형태로 개최해 오고 있다. 올해로 11주년을 맞이했다. SDC24 Korea는 삼성전자 DX부문 최고기술책임자(CTO)겸 삼성리서치장 전경훈 사장의 환영사를 시작으로 ▲생성형 AI ▲S/W 플랫폼 ▲IoT ▲헬스케어 ▲통신 ▲데이터 등 제품에 탑재된 다양한 소프트웨어의 연구 분야는 물론 오픈소스 개발 문화에 이르기까지 광범위하게 다룰 예정이다. 키노트에서는 ▲삼성전자의 생성형 AI 기술에 대한 연구개발 성과(삼성전자 삼성리서치 이주형 부사장, 고현목 상무) ▲삼성전자의 소프트웨어·디바이스 플랫폼 사용 경험 향상 (삼성전자 디바이스플랫폼센터 정재연 부사장, 삼성리서치 권호범 상무)이 소개된다. 기술 세션에서는 ▲온디바이스용 생성형 AI 모델의 개발과 기기 탑재 과정 ▲헬스케어의 미래와 삼성 헬스 전략 ▲매터(Matter) 오픈 소스를 다양한 스마트싱스 플랫폼에 적용한 사례 등 다양한 분야의 개발 경험을 공유하는 29개의 세션을 마련했다. 매터는 삼성전자 등 전세계 다양한 스마트홈 서비스 업체들이 함께 개발하고 있는 IoT 표준기술로, 서로 다른 제조사의 스마트홈 기기 및 IoT 플랫폼 간 원활한 상호운용을 가능하게 한다. 정진민 삼성전자 삼성리서치 S/W혁신센터장(부사장)은 "올해 SDC24 Korea에서는 삼성전자 개발자의 발표 비중을 지난해보다 확대해 삼성의 연구개발 활동을 더 많이 공개한다"며 "앞으로도 수많은 개발자들과 의미있는 교류를 통해 소프트웨어 생태계를 강화해 나가겠다"고 밝혔다. 'SDC24 Korea'에 대한 자세한 정보는 홈페이지에서 확인할 수 있으며, 10월 29일부터 홈페이지에서 누구나 참가 신청이 가능하다

2024.10.29 08:27장경윤

"데이터센터 솔루션 업계에 블루보틀 되고파"

수년 전 발생했던 통신 기지국 장애와 데이터센터 화재로 당시 많은 사업자와 이용자들이 큰 불편을 겪었다. 최근에는 한 빅테크 기업 클라우드 서비스가 먹통이 되면서 공항·병원·은행 등의 업무가 마비되기도 했다. 데이터·통신 시설이 멈춰서자 사람들의 일상도 '얼음'이 됐다. 이 같은 사고의 교훈으로 방대한 데이터들이 보관되고 드나드는 데이터센터의 중요성도 날로 커지고 있다. 수많은 사람과 비즈니스가 연결되는 데이터 허브이자 저장소 역할을 하는 데이터센터가 단 몇 분만 멈춰도 그 피해가 어마어마하기 때문이다. 20년 넘게 데이터센터 솔루션 시장에 파고든 '어니언소프트웨어' 그 어떤 시설보다 안전이 생명인 데이터센터의 시설과 장비 등을 실시간 모니터링하고 관제하는 시스템을 개발, 고객사를 늘리며 소리 없이 성장해 온 기업이 있다. 바로 조창희 대표가 2000년 설립해 20년 넘게 데이터센터 솔루션 시장에 깊이 뿌리를 내린 어니언소프트웨어가 그 주인공이다. “데이터센터는 항상 살아있어야 하기 때문에 자동화 솔루션 분야에서 난이도가 높은 축에 속합니다. 1초의 시스템 다운도 허용되지 않습니다. 시스템 업그레이드할 때도, 하드웨어를 교체할 때도 데이터센터 시스템은 절대 멈춰선 안 되죠.” 어니언소프트웨어는 데이터센터 운영을 위한 풀스택 솔루션을 제공한다. 데이터센터의 전력 설비, 공조설비, 보안·화재 설비 등 물리적 단계의 모니터링·컨트롤을 담당한다. 또 자산 관리, 유지 보수 및 각 입주사 요구에 맞는 리포팅도 한다. 쉽게 말해 데이터센터가 안정적으로 운영될 수 있도록 도와주는 토탈 솔루션을 서비스 한다. “어니언소프트웨어는 데이터센터의 설비, 시설 전체를 모니터링 하고 컨트롤하는 시스템을 제공하는 기업입니다. 지멘스, 하니웰 등 각 산업마다 제어 시스템의 강자가 있는데, 저희는 데이터센터에 특화된 솔루션을 제공합니다. 전력·시설·에너지·공간 관리 등 데이터센터의 상황실 역할을 하는 거죠.” 국내 데이터센터 80%가 어니언SW 고객사..."이제는 글로벌이다" 조창희 대표에 따르면 국내 80% 이상의 대규모 데이터센터에서 어니언SW의 솔루션을 이용하고 있다. 최근에는 카카오가 공개한 안산 데이터센터도 어니언SW의 고객사가 됐다. 국내 시장은 어니언소프트웨어가 주도권을 잡았고, 이제는 글로벌 기업으로의 도약을 준비하고 있다. “우리나라 초대기업 데이터센터뿐 아니라, 금융권의 3분의 2, 공공분야의 절반 이상이 저희 고객사입니다. 20년 전부터 밑바닥을 다져온 덕분이죠. 이제 데이터센터에도 AI 기술이 도입되면서 데이터센터 시장에도 새로운 질서와 큰 변화가 생길 것으로 예상됩니다. 그래서 저희도 국내에 안주하지 않고 글로벌 시장의 본격적인 진출을 준비하고 있습니다. 이에 맞는 인재 채용에도 문을 활짝 열어둔 상태입니다.” 어니언SW의 지난해 매출은 관계사와 글로벌 실적까지 포함했을 때 약 300억원이다. 영업이익률은 평균적으로 10%를 기록 중이다. 현재는 국내 매출이 전체 매출의 90% 정도를 차지하는데, 5년 정도 뒤면 해외 매출이 역전할 것으로 조 대표는 내다봤다. “수년 내 기업공개(IPO) 추진과 글로벌 기업으로 점프업을 준비하고 있습니다. 이미 싱가포르에는 13명 정도의 인력이 있어 글로벌 사업을 추진하고 있는데, 5년 정도 뒤면 해외 매출이 국내 매출을 넘어서지 않을까 생각합니다.” 조 대표에 따르면 글로벌 시장에서 어니언SW의 가장 큰 경쟁자는 슈나이더다. 이런 글로벌 매머드급 경쟁사들에 맞서 어니언SW는 데이터센터에 집중한, 고객 맞춤형 고품질 솔루션으로 승부한다는 전략이다. 단, 고객사들이 원하는 것을 일일이 개발해서 제공하는 방식이 아닌, 여러 메뉴를 만들어 놓고 고객사들이 입맛에 맞게 골라 쓸 수 있는 전략을 채택했다. “경쟁사들이 개발 외주사처럼 고객사가 원하는 대로 하나하나 커스터마이징(최적화)을 해주다 문을 닫더라고요. 처음에는 고객사들이 본인 요구대로 해주기 때문에 좋아하지만, 나중에는 결국 관리 지원이 안 되는 문제가 발생하기 쉽죠. 외주 개발 형태로 서비스 하면 직원들도 힘들고 짜증나서 나가게 되고요. 저희는 구글앱처럼 메뉴를 여러개 만들고, 고객사들이 필요한 만큼 선택해서 사용하는 방식으로 저희 솔루션을 제공합니다.” 일할 맛 나는 문화가 어니언SW 경쟁력...풀스택 개발 경험 제공 조 대표는 어니언SW의 일할 맛 나는 문화도 소개했다. 임직원들이 일에 집중할 수 있도록 지원하고, 스스로 보람을 찾을 수 있도록 하는 것에 집중한다고. 또 기존 직원이 새로운 직원 때문에 역차별을 받지 않는 것에도 신경쓴다고 강조했다. “유능한 인재를 새롭게 영입하는 것도 중요하지만, 그 전에 저희의 0순위는 기존 우리 멤버들을 잘 지키는 겁니다. 개발자 입장에서 저희 회사가 좋은 건 고객에 집중한다는 점입니다. 실제 내가 만든 제품이 고객의 문제를 해결하고, 좋은 평가를 받음으로써 많은 보람을 느낄 수 있습니다. 또 내가 만든 제품이 글로벌 시장에서 쓰인다는 만족감도 큽니다.” 현재 어니언SW가 우선적으로 필요로 하는 인재는 오픈소스 기반의 카프카, 쿠버네티스 등을 다룰 줄 아는 개발자다. 프론트엔드·백엔드 등 풀스택 개발에 경험을 쌓고 싶어하는 인재를 찾고 있다. 세계적으로 빠르게 성장하는 데이터센터 시장에서, 글로벌 기업들이 경쟁하는 최전선에서 안정적인 데이터센터 운영·관리 문제를 풀고 싶은 개발자가 필요한 상태다. “어니언SW는 국내 데이터센터 솔루션 시장에서는 압도적인 지위를 갖고 있지만, 글로벌 시장은 이제 시작 단계입니다. 데이터센터 산업에서 컨트롤 시스템 풀스택 솔루션을 제공하는 글로벌 기업이 되고 싶습니다. 스타벅스와 같은 슈나이더와 경쟁하는 것이 아닌, 데이터센터 솔루션 업계에 '블루보틀'이 되는 것이 저희의 목표입니다. 전세계 1등은 아니어도 롤스로이스와 같은 프리미엄 브랜드가 되고 싶습니다.” 조창희 대표는 올해 해외에서만 100억원에 가까운 수주액을 기대하고 있다. 특히 저가 전략이 아닌, 프리미엄 전략으로 동남아를 비롯해 글로벌 시장에 새롭게 뿌리를 내린다는 방침이다. 조 대표는 “고객한테 끌려가지 않고, 고객이 고마워하는 회사가 되고 싶다”면서 지난 20년 국내에서 쌓은 경험을 해외로 확장하겠다는 출사표를 던졌다. 성공에 대한 확신과 강한 자신감을 드러냈다.

2024.08.09 08:52백봉삼

카카오페이증권이 플랫폼 엔지니어링으로 얻은 것

플랫폼 엔지니어링은 인프라 조직이 비즈니스 경쟁력을 강화하는 데 어떻게 기여할지 다양한 방법을 고민하는 노력이다. 데브옵스와 사이트신뢰성엔지니어링(SRE)의 기반에서 각 기업 환경에 맞는 셀프서비스를 제품으로 만들어서 개발조직의 개발생산성을 높이는 게 결국 비즈니스를 잘 되게 하는 밑바탕이다.” 조지훈 카카오페이증권 기술플랫폼실 실장은 최근 본지와 인터뷰에서 자사에서 추진해온 플랫폼 엔지니어링의 의미에 대해 이같이 밝혔다. 지난 19일 열린 'AWS서밋서울 2024' 기조연설 무대에 올랐던 조지훈 실장은 카카오페이증권에서 사내 개발자를 위한 개발 플랫폼을 구축하고 제공하는 업무를 총괄하고 있다. 개발자가 개발 업무를 즉시 시작하는데 활용할 수 있는 다양한 IT서비스를 셀프서비스형 제품으로 만들어 제공하는 플랫폼 엔지니어링을 이끌고 있다. 플랫폼 엔지니어링은 데브옵스, SRE 등에 이어 등장한 소프트웨어 엔지니어링 방법론이다. 기존 인프라조직에서 진화한 형태인 플랫폼엔지니어링 조직은 개발 수명 주기의 복잡성을 관리하기 위해 중앙화된 도구와 자원을 내부 개발 조직에 제공하는 데 집중한다. 조지훈 실장은 “데브옵스와 SRE는 비즈니스 개발과 서비스 출시 프로세스를 생산성있게 변화시키고 개선하는 과정에서 개발과 운영 조직을 문화적으로 바꾸는 시도”라며 “전통적인 개발 방식을 더 개선하고 효율화하는 것으로, 플랫폼 엔지니어링은 그 효율화에 그치지 않고 소프트웨어 개발팀에서 개발 수명주기를 처음부터 끝까지 셀프서비스로 직접 다루게 하는 방식”이라고 설명했다. 조 실장은 “일반적으로 클라우드를 도입하더라도 개발팀은 운영이나 클라우드 담당팀에 업무를 요청하고 응답과 결과물을 받아 진행하는 과정을 필요로 한다”며 “그 영역을 개발팀이 셀프서비스로 시작하게 되면 업무 병목은 더 줄어들고, 생산성이 효율화된다”고 덧붙였다. 카카오페이증권 플랫폼개발실은 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 환경을 혼용하는 IT 환경에서 개발팀과 여러 조직의 사용자 경험을 동일하게 제공할 방안을 고민했다. 이를 위해 쿠버네티스 기반과 아마존 EKS 기반을 통합하는 CI/CD 플랫폼 '월가(Wallga)'를 만들었다. 사용자경험을 젠킨스로 단일화하고, 기술스택 지원에 제한을 없게 했다. 개발조직은 배포하는 서비스와 앱이 아마존 EKS에 배포되는지 온프레미스에 배포되는지 모르지만, 코드 테스트와 빌드, 통합 등의 작업은 지속적으로 유지되게 한다. 쿠버네티스 이벤트 플랫폼인 '호크아이(Hawk-Eye)', 쿠버네티스 API 프록시인 '헬라(Hela)' 등도 만들었다. 월가는 2022년 중반부터 서비스를 시작했다. 이후 조금씩 기능을 늘려가며 다른 플랫폼으로 확장되고 있다. 조 실장은 “지엽적으로 보면, 퍼블릭 클라우드는 확장성의 장점을 가지니 그를 최대한 활용하기 위해 자동으로 자원을 늘렸다가 줄였다 하는 시스템도 제공하는 등 계속 개선하고 있다”고 말했다. 그는 “그리고 개발자 생산성 플랫폼으로 '위캔(Wecan)'이란 시스템을 구성해 그 안에 CI/CD 플랫폼이나 자원을 추천하는 시스템도 접목시켜 통합시켰다”며 “장기적인 목표는 하나의 대시보드 형태에서 개발자가 버튼 하나로 원하는 행위를 완료할 수 있는 것”이라고 강조했다. 월가의 기본베이스는 깃허브, 젠킨스, 아르고CD 등 세 툴을 이용해 통합 관리된다. 조 실장은 “아직 완전히 구현된 건 아니지만, 사용자 입장에서 젠킨스와 아르고CD 존재 자체는 크게 중요하지 않다고 생각한다”며 “사용자가 뒷단의 어느 기술, 어떤 오픈소스 툴이 사용되는지 모르게 만드는게 우리의 꿈이자 목표”라고 밝혔다. 플랫폼 엔지니어링 영역에서 개발자는 하나의 고객이다. 그리고 그 고객에게 제공하는 개발자 플랫폼은 '제품'이다. 개발자 플랫폼은 애플리케이션 라이프사이클 전체에서 코드를 개발, 배포, 유지 관리하는 데 필요한 셀프서비스 도구와 기술의 표준화된 세트로 구성된다. 개발자 플랫폼에 통합된 도구체인은 개발자에게 긍정적이고 생산적인 워크플로우를 지원하고 보안 및 확장성과 같은 요소에 초점을 맞춰 궁극적으로 기업이 더 많은 고객 가치를 창출하는 데 도움을 줄 수 있다. 조 실장은 “여기서 셀프서비스란 건 고객 관점과 제품관점에 초점을 둔다는 것”이라며 “회사 내부 제품이지만, 내부 사용자 기반에 더 완성도 높은 제품을 제공하고자 한다”고 말했다. 그는 “플랫폼 엔지니어링 영역이 데브옵스와 SRE 기반에서 출발하다보니 일반적으로 제품을 개발하던 개발팀 경험자보다 인프라와 데브옵스 엔지니어 비중이 많다”며 “그러다보니 제품으로서 완성도를 높이고 만드는 과정을 좀 생소하게 여길 수 있다”고 설명했다. 그는 “제품을 만드는 과정에서 고객을 생각하기보다 만드는 사람 위주로 제품을 바라보고 시도하다가 좋은 의도에서 만든 결과물이 고객에게 필요하지 않은 것도 있는 등 시행착오도 많이 겪었다”며 “플랫폼 엔지니어링을 수행하는 엔지니어도 고객지향적인 개발을 하는 팀처럼 제품 관점에서 관심을 갖고 고객에게 집착하는 걸 배워나가는 게 중요한 포인트였다”고 덧붙였다. 국내에서 플랫폼 엔지니어링은 자주 등장하지 않는 용어다. 생소할 수 있는 이 개념을 조지훈 실장은 어떻게 접하게 됐을까 물어봤다. 그는 데브옵스와 SRE를 하다보니 자연스레 필요성을 느끼게 됐다고 했다. 그는 “처음에 플랫폼 엔지니어링이란 개념을 접했다기보다 데브옵스와 SRE 업무를 하면서 더 편리한 환경을 개발자나 내부 조직에게 제공하는 걸 목표로 하다보니 생각하게 됐다”며 “편리하다에서 끝나지 않고 개발팀과 고객이 제품의 가치를 느끼고 이걸 쓰는게 자기 일을 더 효율적으로하게 하고 비즈니스 개발과 사업에 기여하는 경쟁력을 더 좋게 한다는 걸 느끼게 해야 한다고 생각했다”고 말했다. 그는 “그 점에 집중하다보니 제품으로서 셀프서비스가 필요해졌고, 증권회사란 기업 성격과 그 IT에 맞는 환경의 제품이 필요했다”며 “고민 와중에 플랫폼 엔지니어링을 화두로 아마존웹서비스(AWS)에서 지속적으로 정보를 공유하는 자리를 마련하는 것을 알았고, AWS의 다양한 밋업이나 기술교류를 통해 고민하던 것과 그 개념의 기치가 잘 맞는다는 걸 알게 돼 여러 기술트렌드를 찾아보면서 연구했다”고 덧붙였다. 카카오페이증권은 플랫폼 엔지니어링 조직을 별도로 구성해 시작하지 않았다고 한다. 개발 지원업무 담당자들이 기존 업무를 수행하면서 점진적으로 중앙집중화된 서비스 플랫폼을 구축하기 시작했다. 조 실장은 “기존 팀이 플랫폼을 만들어가는 것”이라며 “조직을 새로 세팅하는 게 아니라 서버 개발자나 백엔드 개발자가 퍼블릭 클라우드로 비즈니스 속도에 맞게 RNR 없이 주인없는 일을 하면서 시작하다가 플랫폼 구현 기술이나 관점을 자기 커리어로 만들고자 하는 엔지니어가 점점 많아져 업무가 확장되는게 좋다고 생각한다”고 말했다. 그는 “카카오페이증권도 목표를 구체화하고 팀을 세팅해 시작하기보다 그 업무를 좋아하고 가치있다고 믿는 두세명의 인원끼리 하게 됐다”며 “당장 비즈니스를 빠르게 출시하는데 필요한 미션을 같이 수행하면서 점차 조직을 확장시키고 업무 범위를 구체화하면서 더 많은 목표나 미션을 잡고 점진적으로 발전했다”고 강조했다. 회사 내 고객으로서 개발자는 각자 다양한 선호와 역량을 갖고 있다. 때문에 중앙집중형으로 서비스 도구를 제공받고 익숙하지 않은 기술을 활용하게 되는 것을 비판적으로 바라볼 수 있다. 플랫폼팀의 제품이 고객에게 자칫 외면받아 공전할 수 있는 것이다. 조 실장은 “개발팀이나 다른 조직에게 도움될 것으로 여겨서 만들었지만 아닌 경우도 있어서 사용을 강제하거나 하는 다양한 접근방식도 많이 시도했다”며 “그러나 모든 제품이 그렇듯 사용자 본인이 쓰면서 장점과 이득을 실제로 느껴야 흥행이 되는 것”이라고 말했다. 그는 “그 부분에 초점을 두고 지속적으로 우리 제품으로 얻는 이득과 정점을 개발팀에 홍보하는 행위와 테크토크를 지속했다”며 “결국 플랫폼팀이 제공한 제품을 사용하니 더 편해지고 더 안정성을 느껴고 더 효율화된다는 포인트를 같이 느끼는 사례를 하나둘씩 늘려나가는 게 중요했다”고 밝혔다. 플랫폼개발실의 CI/CD 플랫폼 서비스 기획은 기존 개발팀을 대상으로 한 설문조사에서 시작됐다. 여러 오픈소스 소프트웨어와 도구 중 호불호를 조사하고, 어떤 기술을 제공받고 싶은지 의사를 물었다. 그 결과를 기반으로 범용적인 것을 목표로 삼아 개발하고 조금씩 기능을 추가했다고 한다. 그는 “시간이 지나면서 기본베이스는 범용 제품이지만, IT 기반의 증권사란 기업 특성에 맞게 자유도를 높일 수 있는 기능을 계속 추가하기 시작했다”며 “예를 들면, 서비스 담당자가 본인 담당 앱을 배포할 때 배포되는 자원을 조정할 수 있게 하는 기능이 있다”고 소개했다. 그는 “배포된 자원을 실수로 잘못 조정하면 장애나 다른 영향을 줄 수 있으므로, 어느정도 제어는 두되 사용자 액션을 가두는 방식을 지양하기 위해 앱의 방식을 세분화해 표준으로 지정된 자원을 선택적으로 사용하게 열어두거나 하는 식”이라고 설명했다. 현재 새로운 제품 개발을 위한 아이디어 선택은 '바텀업' 방식으로 이뤄진다. 각 팀에서 우선순위를 조정하고 구현해야 할 기능과 아이디어를 지정한다. 조직 관점에선 가고자 하는 로드맵이나 주요 포인트 정도만 잡고, 우선순위 조정은 각 실무자가 한다. 사용자 반응은 지속적으로 살핀다. 처음도 그랬고 지금도 모든 사용자에게 호응을 얻는 건 아니기 때문이다. 조 실장은 “개발팀, 사용자와 계속 적극적으로 소통하는게 중요하다”며 “일반적인 제품이 AB 테스트도 하고 사용자 반응을 보려 여러 시도를 하듯, 우리도 사용자 반응을 알기 위해 AB테스트까진 아니어도 운영 개시 전 기능을 사전에 오픈해서 반응을 보며 개선하고, 오픈하기 직전까지 사용자 반응을 개선해서 오픈하는 전략을 많이 사용한다”고 했다. 개발자 플랫폼도 '제품'이기에 그 자체도 지속적 개발과 배포란 틀에서 벗어나지 않는다. 조 실장은 “CI/CD 플랫폼도 제품으로서의 신뢰성 관리, 릴리스 관리 등을 챙기고 있다”며 “계속 변경되는 릴리스나 버그픽스를 일반적인 소프트웨어 개발관리와 동일 수준으로 관리하고, 사용자 가이드 문서나 업데이트 문서도 체계적으로 관리하려고 노력한다”고 말했다. 기업은 출시한 제품이나 서비스의 성과를 관리한다. 개발자 플랫폼도 일종의 제품이고, 투자를 수반하기에 성과 관리가 이뤄질 수밖에 없다. 데브옵스도 그 성과를 측정하기 위해 'DORA(DevOps Research and Assessment) 메트릭스'가 활용되곤 한다. DORA 메트릭은 데브옵스가 변경 사항에 얼마나 빠르게 대응할 수 있는지, 코드를 배포하는 평균 시간, 반복 빈도 및 실패에 대한 인사이트에 대한 정보를 제공한다. 조 실장은 “JIRA나 깃허브에서 개발자의 활동지표를 메트릭으로 모아 관리하는 기술적으로 DORA 지표를 기반으로 유의미한 생산성 지표를 모아서 어떻게 실제 효과가 잘 보일 수 있을지 먼저 시도하고 고민하고 있다”며 “다만, DORA가 완벽하다 보지는 않고, 우리에게 맞는 걸 찾으려 여러 시도를 하고 있다”고 말했다. 그는 “개발주기가 기획부터 개발, 테스트하는 과정이 우리 내부의 업무 툴로 이뤄지니, 그 저변에서 어떤 생산적인 유의미한 지표를 활용할 수 있을까 보고 그 중 하나를 DORA라고 보고 시도하는 것”이라고 덧붙였다. 성과 관리에 대한 부분은 조지훈 실장이 플랫폼 엔지니어링을 시도하거나, 현재 수행중인 기업 담당자에게 하고 싶은 조언으로 이어진다. 그는 “처음부터 구체적인 목표를 설정하고 그를 달성하기 위해 시작하기보다 기업에 존재하는 병목 지점을 찾아서 안정성과 생산성, 효율성 등을 높일 것으로 보이는 부분을 먼저 개선하고 시도했으면 좋겠다”며 “개발팀이나 운영팀이나 플랫폼팀이나 전체 기술조직에 이뤄지는 작은 개선의 결과가 '우리에게 도움되는구나', '소프트웨어 개발주기에 장점으로 느껴지고 도움되는구나' 라고 피부로 느끼는 게 중요하다”고 말했다. 그는 “그렇게 되면 자연스럽게 조직이나 미션이 더 많이 생길 것이고, 그것에 집중하다 보면 기술적으로나 비즈니스적으로 더 좋은 효과가 난다고 생각한다”고 밝혔다. 기업 내부 고객과 플랫폼개발조직 간의 공감대 형성이 선행된 후 목표가 자연스럽게 구체화되는 게 바람직하다는 게 그의 의견이다. 그는 “플랫폼에서 주는 가치를 KPI나 여러 목적과 성과로 표현해야 하는데, 그것을 수치 하나로만 처음부터 보지 않았으면 좋겠다”며 “기업마다 적용 방식과 결과물이 다 다를 것이므로, 기업의 가치에 집중하고 목표와 성과는 그에 따라서 만들어간다고 이해하길 바란다”고 강조했다. 그는 “리소스, 인력을 투자해야 하는데 그 부분에 대해 초기에 조직적 신뢰, 그리고 믿음, 가치가어느 정도 나오기까지 믿음을 갖는게 필요하다고 생각한다”며 “초반의 작은 결과와 가치에 공감하는 느낌없이 우린 어떤 플랫폼을 만드는 게 목표고, 몇개월만에 만들겠다고 생각하고 시작하면 압박감을 느끼게 될 것”이라고 덧붙였다. 향후 계획에 대해 조 실장은 입사자의 빠른 온보딩 지원을 꼽았다. 그는 “막 입사한 개발자가 최초의 장비를 받아서 개발을 시작할 때부터 끝까지 개별적으로 활용되는 플랫폼을 하나로 연결하는 작업을 하고 있다”며 “개발자가 입사하면 튜토리얼과 업무 가이드, 인수인계 등을 받지 않으면 내부 시스템 사용하기 어려운 상황 많은데, 어떤 시스템에 들어와서 시작하면 큰 가이드 없이 일반 서비스 사용하듯 소프트웨어를 개발, 테스트하고 지표를 보고 릴리스하는 과정을 유기적으로 연결하는 작업을 준비중”이라고 밝혔다.

2024.05.28 13:35김우용

"생성형 AI 도입, 불확실성 리스크부터 해소돼야"

인공지능(AI)이 세상을 삼키고 있다. 일상생활뿐 아니라 첨단 비즈니스 영역까지 뒤흔들고 있다. 특히 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 다양한 산업 분야의 기본 문법을 바꿔놓으면서 새로운 혁신의 밑거름이 되고 있다. 반면, 기업에서는 AI 도입이 경쟁력 강화를 위한 기회라는 점을 알면서도 불확실성을 포함한 위험 요인 때문에 도입을 주저하고 있는 것도 현실이다. 지디넷코리아는 창간 24주년을 맞아 법무법인 세종의 AI센터와 함께 이런 변화를 진단하는 '젠(Gen)AI 시대' 특별 기획을 마련했다. 이번 기획에서는 기업이 AI 규제에 효과적으로 대응하면서 도입 가능한 AI 거버넌스에 대해 살펴본다. 아울러, 소프트웨어, 통신, 인터넷, 헬스바이오, 유통, 전자, 재계, 자동차, 게임, 블록체인, 금융 등 11개 분야별로 AI가 어떤 변화를 일으키고 있는 지 심층 분석한다. 또 AI 기술 발전과 함께 논의되어야 할 윤리적, 사회적 문제들에 대한 다각적인 논점을 제시해 건강한 AI 생태계 조성에 기여하고자 한다. [편집자주] 최근 생성형 AI가 전 산업 분야를 아우르는 하나의 거대한 트렌드로 자리 잡으면서 AI 플랫폼 구축에 나선 기업들이 점차 늘어나고 있다. 여러 산업 현장에 적용돼 가시적 성과를 내고 있는 AI 기술이 빠르게 확산되고 있지만 정작 AI 부작용을 염려해 사업에 활용하는 데 주저하고 있는 곳도 많은 상태다. 생성형 AI를 전면 도입할 경우 보안, 오작동, 정보 유출 등 여러 문제가 나타날까 우려돼서다. 실제로 한국경영자총협회가 주요 50개 기업의 AI 도입 실태를 조사한 결과, 챗GPT 같은 생성형 AI를 회사 차원에서 사무직군에 도입했다는 응답은 38%로 집계됐다. 10곳 중 4곳만 도입했다는 의미다. AI를 회사 차원에서 도입하지 않은 기업들은 '정보 유출(41.9%)'을 가장 많이 우려했다. 이어 '준비 기간 필요(29%)', '업무 특성상 필요하지 않음(16.1%)' 순으로 높게 나타났다. 현재 AI를 도입하지 않은 기업 중 29%는 향후 AI를 도입할 예정이라고 답한 반면, 71%는 향후에도 도입할 계획이 없다고 답했다. 이 같은 분위기 속에 법조계는 기업들의 AI 리스크 관리와 관련한 새로운 조직을 앞 다퉈 만들고 있다. AI를 업무에 접목할 방법을 연구하는 동시에 AI 발전에 따른 각종 법률적인 문제점에 대해서도 대비하고 있다. 각 그룹에서 차출된 인력으로 '챗GPT 태스크포스(TF)'를 꾸린 법무법인 광장과 국내 최초로 AI팀을 발족한 법무법인 태평양이 대표적이다. 특히 법무법인 세종은 한 발 더 앞서 올해 1월 'AI·데이터 정책센터'를 발족하고 인재 영입에 공을 들였다. 초대 센터장으로 윤종인 전 개인정보보호위원회 위원장을 고문으로 영입했고, 지난해 12월엔 4차산업혁명위원회 위원, 쿠팡 개인정보보호책임자(CPO) 등을 역임한 장준영 파트너변호사(사법연수원 35기)도 합류했다. 현재 세종에서 윤 위원장은 AI 데이터 정책연구소 소장을, 장 변호사는 AI센터장을 맡아 AI·데이터 관련 기업을 대상으로 법률 리스크를 최소화하는 맞춤형 법적·정책적 자문을 제공하고 있다. 장 센터장은 "윤 소장이 맡은 AI 데이터 정책연구소는 AI과 관련한 '싱크탱크' 역할을, AI센터에선 실제 현장에서 고려해야 하는 AI 전 단계 프로세스를 조언해주는 역할을 맡게 됐다"며 "세종 AI센터에선 ▲AI 거버넌스 구축 ▲데이터 매니지먼트 시스템 마련 ▲글로벌 거버넌스 릴레이션십(GR) 등을 중심으로 기업들에게 AI 도입과 관련된 전반적인 관리를 제공해 줄 수 있다는 점이 강점"이라고 설명했다. 다음은 장준영 법무법인 세종 AI센터장과의 일문일답. Q. 법무법인 세종 AI센터의 역할은 무엇인가 A. 생성형 AI가 등장한 후 대부분의 기업들이 의사결정을 하는 것뿐 아니라 전반적인 업무 프로세스에 AI를 도입하려는 움직임이 많아졌다. 기업들이 LLM(거대언어모델)을 기반으로 RAG(검색 증강 기술), 파인튜닝(미세조정) 등을 접목하는 과정에서 자문을 요청하는 경우가 많아 전문적으로 이들을 돕기 위해 업계 최초로 AI센터를 만들게 됐다. 법무법인 세종 AI센터는 변호사뿐 아니라 비(非)변호사들인 AI 전문가들이 대거 합류했다는 점도 특징이다. 하나은행에서 정보보호본부 상무를 맡았던 이주환 고문이 최근 합류한 것이 대표적인 예로, 앞으로 정보보안, AI 전문가들을 외부에서 꾸준히 영입해 경쟁력을 높일 계획이다. 이를 통해 기존 컨설팅 회사에서 맡았던 업무들을 AI 산업과 관련해선 '세종 AI센터'에서 일괄적으로 처리할 수 있게 될 것으로 보인다. 올해는 AI 정책이 정립되는 중요한 해라고 보고 과학기술정보통신부, 방송통신위원회 등에서 자문 활동도 적극 펼칠 계획이다. Q. 세종 AI센터에서 하는 역할 중 'AI 거버넌스 구축'을 가장 강조하고 있다 A. AI가 갖는 가장 강력한 특징은 '불확실성'이다. LLM이 기존에는 판별형이었으나, 생성형 AI 시대에선 추론해주는 컴퓨팅 기술이 적용돼 연산 과정이 예측 불가 수준으로 발전했다. 개발자들이 모를 정도다. 이런 상황에서 기업들이 도입을 주저하는 것은 어찌보면 당연한 일이다. 기업들이 자칫 경쟁력을 잃을 수 있는 상황에서 AI 리스크를 관리하고 안정적으로 서비스를 더 혁신적으로 바꿀 수 있는지가 최대 과제가 됐다. 이에 세종 AI센터는 ▲위험 통제 ▲혁신 이라는 두 가지 핵심 키워드를 가지고 각 기업들이 AI 거버넌스를 제대로 구축하고 있는지 체크하고 있다. Q. '데이터 매니지먼트 시스템' 마련도 세종 AI 센터의 중요한 역할로 꼽았다. 정확히 어떤 업무를 하는 것인지 궁금하다 A. AI와 관련된 데이터를 수치화해 단순 레벨로 알려줄 수 있는 관리 체계가 마련돼야 위험을 제대로 감지할 수 있다고 생각한다. 데이터 수집, 구매, 이용, 결합 과정에서의 위험도를 수시로 체크할 수 있어야 비용 등 문제가 발생됐을 때의 대처 방안을 제대로 판단할 수 있기 때문이다. 그 과정에서 개인정보 침해, 유출 등의 가능성을 지적하는 이들도 있는데 세종 AI센터에선 레드팀, 블루팀, 퍼플팀 등으로 나눠 모의훈련 실시를 통해 실제 사고를 최대한 방지할 수 있도록 지원하고 있다. 또 영리를 추구하는 기업들이 개인정보를 활용해 고객을 유인하기 위해선 AI 기술을 사용하는 것이 필수적이라고 본다. 데이터 관리 체계가 갖춰지면 데이터를 고부가가치로 활용할 수 있는 자산으로 잘 활용할 수 있다. 다만 데이터 관리 체계를 기반으로 한 AI 기술은 개인정보 관리 체계와 같이 갈 수밖에 없는 특성이 있다. 이런 기업들이 개인정보 유출에 대한 근본적 예방책을 잘 마련하고 AI 거버넌스를 제대로 구축할 수 있도록 컴플라이언스 교육에도 적극 나서고 있다. Q. 미국과 유럽에서 AI 규제에 대한 법제화에 속도를 내고 있다. AI 규제법에 대한 세계적인 논의가 활발해지고 있지만 우리나라는 'AI 기본법'도 없는 게 현실이다. 어떤 방향으로 'AI 기본법'이 제정돼야 할 것 같은가 A. 과기부를 중심으로 'AI 기본법' 제정이 추진돼 왔지만 시민단체 등이 법안에 명시된 '우선허용·사후규제' 원칙에 대해 반대를 표명하면서 어려움을 겪고 있다. 그 사이에 EU에선 세계 최초의 'AI 규제법'을 만들었고, 미국에서도 연방 정부 기관들이 AI 부작용 방지를 위한 안전장치를 의무화하는 정책을 발표했다. EU는 기업들을 대상으로 강력한 규제를, 미국은 정부 부처가 중심이 돼 안전성을 강조한다는 점에서 접근 방식이 다르다. EU가 데이터 프라이버시, 온라인 증오 등 다양한 분야에서 글로벌 표준을 만들어 가는 '브뤼셀 효과(The Brussels Effect)'를 AI에서도 이어갈 지 지켜봐야 겠지만, 우리나라는 '하이브리드형 규제'로 방향을 잡는 게 중요할 것 같다. 이용자, 기업, 정부 당국 등 모든 이해관계자들이 다 공감할 수 있는 신뢰성, 안전성을 확보할 수 있을지에 대한 기준이 필요한 상태지만, 위험도에 따라 AI를 평가하는 EU식 규제는 적절한 지 의문이다. 일단 우리나라는 'AI 기본법'이라는 큰 틀이 만들어져야 혁신이냐, 통제냐에 대한 AI 방향을 잡아 갈 수 있을 것 같다. 규제에서 기술중립성 원칙을 존중해야 기술이 발전한다는 점을 다양한 경험을 통해 배웠다. 우리나라도 기술중립성을 AI에 어떻게 반영해야 할 지가 과제인데 국내외 기준들을 참고해 최소한의 신뢰성, 안전성을 고려해야 할 필요가 있다고 본다. Q. 최근 생성형 AI 도입을 고려하는 기업들이 많아지고 있다. 그 과정에서 고려해야 할 법이 있는지 궁금하다. 국내에서 AI 트렌드에 대응을 잘 하고 있는 분야가 있는지도 알려달라 A. 개인정보법과 관련해 개인정보보호위원회가 지난 3월 말 가이드라인을 제시한 것을 참고하면 좋을 것 같다. 당시 개보위는 LLM을 개발‧배포하거나 이를 기반으로 AI 서비스를 제공하는 6개 사업자에 대해 개인정보 보호의 취약점을 보완하도록 개선 권고를 의결한 바 있다. LLM 학습 과정에서 주민등록번호, 신용카드번호 등 개인정보가 포함될 수 있다는 점에서다. 저작권 문제도 고려해야 할 부분이다. 글로벌 LLM 시장에서도 아직 룰(Rule)이 정해지지 않았는데, 학습 행위에 대한 면책 범위를 어디까지 둘 것인가가 과제인 듯 하다. 우리나라에선 AI 학습에 쓰이는 자료에 저작권을 면책해주는 저작권법 개정안이 지난 2021년 발의됐다. 당시에는 이를 반대하는 이들이 없었지만 2022년 말께 생성형 AI가 등장한 후 진화된 모습을 보이자 여론이 뒤바뀌었다. 퍼블리시티권(초상, 성명, 음성과 같이 개개인을 특징짓는 요소를 상업적으로 쓸 수 있는 '인격표지영리권')도 고려 대상이 될 것 같다. AI 흐름에 잘 적응하고 있는 산업군은 지난 2021년 AI 가이드라인을 내놓은 금융권인 것 같다. 국민에게 미치는 파급력이 커 선제적으로 나선 듯 한데, 우리나라 기업들이 참고해 AI 정책을 만들어 나가기 좋은 사례다. 통신사들도 이용자들의 데이터를 처리하는 데 고민하고 있다는 점에서 관련 규제에 잘 대응하고 있다고 보여진다. Q. 생성형 AI 확산으로 근로 환경에도 변화가 생겼다. 기업들이 이와 관련해 고려해야 할 부분이 있다면 A. AI 도입이 기업들의 원가절감에 도움이 될 것으로 보인다. 일부 기업들이 AI의 등장으로 구조조정을 하며 인력을 대체하려는 움직임이 있지만, 우리나라 근로 환경에선 현실적으로 쉽지 않다. 기업들은 인원 감축을 통한 효율화를 추구하기 보다 경제적 효율성을 높이는 데 많이 사용할 수 있을 것이라고 보여진다. 다만 향후 AI 확산에 따라 장기적으로 노무, 근로 환경 이슈가 발생할 여지는 있다. Q. 마지막으로 생성형 AI 적용을 앞둔 기업들에게 어떤 조언을 하고 싶은가 A. 기업들도 생성형 AI의 불확실성을 고려해 이를 정확하고 공정하게 사용할 수 있도록 사전 준비를 철저히 해 나갈 필요가 있다. AI를 적용하기 전에 먼저 신뢰성, 안전성을 높이기 위해 나서는 것이 기업의 당연한 책무라고 생각한다. 부작용을 알면서도 그냥 적용한다는 것은 AI 기술을 검증없이 막무가내로 출시하는 기업들과 다를 바가 없다고 본다. 기업들은 문제가 발생하면 파급력이 큰 데다 비난을 받을 가능성이 높은 만큼 리스크를 최소화하기 위해 다소 보수적으로 접근을 해 나갈 필요도 있어 보인다. 이처럼 기업들이 여러 가지를 신경쓰려면 사실 비용도 만만치 않게 든다는 점도 고려해야 한다. 미국은 사전 규제가 다소 완화돼 있는 반면, 사후 규제가 굉장히 강력하다. 글로벌 빅테크 기업들은 위험을 감수하면서 무모한 서비스를 내놓은 후 대규모 자금으로 규제에 대응할 때도 많지만, 우리나라는 그렇게 하지 못할 때가 많다. 이를 잘 아는 기업들의 정책을 참고하거나, 도움을 받는 것도 필요해 보인다.

2024.04.30 14:30장유미

AI, 개발자까지 삼키나…확 달라진 SW시장의 미래는

인공지능(AI)이 세상을 삼키고 있다. 일상생활뿐 아니라 첨단 비즈니스 영역까지 뒤흔들고 있다. 특히 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 다양한 산업 분야의 기본 문법을 바꿔놓으면서 새로운 혁신의 밑거름이 되고 있다. 반면, 기업에서는 AI 도입이 경쟁력 강화를 위한 기회라는 점을 알면서도 불확실성을 포함한 위험 요인 때문에 도입을 주저하고 있는 것도 현실이다. 지디넷코리아는 창간 24주년을 맞아 법무법인 세종의 AI센터와 함께 이런 변화를 진단하는 'GenAI 시대' 특별 기획을 마련했다. 이번 기획에서는 기업이 AI 규제에 효과적으로 대응하면서 도입 가능한 AI 거버넌스에 대해 살펴본다. 아울러, 소프트웨어, 통신, 인터넷, 헬스바이오, 유통, 전자, 재계, 자동차, 게임, 블록체인, 금융 등 11개 분야별로 AI가 어떤 변화를 일으키고 있는 지 심층 분석한다. 또 AI 기술 발전과 함께 논의되어야 할 윤리적, 사회적 문제들에 대한 다각적인 논점을 제시해 건강한 AI 생태계 조성에 기여하고자 한다. [편집자주] "더 이상 아이들에게 코딩을 가르칠 필요가 없다." 엔비디아를 이끌고 있는 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 올해 초 던진 폭탄 발언이다. AI가 모든 작업을 대신해 줄텐데, 굳이 코딩 배우느라 골머리를 썩일 이유가 없다는 주장이었다. 그 시간에 분야별 전문 지식을 익히는 게 경쟁력에 훨씬 큰 도움이 된다는 것이다. 젠슨 황은 또 지난달 29일 대만 타이페이에서 진행한 행사에서는 "(앞으로는) 모든 사람이 프로그래머"라며 "자연어로 SW를 만들 수 있을 것"이라고 봤다. 연이은 젠슨 황의 발언에 대해선 '엔비디아 중심적 사고'란 비판도 적지 않았다. 코딩 대신 AI에 의존하게 되면 자신들의 비즈니스에 더 유리하기 때문에 한 말 아니냐고 꼬집는 사람도 있었다. 하지만 젠슨 황의 '폭탄 발언'은 AI 시대를 맞이하는 SW 업계의 상황을 잘 포착했다는 평가도 만만치 않다. 아직 초기 단계인 생성형 AI가 좀 더 발전할 경우 SW 전략의 기본 틀이 달라질 수도 있기 때문이다. 물론 생성형 AI가 기술 부채 누적을 야기할 수 있다는 우려도 적지 않다. 하지만 SW 개발자들은 일상적이고 반복적인 작업 부담을 줄이고 보다 창의적이고 높은 수준의 작업에 집중할 여유가 생겼다며 환영하는 분위기다. 거대언어모델(LLM)로 기술 개발의 민첩성이 가속화 되고 있는 상황인 만큼 각 기업들도 AI를 SW 개발에 도입하기 위해 분주히 움직이는 모양새다. 팔로알토 네트웍스는 생성형 AI가 SW 개발, 특히 자바, 파이썬, C++ 등 잘 알려진 프로그래밍 언어의 코드 생성을 획기적으로 향상시킬 것이라고 예상했다. 또 AI가 SW 개발 초기에 단위 테스트, 디버깅, 잘못된 구성을 식별하는 코드 테스트를 대체하는 데 중요한 역할을 할 것으로 봤다. 미라 라자벨 팔로알토 네트웍스 최고정보책임자(CIO)는 "CIO로서 성공을 위한 최적의 도구를 개발자에게 제공하는 일은 업무의 핵심 요소"라며 "AI는 의심할 여지 없이 효율성을 향상시킬 것"이라고 말했다. 소프트웨어 개발, AI로 설계서 플랫폼으로 진화 오픈AI의 GPT-4 같은 생성적 AI 도구는 생산성을 향상시키고, 보고서나 메일 초안을 제공해 업무 시작속도를 높일 수 있도록 지원하고 있다. AI 기반 도구들은 개발자의 개발 경험과 조직내 협업 과정을 개선해 점차 복잡하고 규모가 커지는 SW를 개발하는 과정에 필수적인 요소로 자리잡는 중이다. 특히 SW 개발 분야는 작성된 소스코드를 분석해 이후 적합한 코드를 추천하는 수준을 넘어 프로젝트 관리, 디버깅, 테스팅, 보안, 협력 프로젝트 등 전 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 마이크로소프트나 구글 등 빅테크 기업의 경우 방대한 소스코드에서 발생할 수 있는 보안 취약점을 방지하기 위해 AI로 이를 최신 코드로 전환하는 프로젝트도 수행 중이다. GPT-4가 적용된 AI챗봇 깃허브 코파일럿은 대화창에서 자연어로 작성하고 싶은 소프트웨어 개념과 요구사항을 알려주면 AI가 코드를 작성한다. 버그나 보안 취약점을 찾아내고 어떤 조치를 취해야 할 지 제안하고, 주석 작성이나 디버깅 작업까지 수행한다. 엔터프라이즈 버전의 경우 코드 탐색과 이해를 간소화해 더 빠른 기능 구현, 문제해결, 코드 현대화 등을 지원한다. 개발에 아직 익숙하지 않은 초급 개발자나 신규 입사자에게 기업 내 코드 규칙이나 양식 등을 조언해 보다 빠르게 조직에 적응할 수 있도록 도울 수도 있다. 젯브레인은 코드작성을 위한 개발환경(IDE) 인텔리J에서 AI어시스턴트를 제공하고 있다. 국내에서도 삼성SDS가 상반기 중 브리티 코파일럿을 출시할 예정이다. 삼성SDS의 브리티 코파일럿의 경우 AI가 어떻게 업무를 처리할 것인지 사용자가 직접 설정할 수 있어 보다 정확하고 효율적인 업무처리가 가능해 주목 받고 있다. 삼성SDS 최정진 그룹장은 "AI는 SW 개발 중 반복적인 작업을 자동화해 개발자들이 더 창의적이고 복잡한 작업에 집중할 수 있게 함으로써 전통적인 개발 프로세스를 변화시키고 있다"며 "이러한 변화는 기업의 SW 제품 개발 방식에 큰 영향을 일으킬 것"이라고 말했다. AI 접목한 소프트웨어, 개발자들이 고려해야 할 윤리 쟁점은 AI가 SW 개발에 활발하게 적용되면서 관련 윤리 문제도 쟁점으로 떠오르고 있다. 특히 음원, 영화, 문서, 행정 등 AI 활용 분야가 확대되면서 기술 표절을 비롯한 각종 개발 윤리 문제가 곳곳에서 고개를 들고 있다. 업계에서도 AI 윤리를 맹점으로 지적하고 있다. 특히 빅테크 기업의 AI 기술 베끼기는 현재 진행형이란 점에서 더 문제가 되고 있다. 실제 생성형 AI 챗GPT가 등장한 지난해 미국 실리콘밸리에선 대규모 소송전이 벌어졌다. 마이크로소프트사(MS)와 자회사 깃허브는 조셉 사베리(Joseph Saveri) 로펌과 매튜 버터릭 변호사로부터 소송을 당했다. 오픈AI와 깃허브가 만든 '깃허브 코파일럿'이 대규모 소프트웨어(SW)를 불법 복제했다는 것이 소송 이유다. 깃허브 코파일럿은 개발자들이 공유하고 있는 오픈소스 코드를 학습해 새로운 코드를 제작한다. 그런데 조셉 사베리 로펌 등은 이 오픈소스를 이용한 것 자체가 불법이라고 주장했다. 세계 최대 이미지 플랫폼 게티이미지 역시 이미지 생성 AI 회사인 스테빌리티AI를 상대로 저작권 침해 소송을 제기하는 등 개발 윤리 문제가 수면 위로 드러난 상황이다. AI를 두고 미국과 기술패권 경쟁을 하는 중국 기업들도 이 문제에서 자유롭지 못하다. 리카이푸 시노베이션벤처스 최고경영자(CEO) 겸 회장이 창업한 스타트업 '링이완우'의 '와이(Yi)-34B'와 'Yi-6B' 모델이 표절 논란에 휩싸였다. 이들은 메타의 대형언어모델(LLM) '라마(LLaMA)' 아키텍처를 사용한 것 아니냐는 의혹을 받고 있다. 리카이푸는 중국을 대표하는 IT 기업인으로 마이크로소프트 아시아와 구글 차이나 대표를 역임한 인물이다. 의혹을 처음 제기한 중국의 한 개발자는 다차원 배열과 더 높은 차원의 행렬과 벡터를 만들기 위해 쓰이는 2개의 텐서 명칭만 바꿨다고 주장했다. 이에 링이완우 측은 급히 텐서 명칭을 수정하겠다고 밝히기도 했다. 기본적으로 AI를 제작할 때 모두에게 공유된 오픈소스를 기반으로 제작되는 경우가 많은데 이를 상업적으로 이용을 하더라도 제약을 받지 않는 상황이다. 현재 학계와 산업계, 정부 등이 모여 AI 저작권 문제를 해결하기 위해 논의 중이지만 뾰족한 대안도 없는 실정이다. 국내 한 AI 개발사 관계자는 "데이터 구조나 LLM 자체를 표절했다면 법적으로 문제를 제기할 수 있겠지만 기본적으로 코딩 자체는 베꼈다는 말을 하기가 애매한 상황"이라며 "코딩을 표절하는 문제는 구속력이 없어 개발사나 개발자가 자체적으로 윤리성을 지키는 데 기대야 하는 게 현실"이라고 꼬집었다. 리걸테크 기업 까리용 오경원 대표는 "한 회사의 코딩을 짠 직원이 이직을 하게 되면 데이터나 코딩의 로직을 명확하게 알고 있기 때문에 표절문제가 발생할 수 있다"면서도 "해외에서는 개발 윤리를 두고 소송전이 빈번하게 벌어지지만 국내의 경우 오픈소스로 인한 혜택을 많이 받았고 이 때문에 표절시비가 현업에서 크게 일어나고 있진 않다"고 진단했다. "개발자, 단순 코더 넘어서야...AI 안전성 관심 필수" 생성형 AI가 자동으로 코드를 만들어주는 시대가 도래하면서 개발자들의 입지가 좁아질 것이란 전망도 있다. 전문가들은 개발자가 AI에 뒤처지지 않으려면 단순 코딩 지식을 넘어 알고리즘 개발, 제품 설계 등 전문성을 확보해야 한다고 입을 모았다. IT 업계에선 생성형 AI가 프로그래밍 언어 제작부터 제품 설계, 보안까지 자동화할 것으로 예측했다. 생성형 AI가 인간 개발자보다 업무를 더 빠르게 진행한다는 이유에서다. 기업들도 더 적은 인원으로 코딩이나 프로그래밍 작업을 진행할 수 있다는 점에서 생성형 AI 도입을 서두르는 분위기다. 이 탓에 일각에선 향후 개발자들의 설 자리가 줄어들 수 있다고 분석했다. 벤처비트 등 외신도 개발자들이 생성형 AI로 인해 일자리를 잃을까 불안해한다고 언급한 바 있다. 다수 전문가는 생성형 AI가 단순 코더를 대체할 수 있지만, 모든 개발 과정을 책임질 수 없다고 주장했다. 향후 개발자는 단순 코딩 지식 이상의 기술을 갖춰야 한다고 강조했다. 업스테이지 관계자는 "진짜 개발자 업무는 단순 코딩이 아니다"며 "알고리즘을 논리적으로 짜는 작업이 필수"라고 설명했다. 생성형 AI가 코딩을 넘어서는 작업을 할 수 없다는 의미다. 그러면서 "개발자가 생성형 AI에 뒤지지 않으려면 알고리즘 설계를 비롯한 사용자 인터페이스 개발, 데이터 표현 등 제품 개발 역량을 높은 수준으로 갖춰야 할 것"이라고 덧붙였다. 김동환 포티투마루 대표는 개발자 수준을 단계별로 코더, 프로그래머, 아키텍처 엔지니어로 구분했다. 여기서 생성형 AI는 가장 낮은 수준인 코더 역할에 그친다. 그는 "생성형 AI 시대 개발자들은 단순 코더나 프로그래머보다 엔지니어 아키텍처가 될 수 있도록 노력해야 한다"고 말했다. 현재 생성형 AI가 코딩을 대신 해주긴 하지만, 사람이 이에 전적으로 의존해선 안 된다는 의견도 있다. 생성형 AI 기술에 잠식되지 말아야 한다는 주장이다. 이광형 카이스트 총장은 지난해 국회서 열린 'AI 시대 우리의 전략' 세미나 특별 강연에서 "사람이 직접 손으로 코딩할 수 있어야 한다"며 "AI에 전적으로 의지해선 안 된다"고 강조했다. 이는 사람이 코딩 지식을 갖춰야 기술에 잠식되지 않는다는 의미다. 또 노코딩이나 로우코드 같은 자동 SW 도구에 지나치게 의존하지 말라는 당부도 담겨있다. 개발자가 기술뿐 아니라 AI 법안 논의도 참여해야 한다는 주장도 나왔다. AI 사용 규정이나 오용 방지 등에도 신경 써야 한다는 판단에서다. 서울교대 김봉제 교수는 최근 본지와 진행한 좌담회에서 "기술자가 법안 논의에 참여해야 한다"며 "실현 가능한 법안인지 늘 주시해야 한다"고 설명했다. 이어 "향후 생성형 AI가 단순 코딩을 넘어 프로그래밍 구축까지 하는 단계에 이를 것"이라며 "이때 개발자가 기술과 규제 사이에서 혼선을 빚을 가능성을 줄일 수 있을 것"이라고 부연했다.

2024.04.23 15:35장유미

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