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'코딩 AI'통합검색 결과 입니다. (103건)

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타이핑 없이 느낌으로 코딩하는 시대…'바이브코딩'오나

인공지능(AI) 기술 급격한 발전으로 소프트웨어(SW) 개발 방식에 큰 변화가 있을 것이란 전망이 제기되고 있다. 특히 기존의 수작업 중심 개발 방식에 근본적인 변화를 예고하며 AI가 대신 코딩하는 형태의 개발 문화가 자리잡을 것이란 예상이다. 대표적으로 최근 전 테슬라 AI 디렉터이자 오픈AI 공동 창립자인 안드레 카파시(Andrej Karpathy)는 '바이브코딩(Vibe Coding)'이라는 개념을 SNS를 통해 제시했다. 그는 "최근 내가 '바이브 코딩이라고 부르는 새로운 종류의 코딩이 있다"며 "이 방식은 그저 바이브에 완전히 몸을 맡기고 지수적 변화를 받아들이며 코드가 존재한다는 사실조차 잊는다"고 바이브코딩을 설명했다. 이어 "이러한 개발이 가능한 이유는 LLM의 기능이 너무 좋아졌기 때문"이라고 밝혔다. 그는 실제로 코드 편집기인 커서 컴포저(Cursor Composer), LLM 소넷(Sonnet), 음성 명령 도구 슈퍼위스퍼(SuperWhisper) 등을 AI기반 도구를 활용해 키보드를 거의 사용하지 않고 프로젝트를 진행하고 있다고 밝혔다. 예를 들어 UI 스타일 변경, 버그 수정, 레이아웃 조정 등의 요청을 모두 음성이나 자연어로 입력하는 것 만으로 AI가 이를 인식하고 자동으로 작성한다. 안드레 카파시는 코드 리뷰나 디버깅도 AI에 맡기고 있다고 설명했다. 에러 메시지를 복사해 붙여넣기만 해도 대부분 문제가 해결되며, 코드 변경 내용은 별도 검토 없이 전부 수락하는 방식으로 작업한다. 그는 이러한 흐름을 '더 이상 코딩이라 부를 수 없는 새로운 제작 방식'이라고 표현했다. 안드레 카파시 외에도 실리콘밸리의 스타트업에서 상당수 AI를 활용한 개발이 가속화되고 있는 추세다. 미국 최대 스타트업 액셀러레이터인 와이컴비네이터의 개리 탄 최고경영자는 "포트폴리오 스타트업 중 25%가 전체 코드의 95%를 AI에 의존하고 있다"고 밝힌바 있다. 그는 LLM 기반 개발 도구를 활용하면 소규모 인력으로도 대규모 제품을 빠르게 출시할 수 있으며, 코드 품질 역시 일정 수준 이상을 유지할 수 있다고 설명한다. 더불어 비개발자인 실무자도 직접 앱을 개발하고 운영하는 만큼 속도가 중요한 스타트업의 경쟁력을 높일 수 있다는 것도 장점으로 꼽았다. 비개발자나 초급 개발자도 프로토타이핑 수준의 기능을 빠르게 구현할 수 있어 스타트업과 소규모 팀에 적합하다는 의견이 제시된다. 프로덕트 매니저, 디자이너 등의 직군에서도 AI 기반 개발 도구를 도입하는 사례가 늘고 있다. AI의 개입이 코드 작성 전반을 대체하면서 개발자의 역할도 재정의되고 있다. 코드를 잘 작성하는 능력은 점차 AI로 대체되고 있으며 대신 AI의 효율적 활용, 명확한 설계 지시 능력, 비즈니스 요구사항과 다양한 기술 간 조합 능력이 새로운 핵심 역량으로 부상하고 있다. 안드레 카파시의 바이브코딩에 대해선 아직 긍정과 우려가 교차한다. 생산성과 접근성을 높였다는 평가가 있는 반면, 코드 품질 저하와 기술 부채 누적에 대한 경계도 커지고 있다. 특히 AI가 생성한 코드를 사용자가 충분히 이해하지 못한 채 적용할 경우 보안 취약점이나 논리 오류가 발생할 수 있다. 복잡한 시스템에서는 장기적인 유지보수가 어려워질 수 있다는 지적도 제기된다. 안드레 카파시 역시 바이브코딩이 주말에 만들고 테스트하는 프로젝트용으로 바이브코딩이 적합하며 진짜 코딩은 아니라고 언급했다. 간단한 서비스나 데모 개발 등에는 효과적이지만 정교한 인프라나 실시간 시스템 개발에는 여전히 한계가 있다는 것이다. 더불어 그는 일부 버그의 경우 AI가 해결하지 못해 반복적인 요청이나 질문을 우회해야 했다고 밝혔다. 파이썬 웹 프레임워크 장고(Django)의 공동 창시자인 사이먼 윌리슨도 "LLM은 강력한 보조 도구이지만, 코드에 대한 이해와 검토 과정을 생략해서는 안 된다"며 과도한 AI 의존에 대해 경고했다. 이러한 우려에도 불구하고 AI를 중심에 둔 개발 방식은 빠르게 하나의 흐름으로 자리잡고 있다. 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 주요 빅테크는 코파일럿, 제미나이 코드 어시스트, Q디벨로퍼 등 자체 개발한 LLM 기반 개발 도구를 선보이고 있다. AI 기반 개발은 아직 실험과 실전 단계의 경계에 놓여 있다. 그러나 LLM이 생성하는 코드 품질이 빠르게 개선되며 일부 분야에서는 코드를 쓰지 않고 개발이 가능할 것이란 예측이 강세를 보이고 있다. 베타랩스 데니스김 CEO는 "바이브코딩은 아직 초기 개념이지만 직관과 감성, 협업의 시대로 전환하는 디딤돌이 될 수 있다"며 "이제 우리는 AI와 코드를 함께 느끼는 시대로 향하고 있는지도 모른다"고 말했다.

2025.03.30 09:11남혁우 기자

AI 코딩 시대, 개발자에게 필요한 건 '품질 감별력'

인공지능(AI) 코딩 품질을 알아볼 수 있는 인력 필요성이 높아질 것이란 전망이 나왔다. 17일 IT 업계에 따르면, AI가 코딩 작업을 대체하는 속도가 빨라지면서 개발 효율성은 올랐지만 AI가 생성한 코드 품질을 관리할 수 있는 전문성은 여전히 부족하다는 의견이 이어지고 있다. 현재 전문가는 AI 코딩 능력이 인간 수준을 넘어섰다고 봤다. 앞서 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 장기적으론 AI가 인간 역할을 완전히 대체할 것이라고 주장했다. 그는 "AI가 3~6개월 안에 코드 95%를, 12개월 안에는 모든 코드를 작성할 것"이라고 예상했다. 오픈AI의 코딩 에이전트도 이미 일반 개발자 수준을 넘어섰다는 평가가 나오고 있다. 코딩 능력을 평가하는 '코드포스'에서 GPT-4 기반 모델은 2천727점을 받아 기존 모델 능력을 넘어섰다. 업계에선 AI 코딩 수준을 평가할 수 있는 능력은 필수라는 주장이 나오고 있다. AI가 내놓은 코딩이 기업 제품 서비스·품질에 영향을 미칠 수 있다는 이유에서다. 한 업계 관계자는 "회사에서 사람이 직접 코딩하는 작업물 자체는 확실히 줄었다"며 "이젠 코딩 작업량보다 코딩 품질 판단에 집중해야 할 시기"라고 강조했다. 그러면서 "개발자가 코딩 지식 자체가 부족할 경우 저품질 코딩 결과물을 받아낼 것"이라며 "이는 제품 제작 등 회사에 큰 손실"이라고 덧붙였다. 또 다른 업계 관계자는 AI 코딩 어시스턴트를 통한 부작용 사례가 다양해지고 있다는 점을 지적했다. 실제 한 사용자가 '커서 AI'로 레이싱 게임 스키드 마크 페이드 효과 코드를 생성하려 했지만, 약 750~800줄에서 AI가 작업을 중단했다는 사례를 SNS에 게재한 바 있다. 당시 커서 AI는 "개인적인 코딩 연습이 중요하다"며 "수동으로 작업을 이어가야 한다"고 사용자에게 답변했다. 관계자는 "AI 코딩 어시스턴트의 기술적 한계인지, 의도적 제한인지는 불분명한 상황"이라며 "인간의 코딩 방식 능력에 대한 논의가 필요하다는 점은 분명하다"고 설명했다.

2025.03.17 15:05김미정 기자

"복잡한 앱 개발도 채팅으로"…오픈AI, '캔버스' O1 모델 지원

오픈AI가 보다 쉽게 다양한 앱과 프로젝트를 개발할 수 있도록 캔버스에 O1 모델을 지원한다. 오픈AI는 26일 소셜플랫폼 엑스(X)의 오픈AI개발자(OpenAI Developers) 계정으로 신규 업데이트 내용을 공개했다. 캔버스는 오픈AI가 제공하는 창의적이고 직관적인 개발 플랫폼으로 아이디어를 실시간으로 시각화하고 구현할 수 있도록 돕는 도구다. 이 도구는 AI 모델을 활용해 복잡한 코딩 작업을 간소화하고, 실시간 미리 보기 기능을 통해 작업 결과를 즉각적으로 확인할 수 있도록 돕는다. 또한 리액트 같은 인기 있는 프론트엔드 프레임워크를 활용해 복잡한 인터페이스와 기능을 효율적으로 설계할 수 있도록 지원한다. 이번 업데이트에서 추가된 O1 모델은 코딩 작업에 최적화된 고급 AI 모델로, 기존 GPT 4.0보다 더 높은 성능과 정확도를 제공한다. O1 모델은 복잡한 코딩 작업을 보다 빠르고 정확하게 처리할 수 있다. 리액트, 샤드CD(ShadCN) 같은 표준 라이브러리를 기반으로 즉시 실행 가능한 코드를 생성하며, 사용자 요청에 따라 세부적인 커스터마이징도 지원한다. 또한, 단순한 웹 애플리케이션에서부터 데이터 시뮬레이션, 대시보드 생성 등 다양한 프로젝트를 지원한다. 이를 활용해 사용자 요청에 따라 훈련용 시험앱을 제작하거나, 매크로 데이터 시뮬레이션을 통해 데이터를 시각적으로 표현할 수 있다. 사용자가 아이디어를 입력하면 캔버스가 이를 빠르게 구현해 즉각적으로 결과를 제공한다. 이는 개발 과정에서의 반복 작업과 디버깅 시간을 대폭 줄여준다. 캔버스의 또 다른 주요 업데이트는 HTML과 리액트 앱을 직접 렌더링할 수 있는 기능이다. 이를 통해 사용자는 추가적인 외부 툴 없이도 ChatGPT 내부에서 완성된 애플리케이션의 실행 화면을 확인할 수 있다. 이 기능은 앱 제작 과정에서 실시간으로 미리 보기와 테스트를 수행할 수 있으며, 인터페이스와 기능을 즉각적으로 검토 및 수정할 수 있어 더 나은 사용자 경험을 설계할 수 있다. 외부 플랫폼과의 연동 없이 모든 작업을 캔버스 내에서 완결할 수 있어 개발 과정이 단순화된다. 오픈AI는 이번 업데이트에서 캔버스를 활용한 다양한 사용 사례를 시연했다. 연습 테스트 앱은 사용자가 원하는 주제와 난이도에 따라 문제를 생성하고, 이전 시도의 기록을 대시보드 형태로 제공하는 기능을 선보였다. 또한, 매크로 데이터 정제 시뮬레이션에서는 숫자 줌 효과를 활용한 데이터 시각화를 구현했다. 레시피 박스 웹사이트는 카드 형식의 인터페이스와 마우스 오버 시 발생하는 애니메이션 효과를 통해 사용자 경험을 극대화했다. 오픈AI의 일란 비지오 AI 엔지니어는 "캔버스는 단순한 개발 도구를 넘어, 복잡한 코딩 작업을 간소화하고 창의적인 아이디어를 빠르게 실현할 수 있는 강력한 플랫폼으로 자리 잡았다"며 "이번 O1 업데이트를 통해 웹 애플리케이션에서부터 데이터 시뮬레이션, 대시보드 생성 등 다양한 프로젝트에 폭넓게 활용할 수 있는 플랫폼으로 도약하는데 중요한 역할을 할 것"이라고 설명했다. 이어 "오픈AI는 "캔버스를 통해 더 많은 것을 실현할 수 있기를 기대한다"며 "앞으로도 창의적이고 혁신적인 아이디어를 더욱 손쉽게 구현할 수 있도록 현대 개발 환경에서 요구되는 속도와 유연성을 제공하며 개발자들에게 필수적인 도구로 자리 잡을 수 있도록 노력할 것"이라고 말했다.

2025.01.26 10:23남혁우 기자

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