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"AI가 만든 코드, 기술 발전 가속"…구글 딥마인드, 진화형 알고리즘 '알파이볼브' 개발

구글 딥마인드가 알고리즘을 설계하고 성능까지 개선하는 인공지능(AI)을 선보였다. 언어모델 기반의 코드 생성 능력에 진화적 평가 구조를 결합해 대규모 컴퓨팅 인프라부터 수학적 난제까지 범용 최적화가 가능해진 것이다. 16일 구글 공식 블로그에 따르면 딥마인드는 지난 14일 코드 기반의 알고리즘을 진화시키는 AI 시스템 '알파이볼브'를 발표했다. 이 시스템은 구글의 최신 언어모델 '제미나이' 시리즈에 자동 평가 알고리즘을 접목한 구조로, 구글의 데이터센터·칩 설계·AI 모델 학습 등 실제 운영 환경에 투입돼 성능을 입증했다. '알파이볼브'는 기존의 함수 단위 코드 생성과 달리 수백 줄 규모의 복잡한 알고리즘 전체를 설계할 수 있는 구조다. 속도 중심의 '제미나이 플래시'와 논리 구조를 강화하는 '제미나이 프로'를 병행 활용해 코드 제안을 생성한다. 이렇게 생성된 코드는 자동 평가 시스템이 정확성, 속도, 자원 활용도 등을 따져서 평가하고 성능이 좋은 코드만 다음 세대에 반영된다. 처음 성과를 낸 분야는 구글의 데이터센터 스케줄링이다. 이 시스템은 내부 클러스터 관리 도구인 보그(Borg)에 적용돼 일부 자원만 남은 서버를 더 잘 활용할 수 있도록 새로운 방식의 스케줄링 규칙을 만들어냈다. 사람이 읽고 관리하기 쉬운 단순한 코드 형태로 제공돼 전체 컴퓨팅 자원의 0.7%를 꾸준히 절약할 수 있게 됐다. 칩 설계 영역에서도 적용 사례가 나왔다. '알파이볼브'는 구글 텐서플로우 처리장치(TPU) 내 고성능 산술 연산 회로에서 불필요한 비트를 제거하는 베릴로그(Verilog) 코드를 제안했다. 이는 기능 검증을 거쳐 차세대 설계에 반영된 상태로, AI가 하드웨어 설계 언어 수준에서 의미 있는 구조 개선을 제안할 수 있음을 입증하는 계기가 됐다. 특히 구글 '제미나이' 모델 학습에 쓰이는 행렬 곱셈 연산을 최적화해 속도를 23% 끌어올렸다. 전체 학습 시간도 1% 줄었으며 기존에는 수주가 걸리던 커널 최적화 작업이 수일 내 자동 실험으로 가능해졌다. 반복 작업 부담이 줄어들면서 연구 효율도 함께 높아졌다. 사람이 직접 손대지 않던 그래픽처리장치(GPU) 저수준 명령어 영역에서도 성과가 나왔다. '플래시어텐션' 커널에서 최대 32.5%의 속도 향상을 기록했으며 기존 컴파일러 최적화를 넘어선 성능이라는 평가를 받는다. AI가 병목 지점을 스스로 찾아내고 개선 방향까지 제시한 사례로, 실제 코드 개선 작업의 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 수학 난제를 해결하는데도 기존 한계를 뛰어넘는 성과를 냈다. 일례로 복소수 4×4 행렬 곱셈 문제에서 기존보다 곱셈 횟수를 더 줄인 새로운 알고리즘을 찾아냈는데 이는 지난 1969년 수학자 스트라센이 세운 기록을 처음으로 넘어선 사례다. 수십 년간 누구도 개선하지 못한 수학적 구조 자체를 AI가 새롭게 설계해낸 것이다. 이외에도 이 시스템은 수학 분석, 기하학, 조합론, 수론 등 다양한 미해결 문제 50여 개에 적용됐다. 전체의 약 75%에서 기존 최고 해법을 재현했고 심지어 20%의 경우에는 보다 나은 해법을 제시했다. 구글 딥마인드는 현재 '피플+AI 리서치' 팀과 함께 '알파이볼브'의 사용자 인터페이스를 개발 중으로, 학술 연구자 대상 얼리 액세스 프로그램을 준비하고 있다. 일반 공개 여부는 추후 검토할 예정이나 명확한 평가 구조를 갖는 알고리즘 문제라면 어떤 분야에도 적용 가능한 구조라는 점에서 범용 기술로의 확장 가능성이 거론된다. 소재 개발, 신약 설계, 에너지 최적화, 공정 자동화 등 연산 기반 과학 영역 전반에 대한 활용이 논의되고 있다. 알렉산더 노비코프 딥마인드 연구원은 "우리는 평가자가 명확한 문제에 집중하고 있다"며 "자동화된 피드백 루프를 통해 성능을 지속적으로 개선할 수 있다"고 설명했다. 마테이 벌로그 딥마인드 연구원은 "'알파이볼브'는 일반적 AI 시스템임에도 불구하고 알파텐서보다 더 나은 성과를 냈다"며 "실제 문제에 곧바로 적용 가능한 과학 도구는 연구 현장에서도 드문 경험"이라고 말했다.

2025.05.16 09:58조이환 기자

C++ 창시자 "바꿔야 할 건 언어가 아니라 개발자의 사고 방식"

"C++는 대체될 수 있는 언어가 아닙니다. 우리가 진정으로 바꾸려는 게 무엇인지 묻는다면, 그것은 언어가 아니라 개발자의 사고 체계일지도 모릅니다." C++ 창시자인 콜롬비아대학 비아네 스트롭스트룹 교수는 12일 데브클래스와의 인터뷰에서 인공지능(AI)과 신생 언어들이 주도하는 개발 환경의 변화 속에서도 C++의 존재 이유는 여전히 유효하다고 강조하며 언어의 문제가 아니라 사고 방식의 전환이 진정한 과제라고 지적했다. 그는 현재의 소프트웨어(SW) 생태계가 '편의성'과 '속도'에 지나치게 치우쳐 있으며 그 결과 언어와 개발 방법론의 핵심 원칙이 약화되고 있다고 진단했다. 스트롭스트룹은 특히 AI 기반 코드 생성 도구들이 "생각 없이 코딩하는 습관"을 확산시키고 있다고 지적했다. 그는 "AI는 이미 존재하는 코드를 학습하고 재조합하는 데 특화돼 있다"며 "그 결과 과거의 잘못된 패턴, 낡은 스타일이 그대로 반복될 가능성이 크다"고 밝혔다. 이에 대한 근거로 그는 GPT 기반의 코드 생성기가 생 포인터(raw pointer)나 전통적 배열 포인터 전달처럼 C++에서 오랫동안 지양돼 온 방식들을 여전히 제안하고 있다고 지적했다. 이러한 도구들이 오히려 현대적인 C++ 철학, 즉 안전하고 표현력 높은 코드를 작성하려는 흐름을 방해할 수 있다는 설명이다. 이에 그는 AI가 제공하는 '정답처럼 보이는 코드'에 의존하는 개발자들이 늘어날수록 프로그래밍의 본질인 문제 인식과 추상화 설계 능력은 퇴화할 수밖에 없다고 경고했다. 더불어 그는 "좋은 개발자는 문제를 정의하고 그에 맞는 모델을 구성할 수 있어야 한다"며 "코딩은 그 결과물에 불과하다며 문제 인식 자체를 AI에 위임하는 순간 개발자는 더 이상 기술자가 아니다"고 단언했다. 스트롭스트룹 교수는 AI 시대에 새로운 언어를 만들거나 기존 언어를 폐기하려는 시도에 대해서도 강한 입장을 보였다. 그는 "언어의 일부 기능이 위험하다고 해서 그 기능 자체를 제거하거나 언어를 대체하는 것이 정답은 아니다"고 말했다. C++는 분명 복잡하고 때로는 위험할 수 있는 기능들을 제공하지만 바로 그 기능들이야말로 고성능 시스템, 실시간 제어, 대규모 분산 처리와 같은 중요한 영역에서 반드시 필요한 도구들이라고 설명했다. 또 스트롭스트룹 교수는 AI와 같은 기술의 발전이 반드시 개발자의 전문성을 위협하는 방식으로 흘러가지 않기를 바란다고 강조했다. AI는 코드 작성의 생산성을 높이는 데 기여할 수 있지만, 이에 따른 판단 능력의 상실, 기술적 부채의 확산을 막기 위해서는 개발자 스스로가 언어와 설계 원리에 대한 깊은 이해를 갖춰야 한다는 게 그의 입장이다. 이와 함께 스트롭스트룹 교수는 C++의 메모리 안전성 문제와 이를 이유로 언어를 대체하려는 움직임에 대해 깊은 우려를 표명했다. 최근 C++의 수동 메모리 관리 특성으로 인해 발생하는 메모리 버그가 보안 취약점의 주요 원인으로 지목되며 이에 따라 러스트 같은 메모리 안전성을 강조하는 언어로의 전환이 논의되고 있다. 스트롭스트룹 교수는 이러한 비판에 대해 C++의 근본적인 설계 철학을 강조하며 대응했다. C++는 초기부터 타입 안전성과 리소스 안전성, 즉 메모리 안전성을 핵심 목표로 삼았다. 또 C++는 진화 가능한 언어로 설계돼 현대적인 기능과 도구를 통해 안전성을 지속적으로 향상시켜 왔다고 강조했다. 이런 흐름에 맞춰 그는 C++ 내에서 메모리 안전성 문제에 대응하기 위한 전략으로 프로파일 개념을 제안했다. 스트롭스트룹 교수는 "새로운 언어는 C++만큼의 성능과 제어력, 추상화 범위를 동시에 갖추는 데 실패해왔다"며 "C++가 가진 특성은 단지 오래된 전통이 아니라 고성능 SW개발에 필요한 본질적인 능력"이라고 말했다. 이어 "C++는 대체될 수 있는 언어가 아니다"며 "우리가 진정으로 대체하려는 게 무엇인지 묻는다면 그건 언어가 아니라 개발자의 사고 체계일지도 모른다"고 덧붙였다. 더불어 새로운 언어들이 반드시 마주치는 현실적인 문제로 '상호 운용성'을 지적했다. 그는 "어떤 신생 언어가 성공하려면 C++, 파이썬 같은 기존 언어들과 자연스럽게 연동돼야 한다"며 "그렇지 않으면 결국 우리가 손에 쥐게 되는 것은 서로 교류하기 위해 애쓰는 수많은 불완전한 언어일 수 있다"고 경고했다. 이 같은 주장과 함께 그는 '모던 C++'의 핵심은 새로운 기능을 사용하는 데 있는 것이 아니라 언어의 철학과 스타일을 어떻게 조화롭게 통합하느냐에 있다고 밝혔다. 스트롭스트룹 교수는 스마트 포인터, 자동 타입 추론(auto), 콘셉트(concepts), 모듈 시스템(modules) 등 C++11 이후로 언어가 제공하는 수많은 기능들이 단순히 선택적인 옵션이 아니라 안전하고 강력한 SW를 만들기 위한 핵심 구성요소라고 설명했다. 그는 "전통적인 '#인클루드(#include)' 대신 '임포트(import)'를 사용하고 이동 시맨틱과 스마트 포인터를 적극적으로 활용하라"며 "현대적인 C++ 사용법이야말로 개발자의 역량을 유지하고 향상시키는 열쇠"라고 강조했다.

2025.05.12 11:09남혁우 기자

"1천500만 개발자 품었다"…깃허브, AI 코딩 파트너 '코파일럿' 통해 진화 가속

마이크로소프트(MS) 자회사 깃허브가 자사 인공지능(AI) 코딩 서비스 '코파일럿'을 통해 개발 도구 시장에서 입지를 본격 강화하고 있다. 단순 자동완성 기능을 넘어 실제 개발 파트너로 기능 범위를 확장하며 기업용 고객 유치에 속도를 내는 모양새다. 깃허브는 MS가 올해 회계연도 3분기 실적 발표를 통해 '코파일럿'의 주요 성장 지표를 공개했다고 2일 밝혔다. 지난 1분기 기준 '코파일럿'의 누적 사용자는 1천500만 명을 넘어섰으며 이는 전년 대비 4배 이상 증가한 규모다. 깃허브는 올해에만 총 85건의 기능 업데이트를 단행하며 제품 고도화를 추진해왔다. 주요 업데이트에는 앤트로픽의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 지원, 사용자 키 연동 기능, 다음 편집 제안 기능 등이 포함됐다. 코파일럿은 현재 '에이전트 모드'를 통해 반복 수정, 오류 인식 및 자동 수정을 지원하고 있다. 이는 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 코드(VS 코드) 기반에서 작동하며 개발자들이 보다 효율적으로 작업을 진행할 수 있도록 설계됐다. 보안 측면에서도 '오토픽스' 기능을 도입해 소스코드 내 취약점을 자동으로 탐지하고 수정하는 역할을 수행하고 있다. 이와 함께 코드 리뷰 에이전트는 현재까지 800만 건 이상의 풀 리퀘스트를 분석해 개발 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. '코파일럿'의 기업용 확장도 가시화되고 있다. 트윌리오, 시스코, 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE), 스카이스캐너, 타겟 등 글로벌 대기업들이 이미 자사 개발 프로세스 전반에 코파일럿을 도입했다. 깃허브 관계자는 "'코파일럿'은 단순한 도구를 넘어 '소프트웨어 엔지니어링 에이전트(SWE Agent)'로 진화하고 있다"며 "우리는 코드 저장소를 넘어 AI 에이전트의 거점이 될 것"이라고 강조했다. 토마스 돔케 깃허브 최고경영자(CEO)는 링크드인 포스트를 통해 "코파일럿은 단순한 AI 페어 프로그래머를 넘어 개발 현장 깊숙이 자리 잡고 있다"며 "다음달 19일부터 시애틀에서 열리는 'MS 빌드' 행사에서 보다 많은 업데이트를 공개할 예정"이라고 밝혔다.

2025.05.02 16:41조이환 기자

AI 코딩 보안 관심 증가에 엔도르 랩스 '잭팟'…9천300만 달러 투자 유치 성공

소프트웨어(SW) 개발을 위한 코딩 업무에 인공지능(AI)을 활용하는 사례가 늘어나면서 AI 코딩 보안 기술에 대한 업계의 관심이 높아지고 있다. 24일 테크크런치에 따르면 AI 코딩 보안 스타트업인 엔도르 랩스는 시리즈B 투자 라운드를 통해 9천300만 달러(한화 약 1천328억원)의 투자금을 유치했다. 이번 투자는 DFJ 그로스가 주도하고 세일즈포스 벤처스와 델 테크놀로지스 캐피털 등 주요 벤처 캐피털(VC)가 참여했다. 앞서 엔도르 랩스는 2023년 7천만 달러(한화 약 1천억원) 규모의 시리즈A 투자 유치에 성공한 바 있다. 이번 시리즈B 라운드까지 완료하며 누적 1억6천300만 달러에 달하는 투자액을 조달하게 됐다. 기존에 엔도르 랩스는 개발자 파이프라인 거버넌스 서비스를 주사업으로 영위해 왔다. 이후 AI를 사용해 생성되는 많은 코드에서 취약점이 있다는 점을 파악하고 본격적으로 AI 코딩 보안 전문기업으로의 변화를 꾀했다. 실제 개발자 보안 플랫폼 싱크의 2023년 말 설문조사에 따르면 기업의 50% 이상이 AI가 생성한 코드로 인해 보안 문제를 가끔 또는 자주 경험하는 것으로 나타났다. 이에 엔도르 랩스는 코드를 검토하고 위험을 식별할 뿐만 아니라 정확한 수정 사항을 추천하고 자동으로 적용할 수 있는 플랫폼을 운영하고 있다. 깃허브 코파일럿과 같은 AI 기반 프로그래밍 도구용 플러그인을 제공하며 이 플러그인은 작성되는 코드를 스캔해 문제점을 표식한다. 또 AI 모델과 서비스가 기업의 코드베이스와 통합되는 부분을 파악하고 보안 결함을 평가할 수 있도록 돕는 기능도 출시했다. AI 프로그래밍 도구가 급증함에 따라 모니터링 기능을 발 빠르게 강화한다는 방침이다. 엔도르 랩스는 현재 오픈AI, 스노우플레이크, 드롭박스 등의 고객을 대상으로 500만 개 이상의 애플리케이션 보호와 매주 100만 건 이상의 검사를 실행하고 있다. 바룬 바드와르 엔도르랩스 최고경영자(CEO)는 "이번 투자금을 AI 코딩 보안 플랫폼 확장에 활용할 것"이라고 밝혔다. 이어 "2023년 시리즈A 투자 이후 연간 반복 매출이 30배 증가하는 성과를 보여 이번 대규모 투자를 유치할 수 있었다"며 "기업 고객에게 더 많은 성과를 제공하기 노력할 것"이라고 덧붙였다. 이번 시리즈B 투자를 주동한 DFJ 그로스의 라민 사야르 파트너는 "생성형 AI가 코딩 업무를 혁신하는 가운데 개발자들은 철저한 가시성과 제어 없이 방대한 양의 코드를 생성하고 있다"며 "엔도르 랩스는 애플리케이션 보안의 새로운 기준을 제시할 뿐만 아니라 확장된 플랫폼을 출시함으로써 새로운 움직임을 만들어내고 있다"고 강조했다.

2025.04.24 10:08한정호 기자

덩치 키우는 오픈AI, 30억 달러 들여 AI 코딩 스타트업 품을까…"사상 최대 M&A 추진"

오픈AI가 생성형 인공지능(AI) 시장에서 선두를 유지하기 위해 AI 기반 코딩 툴 스타트업 윈드서프 인수 추진에 나섰다. 17일 블룸버그통신, CNBC 등 주요 외신에 따르면 오픈AI는 윈드서프를 약 30억 달러(약 4조2천510억원)에 인수하기 위한 협상을 진행 중인 것으로 알려졌다. 윈드서프는 이전에 '코디움'으로 잘 알려진 곳으로, 코딩 AI 프로그램 '커서'로 유명한 애니스피어와 업계를 양분하고 있다. 지난 2021년 MIT 출신 바룬 모한(Varun Mohan)과 더글러스 첸(Douglas Chen)이 공동 창업한 기업으로, 자연어 명령만으로 코드를 자동 생성해주는 AI 코딩 어시스턴트 서비스를 제공한다. 또 GPT-4.1 등 최신 오픈AI 모델을 가장 먼저 도입할 정도로 기술력을 인정받았다. 이에 지난해 12억5천만 달러였던 기업가치는 올해 30억 달러까지 급등했다. 오픈AI가 윈드서프를 인수하게 되면 이는 오픈AI 역사상 가장 큰 규모의 인수합병(M&A) 사례가 된다. 다만 협상이 아직 최종 단계에 이르지 않은 상태로, 조건 변경이나 무산 가능성도 있다. 오픈AI는 과거 수 차례의 소규모 M&A를 진행한 바 있다. 오픈AI가 가장 최근에 완료한 M&A는 지난해 6월 데이터베이스 제공업체 록셋과 비디오 협업 플랫폼 멀티 인수였다. 오픈AI는 덩치를 키우기 위해 지난 달 일본 소프트뱅크그룹이 주도하는 400억 달러 규모의 자금을 투자 받은 상태로, 소프트뱅크는 오픈AI의 가치를 3천억 달러로 평가하고 있다. 블룸버그통신은 "(오픈AI가 윈드서프를 인수하게 되면) 자연어 프롬프트를 기반으로 코드를 작성하는 등의 작업을 수행할 수 있는 시스템인 AI 기반 코딩 어시스턴트 시장에서 경쟁이 더 치열해질 것"이라며 "오픈AI는 빠르게 성장하는 AI 코딩 분야에서 서비스를 제공하는 앤트로픽, 마이크로소프트 소유의 '깃허브', 애니스피어 등과 같은 기업과 직접 경쟁하게 될 것"이라고 분석했다. 그러면서 "이번 거래는 또한 더 많은 기업이 이 분야에 뛰어들면서 인수합병이 늘어날 것이라는 신호이기도 하다"고 덧붙였다.

2025.04.17 11:29장유미 기자

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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