[매경춘추] AI 코딩비서와 개발자의 미래

2020년 마이크로소프트는 개발자 콘퍼런스에서 오픈AI와 함께 AI가 소프트웨어를 개발하는 기술 시연을 선보이며 업계 이목을 집중시켰다. 이듬해 마이크로소프트는 개발자들이 프로그래밍할 때 코딩을 보조한다는 의미로 'AI 코딩비서'인 '깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)'을 처음 출시했다. 2022년에는 알파고를 개발한 구글의 자회사 딥마인드가 코딩 경진대회에서 사람과 경쟁해 평균 이상의 점수를 얻은 '알파코드(AlphaCode)'를 공개하기도 했다.

소스코드를 자동으로 생성하는 시도는 과거에도 있었다. 컴퓨터과학에서 꾸준하게 연구됐던 '프로그램 합성(Program Synthesis)'이라는 분야다. 여기에 '생성형(Generative) AI' 기술이 접목돼 AI 코딩비서의 상용화가 시작됐고, 이러한 기능이 챗GPT와 바드(Bard) 등에 탑재되면서 AI 코딩비서의 대중화 시대가 열리고 있다.

AI 코딩비서는 무엇을 해줄 수 있을까? 첫째, 개발 단계에서 코드 자동 완성이다. 작성하고자 하는 코드를 대화로 요청하거나 주석 및 일부 코드를 입력하면, AI가 요구에 맞춰 코드를 작성하고 완성한다. 둘째, 테스트 단계에서 단위 테스트(Unit Test)를 하는 코드를 자동 생성하거나 버그를 찾아 수정해 준다. 셋째, 문서화 단계에서 코드에 대한 설명서, 검토 요청서 등의 문서를 자동 작성한다. 마이크로소프트는 자체 조사를 통해 '깃허브 코파일럿'이 개발 시간을 평균 55% 단축하고, 개발 생산성 향상에 큰 도움이 된다고 밝혔다. 이러한 AI 코딩비서의 활약으로 세계 최대 프로그래밍 Q&A 사이트인 '스택오버플로(StackOverflow)'의 접속 트래픽이 14% 감소할 정도다.

AI 코딩비서에 대한 신뢰성 문제와 한계점도 존재한다. 스탠퍼드대학 연구에 따르면, 경험이 없는 개발자는 AI 코딩비서의 결과를 쉽게 신뢰하는 경향이 있어, 안전하지 않거나 잘못된 코드를 그대로 사용할 가능성이 높다고 한다. 이 외에도 AI 코딩비서는 △분석 △설계 △개발 △테스트 △유지 보수 등 소프트웨어 개발의 전체 과정에서 개발과 테스트 일부만 지원하는 한계가 있다. 사용자 요구나 기존 시스템을 분석하고 소프트웨어를 설계하는 핵심 역할을 수행하기에는 아직 역부족이다. 결론적으로 개발자는 AI 코딩비서에 과도하게 의존하지 않고 한계를 수용함으로써 점진적인 방식으로 활용해야 한다.

AI 코딩비서는 한계점을 지속적으로 개선해 나가며, 기업의 디지털전환 속도와 수준을 높이는 유용한 도구로 진화해 나갈 것이다. 이 과정에서 AI 코딩비서는 개발자의 역할을 축소시키기보다는 개발자가 창의적이거나 핵심적인 업무에만 집중할 수 있도록 도와주는 조력자가 될 것으로 예상된다. AI 코딩비서를 활용할 줄 아는 개발자와 그렇지 않은 개발자의 미래는 확연한 차이가 있을 것이다.

[이주열 LG CNS 수석연구위원]