개발자 대체하는 AI? 컴퓨터공학 전공 대학생의 생각

인공지능이 할 수 없는 일도 꽤 많아... 중요한 건 AI를 잘 써먹을 수 있는 역량 키우는 것

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[지환희 기자]

▲ 해당사진은 나노바나나 인공지능으로 생성하였다. ⓒ 구글 제미나이 생성

인공지능(AI)에 대한 불안감을 나타내는 단어인 'AI포비아'(AI+공포증)라는 말이 있다. 이는 이세돌 9단이 알파고와 대국한 2016년 본격적으로 사용된 신조어이다. 당시 생소한 개념인 인공지능이 사람과의 대결에서 승리했다는 소식은 당시 초등학생이었던 필자에게도 엄청난 충격이었던 기억이 난다.

이전에는 없던 새로운 기술의 등장과 사람을 뛰어넘는 능력은 대중들이 불안감을 느끼게 만들기 충분했다. 사람이 아닌 기계가 인간을 대체할 수도 있다는 생각에 기인한 공포는 2020년대에 들어서며 폭발적으로 증가했다.

AI 없이 못 살아?

2022년 말 챗GPT(ChatGPT)와 같은 생성형 AI가 나오기 시작하면서 특정 분야에 특화되어 나오던 이전의 인공지능과는 다른 범용적인 부분에서 역할을 하게 되었고, 창작의 영역까지 위협받는 시대가 되었다.

챗GPT처럼 LLM이라 불리는 '대규모 언어 모델'은 인터넷에 존재하는 수많은 데이터를 이용해 사람처럼 대화가 가능한 인공지능이다. 이러한 LLM모델들은 소수의 사람만 이용하는 것이 아니라 대중에게 널리 알려져 많은 사람들이 일상속에서 사용한다.

5년 전만 하더라도 정보를 찾으려면 네이버, 구글 검색을 해야했고 코딩을 하다가 모르는 것이 있으면 책이나 개발자 커뮤니티를 이용하는 것이 정석이었다. 하지만 지금은 어떤가? "파이썬에서 주석 쓰려면 어떻게 해야 돼?"와 같은 질문을 구글 인공지능 제미나이에게 하면 5초가 지나기도 전에 예시와 함께 자세한 설명을 해준다.

대학교 수업 과제를 할 때도 학생들은 다양한 방법으로 인공지능을 이용한다. AI에게 수학 문제를 풀어달라고 하거나, 강의 자료를 요약해 달라고 하는 등 필자의 주변에서 AI를 쓰지 않는 대학생은 보지 못할 정도이다. 불과 2~3년 만에 사람들의 생활 방식을, 특히 학생들의 학습 방법을 AI가 완전히 바꾸어버린 상황에 회의적인 시선을 가진 사람들도 심심찮게 보인다.

인공지능이 나날이 발전하여 사람이 해야 할 일의 분량을 획기적으로 줄여주고 있는 것은 자명하다. 특히 필자의 전공인 컴퓨터 공학에서는 코딩을 할 때 이제는 AI 없이는 코드를 짤 수 없다는 목소리가 자주 들린다.

실제로 언론보도를 보면, 23년 4분기부터 매 분기 IT업계의 채용 공고는 -10%대로 꾸준히 떨어지고 있는 게 현실이다. 하루가 지날 때마다 새로운 AI가 생겨난다는 현실을 단순하게 보면 앞으로의 취업 전망은 계속 안 좋을 것 같다.

하지만 현재 인공지능을 적극적으로 사용하고 조금이나마 개발자로 일하고 있는 필자의 생각은 조금 다르다. 생각보다 AI의 영향이 지금까지처럼 우상향하지 않을 수 있다는 이야기이다.

앞으로도 그럴까

엄청난 돌풍을 불러온 ChatGPT의 등장은 많은 사람들에게 충격을 주었다. 하지만 그 기술은 한 순간에 개발된 것이 아니다. 인공지능 분야의 연구는 오랜시간 계속해왔다. 특히 현재의 ChatGPT, Gemini 등과 같은 LLM모델들의 구조가 처음 등장한 것은 2017년이다.

AI에 깊은 관심이 없는 사람이라면 2017년 현재도 중요하게 쓰이는 기술이 나왔는데 왜 이제서야 빛을 발하는지 의아함을 가질 것이다. 여기에는 하드웨어의 발전이 숨어있기 때문이다. 인공지능이 현재 사람과 대화를 할 수 있는 가장 큰 이유는 단순히 매우 큰 메모리를 가지고 있기 때문이다. 이처럼 컴퓨터의 부품인 RAM과 GPU의 발전을 등에 업고 인공지능이 발전할 수 있었다.

그렇다면 앞으로도 지금처럼 발전할 수 있을까? 그렇지 않다는 것이 여러 개발자와 전문가의 의견인 듯하다. 하드웨어의 발전이나 챗GPT를 만들 수 있었던 과거의 신기술이 현재 한계에 도달하고 있어서다.

실제로 필자가 들은 전공 수업의 교수님이 하신 말씀이 있다. 현재도 LLM모델이 조금씩 발전 중이라고는 하지만 실제로는 미비한 정도이고 지금까지의 발전과 같은 엄청난 기술은 지금 없다는 것이다. 따라서 현재와 비슷한 행태가 유지될 가능성이 크다고 하셨다.

이어 덧붙이는 이야기로, 인공지능은 단순히 데이터를 가져와 정리하는 역할이며 어떠한 창의성이 필요한 일은 하지 못한다. 그렇기 때문에 인터넷에 별로 존재하지 않는 특이한 경우, 복잡한 질문을 하면 그에 맞는 데이터를 찾지 못하고 정확한 답변을 내놓지 못한다.

또한 인공지능의 구조상 물리적으로 멀리 떨어진 내용을 잇는 추론 과정에 특히 취약하다는 것이다. 이를 설명하자면, 여러 줄로 구성된 프로그래밍 코드를 AI에게 주면 위쪽의 내용이 하단의 코드에 영향을 주는 경우 에러를 잡기 어렵다.

실제로 요즘에는 코딩을 하기 위한 프로그램에 AI가 삽입되어 있어 편하게 질문을 할 수 있는 환경이지만 단순한 문법 오류가 아닌 경우, 인공지능이 엉뚱한 대답을 할 때가 매우 많다. 오류가 나는 A코드를 인공지능이 B로 고쳤다고 생각해보자. 다시 실행하는 B에서 또 다른 오류가 나고 다시 인공지능에게 물어보면 실제로는 틀린 답변이지만 그럴싸하게 설명하며 다시 A코드로 바꾸라고 말한다.

이처럼 개발자가 개입하지 않는다면 인공지능은 에러가 나는 코드를 반복하며 문제를 해결하지 못한다. 이러한 문제는 Gemini의 사고 모델처럼 단계적으로 논리적인 사고를 한다는 인공지능도 마찬가지로 나타난다.

중요한 건 개인의 역량

그렇다고 인공지능의 영향이 앞으로 없을 것인가라고 묻는다면 아니라고 대답할 것이다. 인공지능이 지금까지 무섭게 발전하며 사람들의 일상을 바꾸어 놓은 것은 사실이다. 하지만 현재 대학생인 주변 지인들을 보면 AI의 발전을 걱정하는 사람은 거의 없다.

눈에 보이는 취업률과 같은 수치로 인해 취업 걱정은 하지만 AI가 사람을 대체할 것이라고 믿는 사람은 많지 않다. 디지털 원주민이라고 불리는 필자의 세대가 인공지능을 꽤나 많이, 다양한 경우에 사용해본 결과 인공지능이 할 수 없는 일이 생각보다 꽤 많았다. 주변에서도 인공지능은 그저 하나의 생산성을 높이는 유용한 도구로 보는 게 대다수의 반응이었다.

위에서 소개한 교수님의 또다른 말씀이 있다. 'AI는 애매한 실력의 개발자를 대체할 수 있기 때문에 구조조정이 일어나고 취업의 난이도가 올라갈 것'이라는 말이다. 단순히 이미 정해진 문법에 맞춰서 코드를 짜기만 하는 정도의 개발자는 AI에 대체된다는 것이다. 따라서 좀 더 근본적인 컴퓨터 지식부터 시작하여 머리를 쓰며 일할 수 있는 개발자가 되면 우리가 졸업할 때는 (필자는 2학년이다) 지금보다 취업 시장이 좋아질 것이라고 하셨다.

교수님의 말씀을 100% 믿을 수는 없겠지만 믿지 않으면 어떡할 것인가? 어차피 해야할 것은 똑같다. 열심히 기초를 다지고 실력을 길러야 한다. AI가 기본적인 역할을 할 수 있는 지금, 역량을 성장시키는 일이 더 중요해진 것이다.