현장 SW개발자, 업계 전문가들 간에 ‘상반된 체험’ 엇갈려
긍정론 ‘AI 도움 받으면 한층 생산성 높다’ 평가
부정적 시각 “검토, 수정하느라 시간 더 걸려” 지적도
[애플경제 엄정원 기자] AI코딩이나 바이브코딩이 오히려 수작업보다 늦다는 반론이 있는가 하면, 역시 인간 개발자가 작업하는 것보단 빠르다는 주장이 엇갈리고 있다. AI코딩이 빠르게 확산하면서, 이런 엇갈린 의견은 점차 프로그래머와 개발자, 그리고 SW개발의 미래를 둔 본격적인 논쟁으로 비화하고 있다.
비록 소수이긴 하지만, 최근엔 “AI 도구가 프로그래머의 생산성을 오히려 떨어뜨릴 수 있다”는 연구도 잇따르고 있어 논쟁의 씨앗이 되고 있다. AI코딩이 SW개발과 AI 기반 솔루션 등 ICT기술의 미래를 바꿀 잠재력을 가지고 있다는 통념을 뒤집고 있다.
AI코딩 “수작업보다 더 못해” 평가
AI는 이미 소프트웨어 제작 산업을 혁신하고 있다. 하지만 AI가 프로그래머들의 일자리를 앗아갈지, 아니면 모든 인간 코더가 AI의 도움을 받아 ‘기적의 일꾼’이 될지, 아니면 둘 다일지는 여전히 확신할 수 없는 실정이다.
실제로 업계 일각에서도 AI코딩에 대한 평가가 다소 엇갈린다. 노코드, 로우코드 AI솔루션에 주력하는 윈스웨이브 관계자는 “기대와는 달리, AI가 숙련된 프로그래머의 작업 속도를 오히려 떨어뜨린다는 반응도 업계엔 없지 않다”면서 “아직 본사로선 이에 대한 확정적 평가를 할 순 없지만, AI코딩이 만능은 아닌 것 같다”고 했다.
또 다른 개발자들은 “그냥 수작업으로 하는 것보다 능률이 더 떨어진다”는 의견도 있다. AI 어시스턴트 등을 개발하고 있는 ‘아테나’사의 또 다른 관계자는 “인간 개발자들이 AI가 생성한 코드를 신뢰할 수 없다면서 다시 이를 검토하고, 테스트, 수정하느라 더 많은 시간을 들이는 경우도 있다”고 했다.
실제 현장에서도 이와 비슷한 체험 사례도 전해지고 있다. 일부 개발자는 AI로 특정 문제를 해결하려고 처음 시도했다. 그러나 결국 모든 코드 변경 사항을 되돌린 다음, AI의 도움 없이 처음부터 다시 작업을 하는 바람에 최소 한 시간 이상을 낭비했다는 얘기다.
부정적 사례에 대한 ‘해외연구’
일부 해외 연구에서도 이런 사례가 전해지기도 한다. 비영리 리서치 기관인 ‘METR’이 진행한 연구도 그런 사례다. 이는 대규모 오픈소스 프로젝트에 참여한 숙련된 프로그래머들을 대상으로 했다. ‘기즈모도’에 의하면 애초 연구에 참여한 개발자들은 AI 도구를 사용하면 작업 속도가 20% 빨라진다고 생각했다. 하지만 실제로는 19% 더 느리게 작업한 것으로 나타났다. 기대보다 무려 40% 가깝게 속도가 느려진 것이다. 물론 해당 연구에 참여한 프로그래머와 작업량은 모두 소수에 불과했다.
그러나 이에 “신뢰도가 떨어지는 연구”라는 지적이 따랐다. 또한 “AI 코딩 도구가 매우 빠른 속도로 발전하고 있기 때문에 이런 연구 결과는 곧 쓸모없어질 수 있다”는 비판도 있다. 또한 “소규모 연구 결과를 너무 광범위하게 일반화하지 말라”거나, “코딩 도구를 활용해 생산성을 향상시킨 사례나 성공적 프로젝트를 함께 조사, 연구해야 했을 것”이란 반론도 많다.
그럼에도 불구하고, 해당 연구뿐 아니라, 이런 결과가 나온 각종 조사나 연구가 적지 않다는 점에서 그냥 간과하긴 힘들다는 지적이다. 특히 이런 연구에서 분명한 점은 “AI 코딩의 생산성 결과에 대한 사용자들의 개인적 평가나 사례를 100% 믿지 말라”는 것이다. 사람이란 항상 자신의 개인적 판단이 앞서기 때문이란 얘기다.
코딩 자체가 불필요한 미래도 예상
하긴 지난 수 십 년 동안 사람들이 코드를 작성하지 않고, 대신에 일상적인 (사람의) 음성을 사용해 컴퓨터에게 지시할 수 있는 ‘자연어 프로그래밍’을 꿈꿔왔다. “이런 저런 고차원함수의 답을 구하고, 분석해봐!”라고 컴퓨터에 말로 명령하면, 척척 해답을 내놓는 상황을 상상한 것이다. 그 과정에선 코딩 자체가 필요없게 된다.
그러나 최근엔 LLM의 코딩 능력이 분명해지면서 형태는 다르지만, 그런 수준의 컴퓨팅 환경이 충족된 것처럼 보인다. 오픈AI 공동 창립자이자 AI권위자인 안드레이 카르파티는 챗GPT 출시 직후인 2023년 초 X에서 “가장 인기 있는 새로운 프로그래밍 언어는 ‘영어’”라고 말해 화제가 된 적이 있다.
또한 지난 2월 그는 또 다시 ‘바이브 코딩’이라는 용어도 만들었다. 이는 좋아하는 AI에게 처음부터 ‘무언가를 만들어 달라’고 명령하는 것만으로 새 프로젝트의 대략적인 코드 프로토타입을 빠르게 만드는 것을 의미한다.
AI가 작성하는 소프트웨어의 미래를 낙관하는 전문가들은 “인간이 프로그래밍하는 일이 점점 줄어들고, 엔지니어는 프로젝트 관리자나, 사양 개선 담당자, 품질 검사 담당자를 겸하는 역할로 바뀔 것”이라고 주장한다. 물론, 그게 싫다면 실업자가 될 수 밖에 없다.
“AI코딩, 새로운 시스템 구축에 더 유용”
새삼 돌이켜보면 AI 기반 코딩은 기존 시스템을 확장하거나 개선하는데 그치지 않는다. 그 보단 아예 새로운 시스템을 구축하는 데 더 값어치있게 쓰일 수 있다. 특히 시스템 규모가 클 경우 더욱 그렇다.
또한 대부분의 산업에서 소프트웨어 작업의 대부분은 단순한 ‘유지 관리’ 작업이다. 그런 (반복적이고 단순한) 작업의 효율성을 높이는 것은 막대한 시간과 비용을 절약할 수 있다.
그럼 AI 코딩의 출현은 기대할 만한 현상인지, 아니면 우려섞인 시선으로 봐야할 불길한 징조인가. 소프트웨어 커뮤니티에선 이에 대한 의견이 분분하다. 다만 분명한 것은 “LLM 때문에 지금 당장 프로그래밍을 그만두는 것은 마치 트랙터와 콤바인이 발명되어 농업을 그만두는 것과 같다”는 반응이다.그런 가운데 ‘AI코딩’에 대한 엇갈린 평가는 현재 진행형이다.