SW 나와라 뚝딱!··· 코드 대부분을 AI가 작성하는 시대 곧 온다

지난주 메타의 첫 번째 라마콘 AI(LlamaCon AI) 행사에서는 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라의 진단도 있었다. 그는 AI가 현재 회사 코드의 최대 30%를 작성한다고 밝혔다.

이 밖에도 메타의 저커버그는 회사가 AI 시스템용 미래 프로그램을 생성하기 위한 AI 모델을 개발 중이라고 공개했다. 그는 “다음 해에는 아마도…, 개발의 절반이 AI에 의해 수행될 것이며, 이후에도 점차 증가한다고 우리는 본다”라고 저커버그는 말했다.

AI 강화 코딩 도구는 소스 코드 생성, 테스트 자동화 등을 수행함으로써 소프트웨어 개발을 혁신할 것으로 예상된다. 산업계 일각에서는 AI 도구를 통해 생산성이 30% 증가할 것으로 예측하며, 이는 전 세계 GDP에 1.5조 달러 이상을 추가할 수 있다고 전망한다.

현재 인기 있는 AI 지원 코딩 방법 중 하나는 ‘바이브 코딩(vibe coding)으로, 자연어 프롬프트(NLP)를 대화형 방식으로 사용하는 방법다. 생성형 AI 도구가 대화 내용을 기반으로 맥락에 맞는 아이디어를 제시하고 코드를 생성하게 된다.

2028년이면 전문 개발자의 75%가 바이브 코딩 및 생성형 AI 기반 코딩 도구를 사용할 것으로 예상된다. 2023년 9월 해당 수치는 10% 미만이었다. 가트너 리서치에 따르면, 3년 내 기업들의 80%가 소프트웨어 엔지니어링 도구 체인에 AI 강화 테스트 도구를 통합할 것으로 예상되며, 이는 지난해 초 약 15%에서 크게 증가한 수치다.

MIT 테크놀로지 리뷰 인사이트의 보고서에 따르면, 현재 비즈니스 리더의 94%가 소프트웨어 개발에 생성형 AI를 사용하고 있다. 이 중 82%는 여러 단계에 적용하고 있으며, 26%는 네 단계 이상에 적용하고 있다.

일부 산업 전문가들은 생성형 AI의 코드 생성 활용성를 훨씬 더 높게 평가한다. 앤스로픽 CEO 다리오 아모데이는 최근 보고서와 비디오 인터뷰에서 “AI가 코드의 90%를 작성하는 세계가 3~6개월 내에 도래할 조짐을 포착했다. 그리고 12개월 후에는 AI가 사실상 모든 코드를 작성하는 세계에 들어설 수 있다”라고 언급했다.

소프트웨어 개발의 진정한 전환

이 시간표가 과하게 보일 수 있다. 하지만 이는 소프트웨어 개발 방식의 진정한 변화가 오고 있다는 의미이기도 하다. 또 ‘바이브 코딩’과 같은 트렌드가 이미 확산되고 있다. 포레스터 리서치 부사장 겸 분석가 디에고 로 주디체는 심지어 고경력 개발자들도 바이브를 추가 도구로 활용하기 시작했다고 언급했다.

그러면서도 그는 바이브 코딩과 여타 다른 AI 지원 개발 방법이 아직 ‘저수익 분야’에 초점을 맞추고 있다고 진단하며, 이는 개발자와 엔지니어들이 더 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 해준다고 평가했다.

올해 초 2,300명 이상의 개발자를 대상으로 한 조사에서 42%가 포레스터가 ‘튜링봇’(TuringBots)이라고 부르는 AI 기반 코드 생성기를 이미 사용하고 있는 것으로 나타났다. “이 기회는 무시할 수 없을 정도로 크다”라고 주디체는 4월 보고서 ‘The Architect’s Guide to TuringBots‘에서 기술했다.

해당 보고서는 “튜링봇이 더 똑똑하고 자율적으로 발전하고 기업들이 코드 생성을 넘어서는 영역으로 그 능력을 활용함에 따라, 팀들은 연결된 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC) 작업을 자동화하고 현재 몇 주 또는 몇 달이 걸리는 엔드투엔드 앱을 거의 실시간으로 구축할 수 있게 될 것”이라고 설명했다.

GPT-4 터보(챗GPT), 깃허브 코파일럿, 커서(Cursor), 레플릿 고스트라이터(Replit Ghostwriter), 코드리움(Codeium) 등 AI 어시스턴트는 자연어 처리 기술을 통해 직관적이고 대화형 개발을 지원하는 바이브 코딩을을 지원한다.

증강 코딩 도구는 자연어 처리 기술을 통해 아이디어 브레인스토밍, 프로토타이핑, 전체 기능 개발, 오류 또는 보안 취약점 검사를 지원다. 이는 실시간 제안(Copilot), 상호작용형 코드 편집(Cursor), 전체 스택 가이드(ChatGPT) 등을 통해 구현된다. 가트너에 따르면 이러한 도구는 코딩 과정을 간소화해 단독 개발자, 빠른 프로토타이핑, 협업 워크플로우에 이상적이다.

생성형 AI 도구에는 스택블리츠 볼트.뉴(StackBlitz Bolt.new), 깃허브 스파크(Github Spark), 러버블(Lovable)과 같은 프롬프트-투-애플리케이션 도구와 블링크IO(BlinqIO), 디프블루(Diffblue), 아이데라(IDERA), 퀄리티키오스크 테크놀로지(QualityKiosk Technologies), 키루스(Qyrus)와 같은 AI 강화 테스트 도구 등이 있다.

애플은 앤스로픽과 협력 중이라고 보도되고 있다. X코드(Xcode)에 AI 코딩 도구를 도입하기 위해 클로드 소넷(Claude Sonnet) 모델을 활용해 AI 생성 코드 작성 및 테스트를 지원할 예정이다. 이 도구들은 내부 테스트 중이며, 공개 출시 계획은 확인되지 않았다. 애플이 이를 언급하는 시기는 다음 달 WWDC 이후로 예상된다.

지난주에는 AWS가 아마존 Q 디벨로퍼(Amazon Q Developer)를 출시했다. 이는 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code)의 통합 개발 환경(IDE)에서 사용할 수 있는 상호작용형 에이전트 기반 코딩 도구다. 개발자는 자연어 프롬프트를 사용하여 실시간 협업 AI 파트너와 함께 코드를 작성하고, 문서를 생성하며, 테스트를 실행하고, 변경 사항을 검토할 수 있다.

AWS의 GenAI 애플리케이션 및 경험 담당 디렉터인 스리니 이라가바라푸는 개발자들이 무드등 조명과 음악 속에서 AWS의 AI 도구와 대화를 나누며 새로운 제품을 만들고 기존 코드베이스의 코드를 수정하는 모습을 제시했다. 그는 또 AI 지원 코딩을 전통적인 ‘페어 프로그래밍’과 비교했다.

“AI 시스템과의 상호작용은 매우 유연하다. 이제 페어 프로그래머는 AI 보조 도구다. 이 에이전트들은 작업 기반이며 목표 지향적다. 옆에 앉은 개발자가 하루 끝까지 작업을 완료하려는 목표를 가진 것처럼 말이다”라고 그는 말했다.

아마존 개발자들은 모두 Q 디벨로퍼 도구 세트를 사용할 수 있다. 최근 이 회사는 Q 디벨로퍼를 활용해 자바 8이라는 오래된 버전을 자바 17로, 이어 자바 21로 업데이트하는 작업을 수행했다.

AWS는 이 업그레이드를 완료하는 데 엔지니어 팀이 소요했을 몇 년의 시간을 절약했으며, 6,000만 달러의 비용도 절감했다고 이라가바라푸는 밝혔다.

소프트웨어 개발 생명 주기의 근본적인 변화

가트너 리서치는 지난달 발표한 조사에서 생성형 AI가 조직을 근본적으로 변화시킬 것으로 예상하는 IT 리더가 35%에 달했으며, 52%는 해당 기술을 소프트웨어 개발에 활용할 것이라고 응답했다고 전했다. 조사 대상 임원의 2/3 이상은 생성형 AI의 혜택이 기술의 위험을 상회한다고 믿고 있었다.

가트너는 생성형 AI를 소프트웨어 공학에 적용하면 기술의 주요 혜택이 비용 절감이라는 널리 퍼진 인식으로 인해 팀 생산성에 대한 집중도가 높아질 것이라고 설명했다.

IT 컨설팅 기업 텍시스템 글로벌 서비스(TEKsystems Global Services)의 기술 현대화 담당 디렉터인 아르만도 프랑코는 대부분의 기업이 AI 열풍에 동참했다고 동의하며, 개발 업무는 여전히 존재할 것이지만 완전히 달라질 것이라고 강조했다.

프랑코는 생성형 AI 도구가 애플리케이션 기술 스택의 90%를 생성할 수 없을 것이라고 주장했다. 더 정확히 말하면 이 수치는 애플리케이션 코드베이스의 약 60%에서 70% 수준일 것이라는 전망이다. 이는 다음과 같은 주요 분야로 세분화된다:

• 단순 애플리케이션 코드: 60-90%
• API 및 미들웨어: 50%
• 데이터 레이어: 40%
• IaC: 80%
• 네트워킹: 25%
• 보안 및 정책: 25%
• 운영 및 관찰 가능성: 50%

프랑코는 이 수치에 대해 현재 사용 가능한 생성형 AI 도구의 능력과 내부 개발을 통해 관찰한 내용에 기반해 도출된 것이라며, “이 수치는 매일 변동될 수 있으며 사용되는 모델에 따라 매우 비용이 많이 들 수 있다”라고 덧붙였다.

프랑코는 “앞으로 진화가 이어진다. 현재 생성형 AI는 기본적이고 일반적이며 반복 가능한 패턴의 대부분을 생성할 수 있다. 고급 또는 복잡한 시나리오에는 인간이 안내하는 코드 개발이 필요하다. 플랫폼이 진화함에 따라 생성형 AI는 개발자가 더 복잡한 기능을 개발하는 방법을 안내할 수 있는 플랫폼을 제공할 것이다”라고 말했다.

AI 에이전트에도 동일한 원리가 적용된다. 개발자는 생성형 AI를 사용하여 복잡한 에이전트를 개발한 후 동일한 플랫폼에서 배포 및 훈련할 수 있다고 그는 설명했다.

프랑코에 따르면 현재 AI 도구는 강력하지만 비용이 높고 빠르게 변화하고 있다. 그는 소프트웨어 공학의 진화상에 대해 엔지니어들이 AI 기반 아키텍트로 전문화되어 사용자의 요구에 따라 빠르게 업데이트되는 복잡한 시스템을 설계하고 유지보수하는 역할을 맡게 될 것이라고 말했다. AI를 효과적으로 안내하는 능력인 프롬프트 엔지니어링 기술도 필수적일 것이라고 그는 덧붙였다.

Eh AI 기술과 경쟁하는 대신, 엔지니어들은 작은 전문 팀에서 기술과 협력해 더 빠르고 품질 높은 애플리케이션을 개발하고 산업 전반의 혁신을 주도할 것이라고 그는 설명했다.

개발자들은 생성형 AI 도구를 보일러플레이트 생성, 코드 이해, 테스트, 문서화, 리팩토링과 같은 작업에 주로 사용한다. 그러나 코드 품질, 지적 재산권, 편향성, 출력을 안내하고 검증하는 데 필요한 노력과 같은 위험도 동반된다고 가트너는 지난달 보고서에서 밝혔다.

가트너 부사장 분석가 매트 브레이저는 보고서에서 “소프트웨어 엔지니어들은 생성형 AI 강화 개발 도구의 성공적인 도입을 위해 잠재적 이점을 평가하고 기본 프로세스를 업데이트해야 한다”라고 기술했다.

AWS의 이라가바라푸는 개발자들이 AI 강화 도구에 점점 더 의존하고 있지만, “인간은 배포되는 코드가 무엇인지 및 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 프로세스에 계속 참여해야 한다”라고 강조했다. 그는 이어 “코드를 작성하고 애플리케이션을 구축하는 것은 훨씬 쉬워졌다. 실제로 배포 및 디버깅 과정에서… 그 논리를 이해하고 어떻게 작동하는지 파악하는 것은 여전히 매우 중요하다”라고 말했다.
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