인공지능(AI)이 세상을 삼키고 있다. 일상생활뿐 아니라 첨단 비즈니스 영역까지 뒤흔들고 있다. 특히 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 다양한 산업 분야의 기본 문법을 바꿔놓으면서 새로운 혁신의 밑거름이 되고 있다. 반면, 기업에서는 AI 도입이 경쟁력 강화를 위한 기회라는 점을 알면서도 불확실성을 포함한 위험 요인 때문에 도입을 주저하고 있는 것도 현실이다.
지디넷코리아는 창간 24주년을 맞아 법무법인 세종의 AI센터와 함께 이런 변화를 진단하는 ‘GenAI 시대’ 특별 기획을 마련했다.
이번 기획에서는 기업이 AI 규제에 효과적으로 대응하면서 도입 가능한 AI 거버넌스에 대해 살펴본다. 아울러, 소프트웨어, 통신, 인터넷, 헬스바이오, 유통, 전자, 재계, 자동차, 게임, 블록체인, 금융 등 11개 분야별로 AI가 어떤 변화를 일으키고 있는 지 심층 분석한다. 또 AI 기술 발전과 함께 논의되어야 할 윤리적, 사회적 문제들에 대한 다각적인 논점을 제시해 건강한 AI 생태계 조성에 기여하고자 한다. [편집자주]
"더 이상 아이들에게 코딩을 가르칠 필요가 없다."
엔비디아를 이끌고 있는 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 올해 초 던진 폭탄 발언이다. AI가 모든 작업을 대신해 줄텐데, 굳이 코딩 배우느라 골머리를 썩일 이유가 없다는 주장이었다. 그 시간에 분야별 전문 지식을 익히는 게 경쟁력에 훨씬 큰 도움이 된다는 것이다.
젠슨 황은 또 지난달 29일 대만 타이페이에서 진행한 행사에서는 "(앞으로는) 모든 사람이 프로그래머"라며 "자연어로 SW를 만들 수 있을 것"이라고 봤다.
연이은 젠슨 황의 발언에 대해선 '엔비디아 중심적 사고'란 비판도 적지 않았다. 코딩 대신 AI에 의존하게 되면 자신들의 비즈니스에 더 유리하기 때문에 한 말 아니냐고 꼬집는 사람도 있었다.
하지만 젠슨 황의 '폭탄 발언'은 AI 시대를 맞이하는 SW 업계의 상황을 잘 포착했다는 평가도 만만치 않다. 아직 초기 단계인 생성형 AI가 좀 더 발전할 경우 SW 전략의 기본 틀이 달라질 수도 있기 때문이다.
물론 생성형 AI가 기술 부채 누적을 야기할 수 있다는 우려도 적지 않다. 하지만 SW 개발자들은 일상적이고 반복적인 작업 부담을 줄이고 보다 창의적이고 높은 수준의 작업에 집중할 여유가 생겼다며 환영하는 분위기다. 거대언어모델(LLM)로 기술 개발의 민첩성이 가속화 되고 있는 상황인 만큼 각 기업들도 AI를 SW 개발에 도입하기 위해 분주히 움직이는 모양새다.
팔로알토 네트웍스는 생성형 AI가 SW 개발, 특히 자바, 파이썬, C++ 등 잘 알려진 프로그래밍 언어의 코드 생성을 획기적으로 향상시킬 것이라고 예상했다. 또 AI가 SW 개발 초기에 단위 테스트, 디버깅, 잘못된 구성을 식별하는 코드 테스트를 대체하는 데 중요한 역할을 할 것으로 봤다.
미라 라자벨 팔로알토 네트웍스 최고정보책임자(CIO)는 "CIO로서 성공을 위한 최적의 도구를 개발자에게 제공하는 일은 업무의 핵심 요소"라며 "AI는 의심할 여지 없이 효율성을 향상시킬 것"이라고 말했다.
소프트웨어 개발, AI로 설계서 플랫폼으로 진화
오픈AI의 GPT-4 같은 생성적 AI 도구는 생산성을 향상시키고, 보고서나 메일 초안을 제공해 업무 시작속도를 높일 수 있도록 지원하고 있다. AI 기반 도구들은 개발자의 개발 경험과 조직내 협업 과정을 개선해 점차 복잡하고 규모가 커지는 SW를 개발하는 과정에 필수적인 요소로 자리잡는 중이다.
특히 SW 개발 분야는 작성된 소스코드를 분석해 이후 적합한 코드를 추천하는 수준을 넘어 프로젝트 관리, 디버깅, 테스팅, 보안, 협력 프로젝트 등 전 분야에서 폭넓게 활용되고 있다.
마이크로소프트나 구글 등 빅테크 기업의 경우 방대한 소스코드에서 발생할 수 있는 보안 취약점을 방지하기 위해 AI로 이를 최신 코드로 전환하는 프로젝트도 수행 중이다.
GPT-4가 적용된 AI챗봇 깃허브 코파일럿은 대화창에서 자연어로 작성하고 싶은 소프트웨어 개념과 요구사항을 알려주면 AI가 코드를 작성한다. 버그나 보안 취약점을 찾아내고 어떤 조치를 취해야 할 지 제안하고, 주석 작성이나 디버깅 작업까지 수행한다.
엔터프라이즈 버전의 경우 코드 탐색과 이해를 간소화해 더 빠른 기능 구현, 문제해결, 코드 현대화 등을 지원한다. 개발에 아직 익숙하지 않은 초급 개발자나 신규 입사자에게 기업 내 코드 규칙이나 양식 등을 조언해 보다 빠르게 조직에 적응할 수 있도록 도울 수도 있다.
젯브레인은 코드작성을 위한 개발환경(IDE) 인텔리J에서 AI어시스턴트를 제공하고 있다. 국내에서도 삼성SDS가 상반기 중 브리티 코파일럿을 출시할 예정이다.
삼성SDS의 브리티 코파일럿의 경우 AI가 어떻게 업무를 처리할 것인지 사용자가 직접 설정할 수 있어 보다 정확하고 효율적인 업무처리가 가능해 주목 받고 있다.
삼성SDS 최정진 그룹장은 "AI는 SW 개발 중 반복적인 작업을 자동화해 개발자들이 더 창의적이고 복잡한 작업에 집중할 수 있게 함으로써 전통적인 개발 프로세스를 변화시키고 있다"며 "이러한 변화는 기업의 SW 제품 개발 방식에 큰 영향을 일으킬 것"이라고 말했다.
AI 접목한 소프트웨어, 개발자들이 고려해야 할 윤리 쟁점은
AI가 SW 개발에 활발하게 적용되면서 관련 윤리 문제도 쟁점으로 떠오르고 있다. 특히 음원, 영화, 문서, 행정 등 AI 활용 분야가 확대되면서 기술 표절을 비롯한 각종 개발 윤리 문제가 곳곳에서 고개를 들고 있다.
업계에서도 AI 윤리를 맹점으로 지적하고 있다. 특히 빅테크 기업의 AI 기술 베끼기는 현재 진행형이란 점에서 더 문제가 되고 있다.
실제 생성형 AI 챗GPT가 등장한 지난해 미국 실리콘밸리에선 대규모 소송전이 벌어졌다. 마이크로소프트사(MS)와 자회사 깃허브는 조셉 사베리(Joseph Saveri) 로펌과 매튜 버터릭 변호사로부터 소송을 당했다. 오픈AI와 깃허브가 만든 '깃허브 코파일럿'이 대규모 소프트웨어(SW)를 불법 복제했다는 것이 소송 이유다.
깃허브 코파일럿은 개발자들이 공유하고 있는 오픈소스 코드를 학습해 새로운 코드를 제작한다. 그런데 조셉 사베리 로펌 등은 이 오픈소스를 이용한 것 자체가 불법이라고 주장했다. 세계 최대 이미지 플랫폼 게티이미지 역시 이미지 생성 AI 회사인 스테빌리티AI를 상대로 저작권 침해 소송을 제기하는 등 개발 윤리 문제가 수면 위로 드러난 상황이다.
AI를 두고 미국과 기술패권 경쟁을 하는 중국 기업들도 이 문제에서 자유롭지 못하다. 리카이푸 시노베이션벤처스 최고경영자(CEO) 겸 회장이 창업한 스타트업 '링이완우'의 '와이(Yi)-34B'와 'Yi-6B' 모델이 표절 논란에 휩싸였다. 이들은 메타의 대형언어모델(LLM) '라마(LLaMA)' 아키텍처를 사용한 것 아니냐는 의혹을 받고 있다.
리카이푸는 중국을 대표하는 IT 기업인으로 마이크로소프트 아시아와 구글 차이나 대표를 역임한 인물이다.
의혹을 처음 제기한 중국의 한 개발자는 다차원 배열과 더 높은 차원의 행렬과 벡터를 만들기 위해 쓰이는 2개의 텐서 명칭만 바꿨다고 주장했다. 이에 링이완우 측은 급히 텐서 명칭을 수정하겠다고 밝히기도 했다.
기본적으로 AI를 제작할 때 모두에게 공유된 오픈소스를 기반으로 제작되는 경우가 많은데 이를 상업적으로 이용을 하더라도 제약을 받지 않는 상황이다. 현재 학계와 산업계, 정부 등이 모여 AI 저작권 문제를 해결하기 위해 논의 중이지만 뾰족한 대안도 없는 실정이다.
국내 한 AI 개발사 관계자는 "데이터 구조나 LLM 자체를 표절했다면 법적으로 문제를 제기할 수 있겠지만 기본적으로 코딩 자체는 베꼈다는 말을 하기가 애매한 상황"이라며 "코딩을 표절하는 문제는 구속력이 없어 개발사나 개발자가 자체적으로 윤리성을 지키는 데 기대야 하는 게 현실"이라고 꼬집었다.
리걸테크 기업 까리용 오경원 대표는 "한 회사의 코딩을 짠 직원이 이직을 하게 되면 데이터나 코딩의 로직을 명확하게 알고 있기 때문에 표절문제가 발생할 수 있다"면서도 "해외에서는 개발 윤리를 두고 소송전이 빈번하게 벌어지지만 국내의 경우 오픈소스로 인한 혜택을 많이 받았고 이 때문에 표절시비가 현업에서 크게 일어나고 있진 않다"고 진단했다.
"개발자, 단순 코더 넘어서야...AI 안전성 관심 필수"
생성형 AI가 자동으로 코드를 만들어주는 시대가 도래하면서 개발자들의 입지가 좁아질 것이란 전망도 있다. 전문가들은 개발자가 AI에 뒤처지지 않으려면 단순 코딩 지식을 넘어 알고리즘 개발, 제품 설계 등 전문성을 확보해야 한다고 입을 모았다.
IT 업계에선 생성형 AI가 프로그래밍 언어 제작부터 제품 설계, 보안까지 자동화할 것으로 예측했다. 생성형 AI가 인간 개발자보다 업무를 더 빠르게 진행한다는 이유에서다. 기업들도 더 적은 인원으로 코딩이나 프로그래밍 작업을 진행할 수 있다는 점에서 생성형 AI 도입을 서두르는 분위기다.
이 탓에 일각에선 향후 개발자들의 설 자리가 줄어들 수 있다고 분석했다. 벤처비트 등 외신도 개발자들이 생성형 AI로 인해 일자리를 잃을까 불안해한다고 언급한 바 있다.
다수 전문가는 생성형 AI가 단순 코더를 대체할 수 있지만, 모든 개발 과정을 책임질 수 없다고 주장했다. 향후 개발자는 단순 코딩 지식 이상의 기술을 갖춰야 한다고 강조했다.
업스테이지 관계자는 "진짜 개발자 업무는 단순 코딩이 아니다"며 "알고리즘을 논리적으로 짜는 작업이 필수"라고 설명했다. 생성형 AI가 코딩을 넘어서는 작업을 할 수 없다는 의미다.
그러면서 "개발자가 생성형 AI에 뒤지지 않으려면 알고리즘 설계를 비롯한 사용자 인터페이스 개발, 데이터 표현 등 제품 개발 역량을 높은 수준으로 갖춰야 할 것"이라고 덧붙였다.
김동환 포티투마루 대표는 개발자 수준을 단계별로 코더, 프로그래머, 아키텍처 엔지니어로 구분했다. 여기서 생성형 AI는 가장 낮은 수준인 코더 역할에 그친다. 그는 "생성형 AI 시대 개발자들은 단순 코더나 프로그래머보다 엔지니어 아키텍처가 될 수 있도록 노력해야 한다"고 말했다.
현재 생성형 AI가 코딩을 대신 해주긴 하지만, 사람이 이에 전적으로 의존해선 안 된다는 의견도 있다. 생성형 AI 기술에 잠식되지 말아야 한다는 주장이다.
이광형 카이스트 총장은 지난해 국회서 열린 'AI 시대 우리의 전략' 세미나 특별 강연에서 "사람이 직접 손으로 코딩할 수 있어야 한다"며 "AI에 전적으로 의지해선 안 된다"고 강조했다.
이는 사람이 코딩 지식을 갖춰야 기술에 잠식되지 않는다는 의미다. 또 노코딩이나 로우코드 같은 자동 SW 도구에 지나치게 의존하지 말라는 당부도 담겨있다.
개발자가 기술뿐 아니라 AI 법안 논의도 참여해야 한다는 주장도 나왔다. AI 사용 규정이나 오용 방지 등에도 신경 써야 한다는 판단에서다.
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서울교대 김봉제 교수는 최근 본지와 진행한 좌담회에서 "기술자가 법안 논의에 참여해야 한다"며 "실현 가능한 법안인지 늘 주시해야 한다"고 설명했다.
이어 "향후 생성형 AI가 단순 코딩을 넘어 프로그래밍 구축까지 하는 단계에 이를 것"이라며 "이때 개발자가 기술과 규제 사이에서 혼선을 빚을 가능성을 줄일 수 있을 것"이라고 부연했다.
