기술/연구

구글 딥마인드가 또? AI 코딩 정확도 ‘압도적 격차’ 만들다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.04.23 09:54

기사 3줄 요약

1 AI 코딩, 잦은 오류로 골머리
2 구글, 오류 줄이는 'SMCoder' 기술 개발
3 코드 정확도 최대 8.5%p 향상, 개발자 기대

AI가 짜준 코드가 종종 말썽을 부리거나 오류가 있어서 골치 아플 때가 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 미국 UC 버클리와 구글 딥마인드 연구진이 'SMCoder'라는 새로운 기술을 개발했습니다. 기존 AI 모델들은 코드를 한 번에 쭉 써 내려가는 방식이라, 중간에 논리적인 오류나 버그가 쌓이기 쉬웠습니다. 마치 글을 쓸 때 퇴고 없이 한 번에 써 내려가면 오타나 잘못된 문장이 남는 것과 비슷합니다. 하지만 SMCoder는 이런 방식을 완전히 뒤집었습니다. 여러 개의 코드 후보를 동시에 생각하고 계속 평가하면서 가장 좋은 코드를 찾아가는 방식입니다. 마치 여러 명의 개발자가 동시에 코드를 짜면서 서로 아이디어를 주고받고, 더 좋은 방향으로 개선해 나가는 모습과 같습니다.

그럼 SMCoder는 어떻게 작동하는 걸까?

SMCoder는 '파티클(particle)'이라는 여러 개의 코드 후보를 동시에 만듭니다. 이 파티클들은 각각 조금씩 다른 방식으로 문제를 해결하려고 시도합니다. 연구진은 이 파티클들이 얼마나 정답에 가까운지를 계속 평가합니다. 정답일 확률이 높은 파티클은 더 중요하게 취급받고, 다음 단계로 넘어갈 가능성이 커집니다. 반대로 가능성이 낮은 파티클은 자연스럽게 걸러집니다. 마치 과학자들이 여러 가설을 세우고 실험을 통해 가장 유력한 가설을 찾아가는 과정과 비슷합니다. 이런 과정을 계속 반복하면서 SMCoder는 기존 방식보다 훨씬 넓은 범위의 해결책을 탐색하고, 오류가 쌓이는 것을 막아 더 정확한 코드를 찾아냅니다.

얼마나 좋아졌는데?

실제로 여러 코딩 문제로 실험해 본 결과, SMCoder는 기존 방식보다 코드 정확도를 최대 8.5%p나 높이는 성과를 보였습니다. 단순히 몇 퍼센트 좋아진 수준이 아니라, AI가 짜는 코드의 신뢰도를 크게 높였다는 점에서 의미가 있습니다. 특히 금융 모델링이나 안전이 중요한 시스템처럼 작은 오류 하나가 큰 문제로 이어질 수 있는 분야에서는 이런 정확성 향상이 더욱 중요합니다. 실제로 2024년 맥킨지 디지털 설문조사에 따르면, 빠르게 성장하는 스타트업의 78%가 기술적 문제로 시스템 구조의 한계를 꼽았다고 하니, 처음부터 튼튼하고 오류 없는 코드를 만드는 기술의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

장점만 있을까? 단점은?

SMCoder의 가장 큰 장점 중 하나는 기존에 사용하던 AI 코딩 모델을 추가로 학습시키거나 복잡하게 뜯어고칠 필요 없이 바로 적용할 수 있다는 점입니다. 마치 자동차 엔진은 그대로 두고 성능을 높이는 '터보차저'를 다는 것과 같습니다. 하지만 단점도 있습니다. 여러 개의 코드 후보를 동시에 관리하고 평가해야 하므로, 기존 방식보다 컴퓨터 자원을 더 많이 사용합니다. 즉, 계산 비용이 더 많이 들 수 있다는 뜻입니다. 정확도를 높이려면 더 많은 파티클을 사용해야 하고, 이는 곧 계산 비용 증가로 이어지기 때문에 상황에 맞게 적절한 수준을 찾는 것이 중요합니다.

구분	SMCoder	기존 AI 모델
코드 생성 방식	여러 후보('파티클')를 동시에 탐색하며 순차적 결정	한 번에 선형적으로 코드 생성
오류 처리	다양한 해법 탐색으로 오류 누적 감소	오류 누적 가능성 높음
성능	코딩 테스트 통과율 최대 8.5%p 향상	복잡한 문제에서 통과율 낮음
통합	기존 모델에 재훈련 없이 적용 가능	해당 없음
계산 비용	여러 파티클 유지/평가로 비용 높음	상대적으로 낮음

SMCoder는 AI 코드 생성 방식의 새로운 가능성을 보여주는 중요한 발전입니다. 계산 비용 문제를 어떻게 효율적으로 관리할지가 숙제지만, 코드의 정확성과 신뢰도를 높여 개발자들이 더 복잡하고 어려운 문제를 해결하는 데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대됩니다. 이제 관건은 이 기술을 얼마나 빨리 실제 개발 환경에 적용하여 AI 코딩의 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있느냐가 될 것입니다.