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“AI가 알아서 코딩?” OpenAI 코덱스, 개발자 없이 진짜 가능할까

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.05.20 22:29

기사 3줄 요약

1 OpenAI, 스스로 코딩하는 AI '코덱스' 공개
2 단순 자동완성 넘어 복잡한 작업 자율 수행
3 환각·신뢰성 한계, 인간 감독 여전히 중요

최근 정보통신(IT) 업계에서 가장 뜨거운 화두 중 하나는 단연 인공지능(AI)입니다. 특히 그림을 그려주고, 글을 써주는 것을 넘어 이제는 복잡한 컴퓨터 프로그램 코드까지 작성해 주는 AI가 등장해 큰 관심을 받고 있습니다. 바로 OpenAI가 선보인 ‘코덱스(Codex)’라는 새로운 AI 코딩 시스템 이야기입니다. 코덱스는 우리가 평소 쓰는 말로 명령을 내리면, 그에 맞춰 실제로 작동하는 코드를 만들어낼 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어 “사용자 로그인 기능을 만들어줘”라고 말하면, 코덱스가 알아서 필요한 코드를 구성해 주는 식입니다. 이는 마치 SF 영화에서나 보던 장면이 현실이 되는 듯한 느낌을 줍니다.

코덱스가 뭐길래? "말로 시키면 코딩 끝"

OpenAI의 코덱스는 단순히 몇 글자 입력하면 뒷부분을 예측해 주는 기존의 ‘코드 자동 완성’ 기능을 훌쩍 뛰어넘습니다. 코덱스는 훨씬 더 복잡하고 긴 프로그램 코드를 스스로 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 개발자가 일일이 코드를 작성하는 대신, AI에게 작업 내용을 설명하고 결과를 받는 방식으로 프로그래밍 패러다임이 바뀔 수도 있다는 전망까지 나옵니다. 이런 종류의 AI를 ‘스스로 생각하고 판단해서 코드를 짜는 AI 도구(Agentic coding tool)’라고 부릅니다. 코덱스 외에도 이미 ‘데빈(Devin)’, ‘SWE-에이전트(SWE-Agent)’ 같은 유사한 AI 도구들이 개발되고 있습니다. 이들의 궁극적인 목표는 개발자가 코드를 한 줄도 직접 보거나 수정하지 않고, 마치 팀장에게 업무를 지시하듯 AI에게 코딩 작업을 맡기고 완성된 결과만 받는 것입니다.

단순 '자동 완성' 넘어, AI가 '스스로' 일한다?

기존의 대표적인 AI 코딩 도우미였던 깃허브(GitHub)의 ‘코파일럿(Copilot)’은 개발자가 코드를 작성할 때 똑똑한 자동 완성 기능을 제공하는 수준이었습니다. 개발자가 코딩 작업의 중심에 있고, AI는 보조 역할을 했습니다. 하지만 코덱스와 같은 새로운 AI 코딩 도구들은 개발 환경 자체를 벗어나 작동하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 프로그램에 오류(버그)가 발생했다는 보고서만 AI에게 전달하면, AI가 스스로 원인을 분석하고 코드를 수정해 문제를 해결하는 방식입니다. 프린스턴 대학 연구원이자 SWE-에이전트 팀의 일원인 킬리안 리렛은 이를 두고 “마치 관리자가 버그 리포트를 할당하면, 봇이 완전히 자율적으로 문제를 해결하려고 시도하는 것”이라고 설명했습니다. 이는 코딩 작업의 자동화 수준을 한 차원 끌어올리는 야심 찬 목표입니다.

장밋빛 미래? "AI야, 믿어도 되니?" 현실적인 문제들

하지만 이런 AI 코딩 도구들이 아직 완벽한 것은 아닙니다. 가장 큰 문제 중 하나는 AI가 가끔 없는 사실을 진짜처럼 꾸며내는 ‘환각(hallucination)’ 현상입니다. 예를 들어, 특정 기능에 대한 질문을 받았을 때, 해당 기능이 AI의 학습 데이터에는 없었음에도 불구하고 그럴듯하게 꾸며서 API(프로그램 간 소통 규칙) 정보를 만들어내는 경우가 있었습니다. 실제로 2024년 말에 공개된 AI 코딩 도구 ‘데빈’은 출시 후 여러 전문가로부터 많은 오류가 있다는 비판을 받기도 했습니다. AI가 생성한 코드를 사람이 일일이 확인하고 수정하는 데 드는 시간이 직접 코딩하는 것만큼이나 오래 걸린다는 지적이었습니다. 이런 신뢰성 문제 때문에, 전문가들은 AI가 작성한 코드를 무조건 믿고 사용해서는 안 된다고 경고합니다.

아직은 '사람 손' 필요해! AI 코딩의 현재와 미래

AI 코딩 도구의 성능을 가늠해 볼 수 있는 ‘SWE-Bench’라는 공개 테스트가 있습니다. 이 테스트에서 특정 AI 모델이 70%가 넘는 문제 해결 능력을 보였다는 발표도 있었지만, 이것이 곧바로 실제 업무에서 사람 없이 AI 혼자 코딩할 수 있다는 의미는 아닙니다. 만약 AI가 네 가지 문제 중 세 가지만 해결할 수 있다면, 여전히 복잡한 시스템 개발에는 사람 개발자의 상당한 감독이 필요합니다. 결국 현재로서는 AI 코딩 도구가 아무리 발전하더라도, 최종적으로 코드를 검토하고 승인하는 단계에서는 반드시 사람의 확인이 필요합니다. AI가 쓴 코드를 자동으로 승인하다 보면 걷잡을 수 없는 문제가 생길 수도 있기 때문입니다. 앞으로 AI 모델이 꾸준히 개선되면서 환각이나 신뢰성 문제를 줄여나가는 것이, 이러한 AI 코딩 도구들이 정말 유용한 개발 도구로 자리 잡는 데 핵심적인 과제가 될 것입니다.

편집자: 이도윤 기자

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