2022년 말 생성형 AI가 대중화되며 챗GPT를 비롯한 초대규모 언어모델(LLM)이 각광받았고, 2023년 다양한 AI 모델들이 성능과 활용성을 높이며 산업 전반에 적용되기 시작했습니다. 그러나 AI의 ‘환각(hallucination) 문제’가 대두되며, 정확성을 높이기 위한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 주목 받기 시작했죠. 지난해부터는 AI 에이전트 기술이 트렌드로 떠올랐고, 자동화와 AGI(범용 인공지능)로의 발전 가능성이 논의되고 있습니다.

AI 자동화 시대, 개발자의 생존 전략은 무엇일까?

이미 AI가 코드를 생성하고, 테스트 케이스를 만들며, 시스템 아키텍처를 추천하는 시대가 되었습니다. 이러한 AI를 통한 자동화 추세는 향후 더욱 강화될 듯합니다. 하지만 이 기술들이 일반화될수록 개발자의 역할은 줄어들 수 있다는 우려가 있죠. 나아가 다른 모든 영역에서도 AI가 인간을 대체하며 일자리를 빼앗을 거라는 우려도 있습니다. 박해선 저자는 ‘개발자의 역할 변화’와 함께 AI 자동화가 강화되는 만큼 어느 분야든 AI 학습이 필요해졌다고 강조했습니다.

Q. AI 기술 발전으로 일자리가 사라질 것이라는 우려가 커지고 있습니다. 실제로 미국 등에서 이러한 변화가 감지되고 있는데, 저자님의 견해는 어떠신가요?

A. “그런 이야기는 과거부터 컴퓨터 기술이 급격히 발전할 때마다 나왔습니다. PC가 등장할 때도, 인터넷과 클라우드 등이 인기를 얻을 때도 그랬죠. 저는 개인적으로 일자리가 사라지는 게 아니라 변화된다고 생각해요. 설사 그런 일이 미래에 진짜 일어난다고 하더라도 지금은 그런 일을 걱정하기 이르다고 봅니다. 

왜냐하면 지금은 AI 기술을 발전시키기 위해 정말 많은 인력과 일자리가 필요한 순간이기 때문이예요. 어떤 일자리가 사라질지 걱정하기 보다는 우리가 만든 오픈소스 LLM이나 폐쇄형 LLM API가 과연 얼마나 있는지 되돌아볼 때가 아닐까 싶어요.”

Q. AI가 가장 먼저 대체할 직업이 개발자라는 우려도 있지만, 최근 사례를 보면 반드시 그런 것만은 아닌 듯합니다. 작가님의 생각은 어떠신가요?

A. “정도의 차이는 있겠지만 많은 사람들이 소프트웨어 개발자의 역할 변화를 예상하고 있어요. 이미 각종 도구에 통합된 AI가 코드를 점검하거나 추천하는 일이 자연스러워지고 있으니까요. 이런 AI를 사용하면 직접 코딩하는 일보다는 코드를 검증하고 거시적인 통합 과정에 좀 더 많은 노력을 기울일 수 있을 거라고 봅니다. 

따라서 작은 규모의 팀이 예전보다 좀 더 큰 프로젝트를 수행할 수 있는 역량을 갖출 수 있을 겁니다. 반대로 말하면 큰 팀에서 잉여 인력을 줄이는 것이 아니라 목표를 높여 더 멋진 제품을 만들 수도 있다는 거고요. 이게 더 자연스러운 진화라고 생각해요.”

Q. AI 자동화 시대에 개발자가 반드시 갖춰야 할 핵심 역량은 무엇이라고 보시나요?

A “소프트웨어 개발자의 핵심 역량은 크게 달라지지 않을 것 같아요. 오히려 필요한 기술이 더 늘어날 것으로 봅니다. 소프트웨어 개발자의 핵심 역량은 언제나 그랬듯이 문제 해결과 협업 능력(소프트 스킬)이죠. 문제 해결을 위해 사용하는 도구는 시대에 따라 꾸준히 바뀌어 왔어요. 

아주 오래전에는 하드웨어를 이해하는 것이 중요했지만 운영체제와 인터넷이 발전하면서 웹과 인터페이스, 데이터베이스가 유용한 도구가 됐죠. 비슷하게 ‘C’와 같이 비교적 낮은 수준 언어에서 자바, 파이썬으로 점점 높은 수준의 언어가 인기를 얻은 것처럼요. 또 소프트웨어는 개발에 못지 않게 유지보수에 많은 노력이 필요해요. 

따라서 LLM이 생성한 코드를 사용하고 유지보수 하려면 충분한 코딩 능력도 여전히 필수적입니다. 이제는 여기에 더해 생성 AI를 이해하고 선택할 수 있는 식견이 필요하죠. 다만 어려운 점은 이 분야가 우리가 따라가기 벅찬 속도로 발전하고 있다는 거예요.”

Q. AI 기술 발전으로 개발자가 직면할 윤리적 딜레마와 책임은 어떻게 변화할 것으로 보시나요?

A “개발자가 어떤 프로그램의 실수나 오류를 자기가 사용한 AI의 탓으로 돌린다면 정말 무책임한 것이라고 봐요. 그래서 생성 AI를 사용하더라도 개발자의 코딩 능력은 여전히 중요하다고 하는 거고요. 물론 생성 AI가 만든 결과물에 편향이나 혐오적인 내용이 담겨 있다면 이런 AI를 선택한 개발자나 프로젝트 리더가 곤란하게 되겠죠. 

그래서 어떤 AI 도구를 사용할지 결정하는 식견과 경험이 필요하다고 봅니다. 생성 AI를 만드는 개발자라면 위와 같은 내용은 물론 저작권 침해, 개인정보 보호 등의 문제에 많은 노력을 기울여야 해요. 앞으로 생성 AI가 더 발전하면 제품의 기획부터 출시까지 모든 단계에서 많은 역할을 담당하게 될 겁니다. 

자동화된 AI가 더 많은 영역을 담당할수록 윤리와 책임에 관한 이슈는 점점 더 늘어날 것 같아요. 다만 우려되는 점은 이런 문제를 합리적으로 다룰 수 있는 가이드라인을 제때 준비할 수 있을지 모르겠다는 거죠.”

Q. AI 교육과 훈련이 모든 산업에서 필수로 자리 잡을 것 같습니다. 효과적인 학습 방법은 무엇일까요?

A. 효과적인 학습 방법을 비롯하여 ①올해의 생성형 AI 트렌드, ② 오픈형과 폐쇄형 AI 모델, 산업 경쟁 구도, ③LLM의 대안으로 떠오르는 SLM, 경량형 AI에 관한 박해선 저자님의 생각이 궁금하시다면, 기사 전문( [인터뷰] 박해선 AI 전문가 “확장되는 AI 오픈소스 생태계, 개발자의 역할은 더욱 중요해 질 겁니다”) 에서 확인해 주세요.

*출처: https://www.tech42.co.kr/%EC%9D%B8%ED%84%B0%EB%B7%B0-%EB%B0%95%ED%95%B4%EC%84%A0-ai-%EC%A0%84%EB%AC%B8%EA%B0%80-%ED%99%95%EC%9E%A5%EB%90%98%EB%8A%94-ai-%EC%98%A4%ED%94%88%EC%86%8C%EC%8A%A4-%EC%83%9D%ED%83%9C/