필자는 이미 코딩의 시대가 사실상 끝나 있다는 글을 쓴 적이 있다. AI는 매일 더 똑똑해지고, 머지않아 LLM이 그 어떤 인간보다 더 나은 코드를 쓰게 될 것이다. 그렇다면 왜 코딩이 AI 에이전트가 유난히 잘하는 영역일까? 이유는 단순하고 명확하다.

LLM의 핵심 기능은 텍스트 처리이다. LLM은 방대한 양의 텍스트를 받아 그 안의 패턴을 학습한 뒤 이런 정보를 활용해 주어진 문장에서 다음에 올 단어를 예측한다. 이런 모델은 사용자의 질문을 받아 텍스트를 토큰으로 분해하고, 학습해 둔 수조, 어쩌면 수경에 이르는 벡터를 활용해 질문을 이해한 뒤 한 번에 한 단어, 또는 한 토큰씩 답을 생성한다. 다소 놀랍게 들리겠지만, 원리는 정말 이 정도로 단순하다. LLM은 답을 한 단어씩 순차적으로 만들어낸다.

이 모든 과정은 결국 엄청난 양의 벡터 연산, 그러니까 상상을 초월하는 계산량으로 귀결된다. 다행히 GPU는 벡터 연산에 매우 특화된 칩이기 때문에 AI 업체는 GPU를 끝없이 탐내고, 엔비디아는 지금 세계에서 가장 가치가 높은 기업이 됐다. 화려한 비디오 게임을 구현하던 기술이 우리 질문에 대한 놀라운 텍스트 답변을 만들어 내는 데 똑같이 쓰인다는 점이 여전히 기묘하게 느껴진다.

코드는 곧 텍스트다

물론 코드도 결국 단어의 집합이다. 사실 코딩의 기본 전제 가운데 하나가 “코드는 전부 텍스트”라는 생각이다. 깃(Git)은 텍스트를 저장하고 관리하며, 두 텍스트 덩어리 사이의 차이를 이해하도록 설계된 도구다. 우리가 매일 사용하는 통합 개발 환경(IDE)은 각종 부가 기능을 덕지덕지 붙인 고급 텍스트 편집기에 가깝다. 코딩은 처음부터 끝까지 텍스트를 다루는 일이다.

코드는 단어들로 구성될 뿐만 아니라 훨씬 더 일관되고 간결한 구조를 가진다. 대부분 텍스트는 뒤섞이고 지저분하지만, 코드에는 정의상 일관된 패턴이 존재하고, 이런 패턴은 자연어보다 LLM이 인식하기 훨씬 더 쉽다. 이런 구조 덕분에 LLM은 코드 읽기와 쓰기에 자연스럽게 강점을 갖게 된다. LLM은 코드를 꽤 빠르고 수월하게 파싱하고, 그 안의 패턴을 감지한 뒤 요청이 들어오면 이런 패턴을 다시 재현할 수 있다.

코드는 넘쳐난다

또 세상에는 코드가 넘쳐난다. 깃허브(GitHub)만 떠올려 봐도 된다. 대략적인 계산으로는 공개된 오픈소스 코드가 약 1,000억 줄에 달한다. 엄청난 양의 코드다. 정말 엄청나다.

코드의 동작 방식을 설명한 자료까지 고려하면, 스택 오버플로우에는 AI가 학습할 수 있는 질문이 대략 2,000만 개에 이르고, 답변은 이보다 더 많다. 지금 스택 오버플로우에서 예전 같은 활기를 찾기 어려운 이유도 여기에 있다. 이제 개발자는 다른 개발자에게 묻기보다 AI에게 답을 구하고 있기 때문이다.

코드는 검증할 수 있다

또 코드는 검증하기도 쉽다. 우선 컴파일이 되는지가 항상 첫 번째 큰 시험이다. 그 다음에는 테스트를 통해 코드가 실제로 원하는 동작을 하는지 확인할 수 있다. 다른 분야와 달리, AI가 생성한 코드 결과물은 비교적 손쉽게 점검하고 검증할 수 있다.

원한다면 AI에 먼저 단위 테스트와 통합 테스트를 작성하라고 지시해, AI가 수행해야 할 작업을 더 명확히 정의할 수도 있다. 그런 다음 AI에게 이 테스트를 통과하는 코드를 작성하라고 하면 된다. 시간이 지나면 AI는 테스트 중심의 개발이 좋은 코드를 만들고 사용자의 의도를 충실히 실행하는 최선의 방법이라는 것을 스스로 깨닫게 될 것이고, 굳이 그렇게 하라고 지시하지 않아도 될 것이다.

스카이넷을 환영한다

마지막으로, 코드는 AI 에이전트에 아주 적합한 사용례이기도 하다. 개발자는 대체로 새로운 기술을 두려워하지 않고, 새로운 도구를 기꺼이 시험해 보는 편이기 때문이다. AI 업체가 코딩 에이전트를 내놓으면 개발자가 이를 기꺼이 받아들이는 선순환 구조가 만들어진다. 소프트웨어 개발은 세계 경제에서 매우 큰 비중을 차지하고, AI 업체는 AI 에이전트를 기꺼이 받아들이고 열광하는 이런 수익성 높은 시장에 자연스럽게 집중할 유인을 갖게 된다.

적어도 필자는 새로운 코딩 에이전트 지배자의 등장을 환영한다. 스카이넷이 대신 맡아도 좋다고 생각하는 영역이 딱 하나 있다면, 쉽게 검증할 수 있는 구조화된 텍스트를 반복해서 작성하는 지루한 작업이다. 코드는 봇에게 맡겨 지겹도록 찍어내면 된다. 필자는 새로운 도구와 애플리케이션을 고민하고 설계하는 재미있는 일만 할 수 있다면 그것으로 충분하다.
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