깃허브의 소프트웨어 엔지니어 자나 도간은 “사람들이 코드 생성에만 너무 집중한 나머지 LLM이 코드 분석에 유용하다는 사실을 까맣게 잊고 있다. 다시 말해, 개발자는 AI 기반 소프트웨어 개발 도구를 코드 작성보다 코드 검토에 더 많이 사용해야 한다”라고 말했다.
개발자는 코드를 테스트해야 한다. 하지만 소프트웨어 테스트와 관련해 개발자는 코드를 효과적으로 테스트할 수 있는 객관성/전문성이 부족하거나, 또는 테스트가 번거롭고 느리다고 생각한다. 단위 테스트부터 통합 테스트, 회귀 테스트까지 방법은 다양하지만 모두 비용이 발생한다. 또 개발 속도가 느려지거나, 더 정확하게 말하면 느려지는 것처럼 보인다. 물론 단기적인 개발 성과는 느려질 수 있지만 적절한 테스트는 더 빠르고 장기적인 성과로 이어진다.
최근 칼럼(개발자여, '속도 강박'에서 벗어나라)에서도 언급했듯이, 최종 결과물을 하나라도 더 완성하느라 혈안이 되는 것은 좋지 않다. 모든 소프트웨어 개발자의 목표는 많은 코드를 작성하는 것이 아니라, 가능한 한 적은 코드로 최대한의 효과를 내는 것이다. 테스트는 이 목표를 이루기 위한 필수적인 방법이다. 여기서 LLM이 유용하게 사용될 수 있다.
1980년대 미국 록밴드 스틱스(Styx)의 노래 미스터 로보토(Mr. Roboto)에는 이런 가사가 나온다. “아무도 하기 싫은 일을 해줘서 고마워요. 미스터 로봇 / 정말 고마워요.” 많은 개발자가 꼭 필요하지만 지저분하고 귀찮은 소프트웨어 테스트를 하기 싫어한다. 그렇다면 AI가 소프트웨어 테스트를 대신해 준다면 어떨까?
LLM은 이를테면 상용구 코드를 생성해 개발자가 더 가치 있는 코드에 집중하도록 지원할 수 있지만 블랙박스 AI에 의존하는 것은 다소 불안할 수 있다. 아이로봇(iRobot)의 전임 클라우드 로봇 연구 과학자 벤 케호는 “많은 AI 사례가 다음과 같이 주장한다. AI가 한 사람에게 주어진 일에 모든 책임을 질 수 있고, 그 일에 대한 사람의 책임은 그냥 사라질 것이라고 암묵적으로 가정한다”라고 언급했다.
숙련되고 유능한 개발자는 AI의 오류를 파악할 전문 지식이 있기 때문에 LLM에게 코드 생성을 맡겨도 큰 문제는 없다. 반면에 경험이 부족한 개발자가 LLM을 사용하면 기계에 의존해서만 작업할 수 있으며, 해당 작업에 대한 책임이 여전히 자신에게 있다는 사실을 인식하지 못할 수도 있다.
대조적으로 LLM이 코드를 검토하면 위험이 적다. 도건은 “누락된 테스트 사례, 공개되지 않은 유출 리소스를 식별하거나 IAM 정책의 문제점을 알려주는 데 굉장히 유용했다. 놀라운 수준이었다”라고 말했다. 이어 “그렇다고 완벽하다는 뜻은 아니다. LLM은 최적화를 제안하는 데는 그다지 유용하지 않았다. 코드 삭제나 정리에도 유용하지 않았다”라고 설명했다.
하지만 개발자가 익숙하지 않은 언어와 관련된 문제를 효과적으로 발견하는 데는 도움이 될 수 있다. 예를 들면 자바 개발자가 고 코드를 검토할 때 LLM을 사용할 수 있다. 또는 “작은 코드 블록이나 익숙하지 않은 특정 알고리즘을 탐색할 때 LLM이 유용할 수 있다”라고 도건은 언급했다.
AI는 소프트웨어 개발자의 일자리를 빼앗지 않을 것이다. 적어도 당분간은 말이다. 오히려 AI를 제대로 활용하면 개발자의 역량이 훨씬 더 향상될 수 있다. LLM과 AI가 개발자의 업무를 보완할 수 있다는 이야기다. 물론 인간의 독창성은 대체할 수 없겠지만, 테스트 같은 지루한 작업은 기계가 대체해 개발자는 ‘인간’으로서 더 많은 시간을 보낼 수 있게 될 전망이다.
editor@itworld.co.kr
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