2021년 오픈AI(Open AI)가 공개한 코덱스(Codex)는 간단한 언어 입력만으로 코드를 작성하는 AI 기반 코드 작성 프로그램이다. 코덱스가 처음 등장했을 당시 일각에서는 AI가 인간 개발자 역할을 대체할 것을 우려했다. 반대로 AI 코드 작업의 정확성을 의심한 이들도 적지 않았다.
최근, 인도 IT 전문 잡지 애널리틱스 인사이트에 따르면, 코덱스 등장 후 1년이 지난 현재, 다수 전문가는 AI 시스템이 코드를 생성할 정도로 영리해졌으나 인간 개발자를 대체하기에는 멀었다고 주장했다. AI가 인간 개발자의 자리를 위협하지 못할 것이라는 근거는 무엇일까?
일반적으로 AI의 코드 작성 소요 시간은 개발자의 작업 시간보다 20% 더 짧다. 오픈AI 연구팀은 "코드로 훈련한 대규모 언어 모델 평가(Evaluating Large Language Models Trained on Code)"라는 논문을 통해 AI 코드 작성 프로그램을 향한 개발자의 타당하지 않은 비난을 잠재울 수 있는 흥미로운 사실을 몇 가지 발견했다.
연구팀은 논문을 통해 "엔지니어가 코드 작성 시 소요하는 시간보다 동료와의 회의, 설계 계획 작성, 기존 소프트웨어 스택 업그레이드 등과 같은 작업에 더 많은 시간을 보낸다"라고 언급했다. 즉, 시스템이 하위 수준의 코드 작성 작업을 처리하도록 하면서 개발자가 훌륭한 코드를 작성하도록 돕는다는 의미이다.
이 때문에 일각에서는 개발 프로젝트 상당수가 사소한 반복 코딩 작업을 한다는 사실을 고려하면, 코덱스가 훌륭한 성과를 거둘 때 기존 개발자 20%가 AI에 일자리를 빼앗길 수 있다고 주장한다.
그러나 코덱스는 자연어 생성 모델인 GPT-3 기반 코드 생성 툴이지만, GPT-3의 데이터세트에는 코딩 샘플이 전혀 없다. 따라서 코덱스가 프로그래밍 애플리케이션으로 100% 자리 잡는 것이 논리적이지 않다고 할 수 있다.
코덱스는 코드를 생성하는 만큼코드 이해 수준도 그리 높지 않다. 단순히 코드 일부분 사이의 정적 상관관계를 포착하는 딥러닝 언어 모델일 뿐이다. 또, 딥러닝 모델은 입력하는 변수가 증가하면서 정확도가 떨어진다.
이에, 연구팀은 논문을 통해 "구문적으로 부정확하거나 정의되지 않은 코드를 추천할 수 있고 코드베이스 외부에서 변수와 함수를 호출할 수 있다"라고 진단했다.
게다가 실제 코덱스를 사용한 개발자는 개발 작업 시 코덱스의 코드 작업이 단 37%의 확률로 성공을 기록했다고 밝혔다.
오픈AI 공동 창립자 겸 최고 기술 관리자인 그레그 브록먼(Greg Brockman)은 프로그래머에게 다양한 툴을 제공할 수 있다는 점에서 여전히 코덱스의 성공 가능성을 낙관한다. 브록먼의 의견에 따르면, 단순히 프로그래미의 코드 생성 작업 지원을 넘어 코덱스를 중심으로 '프롬프트 엔지니어(prompt engineer)'라는 새로운 프로그래머 집단이 등장할 것이다. 프롬프트 엔지니어는 코덱스 응용 프로그램이 코드를 생성하기 위한 적절한 프롬프트를 개발한다.
미래 기술 전문 팟캐스트 진행자 대니얼 제프리스(Daniel Jeffries)는 코덱스가 인간과 AI 간 새로운 복합 업무를 생성하면서 혼자서는 불가능한 작업을 빠른 속도로 더 훌륭하게 처리하는 데 도움이 될 것이라고 언급했다.
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