생성 AI와 소프트웨어 개발과 법제도적 동향

• 본 글은 저의 대학원 과제 보고서를 요약하여 블로그로 정리한 글입니다.

ChatGPT가 등장한 이후, 개발자들의 작업 방식이 크게 달라짐
ChatGPT에게 "회원가입 폼 좀 만들어줘"라는 간단한 명령으로 기본적인 코드를 쉽게 만들 수 있게 됨
이런 변화가 정확히 어떤 영향을 미치고 있는지, 실제 사례와 논문을 통해 분석함

인공지능의 발전

예전의 AI는 마치 계산기처럼 특정 작업만 수행하는 도구였다.

• 코드에서 버그가 날 만한 부분 찾기
• 프로젝트 비용이나 일정 예측하기
• 반복되는 패턴 찾아서 최적화하기

이런 작업들은 분명 유용했지만, 개발자가 직접 코드를 짜고 설계하는 핵심 작업은 여전히 사람의 몫이었고 보조적인 역할을 했다.
현재의 ChatGPT, Claude, GitHub Copilot 같은 현대의 AI들은 보조적인 수단을 넘어 페어 프로그래머처럼 작동한다.

• "로그인 기능 만들어줘" 같은 자연어 명령으로 코드 생성
• 코드 리뷰해주고 개선점 제안
• 버그 찾아서 수정하는 것은 물론, 테스트 코드까지 작성
• 코드가 어떻게 작동하는지 설명해주는 문서까지 자동으로 생성

생성 AI 사례

- 2024/12월 기준으로 조사됨

 

주요 생성 AI의 현황

소프트웨어 개발 분야에서 생성형 AI의 도입은 개발 프로세스와 방법론에 큰 변화를 가져왔다. 주요 AI 기업들이 더욱 강력한 성능과 특화된 기능을 갖춘 새로운 버전의 언어 모델들을 발표하며, 개발자들에게 다양한 도구와 기능을 제공하고 있다. 대표적으로 ChatGPT, Claude, Gemini, Llama 모델은 현 상황은 다음과 같다.

 

ChatGPT (OpenAI)

2024년 12월 ChatGPT Pro 서비스를 출시하며 최신 모델인 o1에 대한 무제한 접근을 제공하고 있다. 특히 o1은 네 번의 테스트에서 모두 정답을 도출해야 하는 엄격한 신뢰도 평가(4/4 reliability)를 통과한 모델로, 데이터 사이언스, 프로그래밍, 판례 분석 등의 영역에서 더욱 정확하고 포괄적인 응답을 제공한다. 월 200달러의 구독료로 이용 가능하며, 의료 연구 분야 발전을 위해 일부 연구자들에게 무료 제공하는 프로그램도 운영 중이다. 또한, 2024년 3월에 출시한 GPT-4는 멀티 모달 기술을 사용해 텍스트와 이미지를 모두 처리하고 생성할 수 있다. 이후 12월에는 영상 생성 모델인 Sora를 출시하여 유료 구독에 한정하여 이용자가 사용할 수 있다. 단, 생성 AI를 사용해 만들어진 영상은 특정 메타데이터와 워터마크가 부여되고, 오용을 막기위해 아동 학대와 성적인 딥페이크 등의 생성은 차단한다.

 

- OpenAI, “Introducing ChatGPT Pro,” OpenAI. Accessed: Dec. 17, 2024. [Online]. Available: https://openai.com/index/introducing-chatgpt-pro/

- OpenAI, “GPT-4 Technical Report,” Mar. 04, 2024, arXiv: arXiv:2303.08774. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.08774 

- OpenAI, “Sora is here.” Accessed: Dec. 17, 2024. [Online]. Available: https://openai.com/index/sora-is-here/

Claude (Anthropic)

Anthropic은 2024년 6월 Claude 3.5 Sonnet을 출시하였다. Sonnet 모델은 복잡한 추론, 코드 작성, 시각적 이해 능력이 크게 향상되었으며, 특히 개발자 수준의 코딩 능력을 평가하는 HumanEval 벤치마크에서도 최고 수준의 성능을 보인다. 기존에 비해 이미지를 해석하는 능력이 개선되어 차트와 그래프 해석과 같은 시각적 추론 작업이 가능해졌다. 새로운 기능인 Artifacts는 사용자는 AI가 생성한 코드 스니펫, 텍스트 문서, 웹사이트 디자인 등을 실시간으로 편집하고 활용할 수 있다. 예를 들어, SVG 또는 React로 작성된 코드와 함께 미리보기로 실제 구현 이미지까지 제공한다.

 

- Anthropic, “Introducing Claude 3.5 Sonnet,” Anthropic. Accessed: Dec. 17, 2024. [Online]. Available: https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet

Gemini (Google)

Google은 2024년 12월 Gemini 2.0을 발표하였다. 이 모델은 기존의 정보 처리를 넘어 사용자를 대신하여 행동하고 다양한 작업을 수행하는 AI 에이전트 구축을 목표로 한다. 주요 특징으로는 이미지와 오디오 생성 활용 능력이 향상되었으며, Google 검색 등 다양한 도구에 적용할 수 있다. 개발자를 위한 Gemini 2.0 Flash 버전은 기존 1.5 Pro보다 두 배 빠른 속도로 더 나은 성능을 제공하며, 멀티 모달의 입력과 출력이 가능하다. Gemini 기반의 NotebookLM은 사용자가 최대 50개의 다양한 소스(문서, 웹, 텍스트, 오디오 등)를 업로드할 수 있는 개인 맞춤형 AI 도구다. 다른 서비스와 차별점은 업로드한 소스를 우선적으로 분석하여 답변을 생성하고 소스에서 답을 찾지 못한 경우에만 일반적인 지식을 활용한다는 점이다.

 

- Google, “Introducing Gemini 2.0: our new AI model for the agentic era,” Google. Accessed: Dec. 17, 2024. [Online]. Available: https://blog.google/technology/google-deepmind/google-gemini-ai-update-december-2024/

- Google, “Google NotebookLM | Note Taking & Research Assistant Powered by AI.” Accessed: Dec. 17, 2024. [Online]. Available: https://notebooklm.google/

Llama (Meta)

Meta는 2024년 Llama 3를 공개하였다[18]. Llama 모델은 다른 기업과 다르게 오픈소스로 제공되어 다양한 분야에서 사용되며, 오픈소스 기반의 연구와 개발 커뮤니티를 형성하고 있다 Llama 3는 8B, 70B, 405B 파라미터를 가진 여러 모델로 구성되어 있어 사용자가 필요에 따라 선택할 수 있으며, 이미지, 비디오, 음성 인식 기능도 통합한 멀티 모달을 제공하여 다양한 작업을 수행할 수 있다. Llama 3.1은 8B의 경량 초고속 모델과 405B의 기반 모델로 구성되어 있으며, Llama 3.2는 1B와 3B의 모바일 디바이스용 경량 모델, 11B와 90B의 고해상도 이미지 처리가 가능한 멀티모달 모델을 제공한다. 최신 버전인 Llama 3.3은 70B 모델을 통해 최고 수준의 성능을 낮은 비용으로 제공하는 것이 특징이다.

 

- A. Grattafiori et al., “The Llama 3 Herd of Models,” Nov. 23, 2024, arXiv: arXiv:2407.21783. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.21783

 

실제 개발 현장에서는 어떻게 쓰이나?

1. GitHub Copilot

https://github.com/features/copilot

GitHub Copilot · Your AI pair programmer

 

Visual Studio Code나 다른 IDE에서 작업할 때 옆에서 실시간으로 도와주는 AI 도구이다.

def calculate_total  # 여기까지만 타이핑하면

이렇게 함수 이름만 적어도 AI가 문맥을 파악해서 나머지 코드를 제안해줍니다. 특히, 주석으로 원하는 기능을 설명하면, 그에 맞는 코드를 자동으로 생성해준다.

2. Cursor.ai - AI 탑재 코드 에디터

https://www.cursor.com/

Cursor - The AI Code Editor

 

VS Code를 기반으로 만든 AI 특화 에디터이다.

• 여러 AI 모델(GPT-4, Claude 등) 중에서 선택해서 사용 가능
• 코드를 작성하면서 실시간으로 AI와 대화하듯 피드백 받기
• "이 코드 최적화해줘" 같은 명령으로 즉시 개선 제안 받기

2. Vercel v0 - UI 특화 생성 AI

https://v0.dev/

v0 by Vercel

 

웹 UI를 생성하는데 특화된 서비스로, 별도의 명시가 없으면 React로 생성한다. 단, Next.js, Vue.js 등의 언어도 지원하므로 다른 서비스에 비해 지원하는 범위가 넓다. 또한, Vercel은 React 기반의 Next.js를 개발한 회사로, 정적 사이트를 개발하고 배포하는 서비스를 제공한다는 특징이 있다.

 

• 클로드의 아티팩트, chatGPT의 캔버스와 유사하게, 코드 생성과 동시에 사이드 화면에서 UI 컴포넌트를 구현함
• 단순한 코드 생성을 넘어 배포(deploy)까지 지원함
•  UI 컴포넌트를 생성하고, 사이드의 ‘Files’를 통해 프로젝트 구조에 대한 설계까지 도움을 받을 수 있음

위와 같은 ChatGPT, Claude, Vercel의 v0 같은 도구들은 브라우저만 있으면 바로 사용할 수 있다. 특히 프로토타입을 빨리 만들어야 할 때 유용하고 자연어로 요청하면 기본 코드를 바로 받아볼 수 있다.

따라서 개발자에게는 새로운 기술이 필요해졌다. 바로 AI와 효과적으로 대화하는 능력, 즉 '프롬프트 엔지니어링'의 기술이 중요하다. 예를 들어, "React로 회원가입 폼 만들어줘" 보다는 "React로 이메일, 비밀번호, 이름을 입력받고, 비밀번호는 8자 이상 필수, 이메일 형식 검증이 들어간 회원가입 폼을 만들어줘" 이렇게 구체적으로 요구사항을 전달하는 게 더 정확한 결과를 얻을 수 있다.

 

실제로 다양한 연구와 논문에 의하면, GitHub Copilot 사용자들은 AI가 제안한 코드의 30% 정도를 그대로 사용하고 AI 도구를 사용하는 팀은 작업 완료 속도가 26% 정도 빨라짐. 특히 주니어 개발자들의 진입 장벽이 크게 낮아짐 등의 효과가 있다.

 

AI 관련 법제도 현황

한편, 거대언어모델은 방대한 데이터를 학습하는 과정에서 저작권 등의 문제가 있거나 사용자가 AI를 사용할 때의 법적 문제가 존재한다. 따라서, 해외와 국내의 법제도적 동향을 살펴본다.

해외 동향

EU는 'AI Act'를 통해 AI 시스템의 위험도에 따른 차등 규제를 도입하고 있다. 특히 소프트웨어 개발 도구와 관련해서는 아래와 같은 방침을 말하고 있다.

• 위험 시스템 개발 시 AI 도구 사용 제한
• AI로 생성한 코드에 대한 투명성 의무화
• GDPR과 연계한 개인정보 처리 기준 명시

- EU, “EU Artificial Intelligence Act | Up-to-date developments and analyses of the EU AI Act.” Accessed: Dec. 17, 2024. [Online]. Available: https://artificialintelligenceact.eu/

 

미국의 경우

• National AI Initiative Act 시행
• AI 안전성 테스트 결과 보고 의무화
• AI 전문 인력 유치와 교육 강화 정책 추진

- https://www.congress.gov/bill/116th-congress/house-bill/6216

국내 상황

현재 한국은 AI 관련 포괄적 법제가 아직 마련되지 않은 상황이다.

법제처에서 발행한 ‘인공지능(AI) 관련 국내외 법제 동향’에 따르면 21대 국회와 22대 국회의 제안된 내용은 다음과 같다.

 

21대 국회

• AI 차등 규제 방안
• AI 윤리기준과 기술표준 마련
• 특수활용 AI 개발·제조·유통 시 신고 의무화
• AI 부작용 최소화를 위한 설명요구권·이의제기권·거부권 도입

22대 국회

• 대통령 소속 국가인공지능위원회 설치
• 인공지능산업 육성 지원
• 고위험영역 AI 확인제도 도입
• 생성형 AI 운영 사실 고지 의무화

현재는 개별법을 통해 부분적으로만 규제가 이루어지고 있다.

• 「행정기본법」: AI 시스템의 행정처분 근거 마련
• 「개인정보 보호법」: 자동화된 의사결정에 대한 정보주체의 권리 규정
• 「공직선거법」: 딥페이크 기술을 활용한 선거운동 금지

- 법제처 미래법제혁신기획단, “인공지능(AI) 관련 국내외 법제 동향,” 법제처, Jul. 2024. [Online]. Available: https://www.moleg.go.kr/boardDownload.es?bid=legnlpst&list_key=3813&seq=1

 

참고문헌

- Lazaroiu, G., & Rogalska, E. (2023). How Generative Artificial Intelligence Technologies Shape Partial Job Displacement and Labor Productivity Growth. Oeconomia Copernicana, 14(3), 703-706.

- Khojah, R., Mohamad, M., Leitner, P., & de Oliveira Neto, F. G. (2024). Beyond Code Generation: An Observational Study of ChatGPT Usage in Software Engineering Practice. Proceedings of the ACM on Software Engineering, 1(FSE), 81:1819-81:1840.

- Udoidiok, I., Reza, H., & Zhang, J. (2024). Exploring AI Integration in Software Development: Case Studies and Insights. IEEE National Aerospace and Electronics Conference (NAECON 2024), 375-380.

- Dohmke, T., Iansiti, M., & Richards, G. (2023). Sea Change in Software Development: Economic and Productivity Analysis of the AI-Powered Developer Lifecycle. arXiv preprint arXiv:2306.15033.

- Bull, C., & Kharrufa, A. (2024). Generative AI Assistants in Software Development Education: A vision for integrating Generative AI into educational practice, not instinctively defending against it. IEEE Software, 41(2), 52-59.

- Cui, Z., Demirer, M., Jaffe, S., Musolff, L., Peng, S., & Salz, T. (2024). The Effects of Generative AI on High Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers. Social Science Research Network, Rochester, NY.

- Corrêa, N. K., et al. (2023). Worldwide AI ethics: A review of 200 guidelines and recommendations for AI governance. PATTER, 4(10).