소프트웨어 개발자를 위한 ChatGPT가 출시되었습니다.
11월 ChatGPT가 세상에 공개되었을 때 대부분의 사람들은 랩 가사와 커버 레터, 고등학교 영어 에세이를 작성하는 능력에 놀라움을 금치 못했습니다. 하지만 소프트웨어 개발자인 아담 휴즈는 인공지능의 코드 작성 능력에 흥미를 느꼈습니다. 그래서 그는 ChatGPT에 계정을 등록하고 수정된 틱택토 게임을 프로그래밍해 달라고 요청했고, 봇이 다른 사람이 이미 작성한 코드를 그냥 복사할 수 없도록 몇 가지 이상한 규칙을 부여했습니다. 그런 다음 면접에서 지원자에게 묻는 종류의 코딩 질문으로 퀴즈를 냈습니다.
휴즈는 어떤 질문을 던지든 ChatGPT가 자신이 예상하지 못한 아주 좋은 코드를 만들어내는 것을 발견했습니다. 지금까지 좋은 생활과 직업적 안정뿐만 아니라 자신이 누구인지에 대한 감각을 제공했던 그가 사랑했던 직업에 어떤 의미가 있는지 궁금해하는 데는 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다. "ChatGPT를 만나기 전까지는 제가 직장을 잃을 거라고 생각한 적이 한 번도 없었습니다."라고 그는 말합니다. "저는 바로 그때 실존적 위기를 느꼈습니다. 저에게 특별하다고 생각했던, 7년 동안 쌓아온 많은 지식이 한순간에 쓸모없는 것이 되어 버렸죠."
코딩은 직업으로서 오랫동안 끊임없는 기술 발전에서 벗어난 안식처로 여겨져 왔습니다. 새로운 기즈모(gizmos)가 다른 직업을 대체하는 동안에도 기계의 지침을 작성하는 사람들은 손댈 수 없는 존재처럼 느껴졌습니다. 대학들은 서둘러 컴퓨터 과학 프로그램을 확장했습니다. 노동력의 미래를 대비하기 위해 고군분투하는 정책 입안자들은 한 가지 확고한 메시지를 고수했습니다: 코딩을 배우세요! 하지만 최근 몇 주 동안 비공개적으로 많은 코더들이 제너레이티브 AI(generative AI)의 갑작스러운 출현에 대한 불안감이 커지고 있다고 고백하는 것을 들었습니다. 자동화를 수행해 온 사람들은 곧 자신도 자동화될까 봐 두려워합니다. 프로그래머가 안전하지 않다면 누가 안전할까요?
인공지능이 사무직 일자리에 어떤 영향을 미칠지에 대해서는 이미 많은 글이 쓰여졌습니다. ChatGPT를 개발한 OpenAI의 연구원들은 최근 미국 경제 전반에 걸쳐 1,000개 직업을 구성하는 19,000개의 작업을 대규모 언어 모델이 어느 정도 수행할 수 있는지를 조사했습니다. 그 결과, 근로자의 19%는 업무의 절반 이상을 AI로 수행할 수 있는 직업을 갖고 있다는 결론을 내렸습니다. 연구진은 또한 가장 취약한 직업에서 두 가지 패턴을 발견했습니다: 더 많은 교육이 필요하고 연봉이 높다는 점입니다. 혁신을 연구하는 와튼의 경영학 교수인 에단 몰릭은 "우리는 그렇게 될 것이라고 생각하지 못했습니다."라고 말합니다. "AI는 항상 우리가 하고 싶은 일이 아니라 위험하고 지저분한 일을 자동화해야 한다고 생각했습니다."
그러나 이 연구에 따르면 특히 컴퓨터 프로그래밍과 같은 사무직 기술이 자동화될 위험에 처해 있는 것으로 나타났습니다. 그 이유는 무엇일까요? ChatGPT를 구동하는 것과 같은 대규모 언어 모델은 방대한 코드 저장소에 대해 학습되었습니다. Microsoft와 그 자회사인 GitHub의 연구원들은 최근 소프트웨어 개발자를 AI 코딩 도우미를 사용할 수 있는 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 나누었습니다. 그 결과 AI의 도움을 받은 그룹은 그렇지 않은 그룹보다 56% 더 빠르게 작업을 완료할 수 있었습니다. "엄청난 수치입니다."라고 몰리크는 말합니다. 이에 비해 1800년대 중반 증기 기관이 도입되었을 때 대규모 공장의 생산성은 15%만 향상되었습니다.
기술 기업들은 프로그래밍을 터보차지(turbocharge)할 수 있는 제너레이티브 AI의 능력을 인정하여 서둘러 도입하고 있습니다. 아마존은 자체 AI 코딩 어시스턴트인 코드위스퍼러(CodeWhisperer)를 구축하여 엔지니어들에게 사용을 권장하고 있습니다. 구글도 개발자들에게 ChatGPT의 경쟁 제품인 바드(Bard)에서 새로운 코딩 기능을 시험해 보도록 요청하고 있습니다. 기술 업계가 AI를 서둘러 도입하는 것을 고려할 때, 가까운 미래에 지금보다 절반, 혹은 1/10 또는 1/100의 엔지니어가 필요하게 될 것이라고 상상하는 것은 어렵지 않습니다(Stability AI의 CEO인 에마드 모스타크는 "5년 안에 프로그래머가 없을 것"이라고 예측하기도 했습니다.). 좋든 나쁘든, AI의 등장은 사실상 우리가 알고 있는 코딩의 종말을 의미합니다.
이제 이 최후의 날 시나리오를 살펴보기 전에 잠시 멈춰서 낙관적인 경우를 생각해 봅시다. 아마도 업계의 밝은 전망처럼 인간과 AI를 모두 고용할 수 있는 코딩에 대한 수요가 충분할 것입니다. 물론 트랙터의 등장으로 많은 농부들이 일자리를 잃었습니다. 하지만 코딩은 농사와는 다릅니다. "70억 인구가 먹을 수 있는 식량은 한정되어 있습니다."라고 워싱턴 대학의 컴퓨터 공학과 교수인 Zachary Tatlock은 말합니다. "하지만 인류가 원하거나 필요로 하는 소프트웨어의 양에 상한선이 있는지는 불분명합니다. 한 가지 생각할 수 있는 방법은 지난 50년 동안 인류가 소프트웨어 생산을 엄청나게 저조하게 해왔다는 것입니다. 우리는 소프트웨어 수요를 충족시키지 못했습니다." 다시 말해, AI는 인간이 코드를 더 빨리 작성하는 데 도움이 될 수 있지만, 인간이 만들 수 있는 만큼의 소프트웨어를 더 빨리, 더 많이 만들어야 하기 때문에 여전히 인간을 필요로 할 것입니다. 가장 장밋빛 전망은 AI로 인한 생산성 향상으로 소프트웨어 수요가 급증하여 미래의 코더는 지금보다 훨씬 더 수요가 많아질 것이라는 것입니다.
낙관론자들의 또 다른 주장입니다: 인공지능이 코딩의 대부분을 대신하더라도 인간 코더는 인공지능이 할 수 없는 일에 집중함으로써 스스로를 유용하게 만들 새로운 방법을 찾을 것입니다. ATM이 널리 보급된 후 은행 창구 직원에게 무슨 일이 일어났는지 생각해 보세요. ATM이 은행원이라는 직업을 파괴했을 것이라고 생각하겠지만, 놀랍게도 1980년부터 2010년 사이에 은행원 수는 오히려 증가했습니다. 그 이유는 무엇일까요? 한 분석에 따르면 은행 창구 직원은 계산대 직원이 아닌 영업사원처럼 고객과 관계를 구축하고 신용카드나 대출과 같은 추가 서비스를 판매하기 시작했기 때문입니다. 마찬가지로 태틀록은 소프트웨어 엔지니어가 코드 작성은 줄이고 기계가 생성하는 값싸고 잠재적으로 위험한 코드를 검증하는 데 더 많은 시간을 할애하는 미래를 상상합니다. "웹사이트의 위젯을 공식적으로 검증할 필요는 없겠지만, 자동차의 운전 도우미에 들어가는 코드나 인슐린 펌프를 관리하는 코드는 공식적으로 검증하고 싶을 것입니다."라고 Tatlock은 말합니다. 오늘날의 프로그래머가 작가라면 미래의 프로그래머는 편집자나 팩트 체커가 될 것입니다.
따라서 장기적으로 인간 코더는 아직 결정되지 않은 새로운 역할로 살아남을 수도 있습니다. 하지만 낙관론자들은 최상의 시나리오에서도 전환 과정은 고통스러울 것이라고 인정합니다. "이로 인해 일부 사람들의 삶이 뒤바뀌는 경우도 있을 것입니다."라고 태틀록은 말합니다. "이는 모든 기술 변화에서 일어나는 일입니다." 일부 코더는 새로운 업무 방식에 적응하지 못해 일자리를 잃을 수밖에 없습니다. 그리고 AI가 주도하는 미래로 전환하는 사람들은 지금과는 완전히 다른 업무를 수행하게 될 것입니다.
**<70억 인구가 먹을 수 있는 식량은 한정되어 있습니다. 하지만 인류가 원하거나 필요로 하는 소프트웨어의 양에 상한선이 있는지 여부는 불분명합니다.>**
Zachary Tatlock, 워싱턴 대학교
첫 번째 질문은 생존을 위한 이 진화적 싸움에서 누가 가장 잘 적응하고 누가 뒤처질 것인가 하는 것입니다. 직관적으로는 코딩에 소요되는 시간을 줄이고 추상적이고 고차원적인 전략적 사고에 더 많은 시간을 할애하는 노련한 베테랑이 단편적인 코드를 작성하는 대학을 갓 졸업한 사람보다 AI에 덜 취약할 것이라고 생각할 수 있습니다. 하지만 GitHub 연구에 따르면 실제로는 경험이 적은 엔지니어가 AI를 사용함으로써 더 많은 이점을 얻었습니다. 새로운 기술은 초보자와 베테랑 간의 경쟁을 본질적으로 평준화했습니다. 경력이 중요하지 않은 세상에서는 천문학적인 연봉을 정당화할 수 없기 때문에 시니어 엔지니어가 손해를 볼 수 있습니다.
그리고 일자리의 질 문제도 있습니다. 낙관론자들은 AI가 지루하고 반복적인 업무의 상당 부분을 봇에게 맡기고 인간은 보다 지적으로 자극적인 업무에 집중할 수 있게 될 것이라고 가정합니다. 하지만 그 반대의 상황이 발생하여 AI가 모든 재미있는 일을 맡게 된다면 어떨까요? 중요한 일을 하는 연구부서 동료들에게 무례한 말은 아니지만, 저는 글쓰기를 좋아해서 글을 쓰는 사람이고, ChatGPT의 환각적이고 오류가 발생하기 쉬운 경향을 팩트 체크하는 일로 제 일이 변질되기를 원하지 않습니다. 제너레이티브 AI가 불안하게 느껴지는 것은 사람들이 가장 좋아하는 고도로 숙련된 작업을 수행할 수 있다는 점입니다. "저는 프로그래밍을 정말 좋아합니다."라고 소프트웨어 개발자인 휴즈는 말합니다. "저는 제가 하고 싶은 일을 하고 있다고 확신할 수 있는 몇 안 되는 사람 중 한 명인 것 같습니다. 그렇기 때문에 위험에 처한 것을 보는 것이 무섭습니다."
그러나 "괜찮을 것"이라는 시나리오의 가장 큰 결함은 낙관론자들도 인정하는 것인데, 이는 발전하는 AI가 인간의 노동을 완전히 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 계속할 것이라는 가정에 근거하고 있습니다. ATM이 등장했을 때 은행 창구 직원은 여전히 기계보다 더 잘할 수 있는 일이 있었기 때문에 적응할 수 있었습니다. 하지만 수십 년 전으로 거슬러 올라가면 젊은 여성들이 가장 많이 하던 일 중 하나였던 전화를 기계로 바꿔주는 일을 없애버린 기술을 발견할 수 있습니다. 로터리 다이얼 전화기로 직접 전화를 거는 것이 교환원에게 전화를 거는 것보다 훨씬 빠르고 쉬웠습니다. 일자리를 잃은 교환원 중 상당수는 아예 직장을 그만두었고, 계속 일하더라도 저임금 직종에 종사하게 되었습니다. 이들의 운명은 의문을 제기합니다: AI가 코딩을 너무 잘해서 인간 프로그래머가 할 일이 남지 않게 되는 시점이 언제일까요?
이러한 질문을 던져야 한다는 사실은 AI 연구의 가장 두드러진 문제 중 하나를 강조합니다: 너무 많은 연구가 인간의 노동력을 강화하기보다는 대체하는 데 초점을 맞추고 있다는 점입니다. 왜 우리는 기계가 완전히 새로운 일을 할 수 있도록 돕는 기술을 개발하는 대신 인간이 이미 할 수 있는 일을 기계가 하도록 하는 데 최고의 인재를 배치하고 있을까요? 비영리 단체인 Partnership on AI의 AI, 노동, 경제 담당 책임자인 카티아 클리노바는 "이는 혁신을 슬프게 이용하는 것"이라고 말합니다. 클리노바는 더 많은 청정 에너지원의 긴급한 필요성 등 해결해야 할 심각한 문제가 세계 곳곳에 산적해 있다고 지적합니다. AI에 대해 우리가 던져야 할 질문은 기존의 인간 작업을 얼마나 잘 수행할 수 있는지, 자동화를 통해 기업이 얼마나 많은 비용을 절감할 수 있는지가 아니라, 이 기술이 우리 사회가 원하는 일을 하고 있는지에 대한 것입니다.
그 동안 개인 차원에서 코더가 할 수 있는 최선의 일은 새로운 기술을 연구하고 AI가 할 수 없는 일을 더 잘하는 데 집중하는 것입니다. "저는 모든 사람이 가능한 한 ChatGPT로 작업을 수행하여 이 기술이 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 배울 필요가 있다고 생각합니다."라고 Mollick은 말합니다. "핵심은 시스템으로 작업하는 방식에 대해 생각하는 것입니다. 이것은 켄타우로스 모델입니다: 반은 사람이고 반은 말인 상태에서 어떻게 하면 더 많은 일을 할 수 있을까요? 제가 드릴 수 있는 가장 좋은 조언은 현재 직면하고 있는 여러 가지 작업을 고려하고 기계로 대체할 가능성이 적은 작업을 어떻게 하면 더 잘할 수 있는지 질문하는 것입니다."
몰리크는 사람들이 ChatGPT를 잠시 사용해 본 후 그 능력에 압도당하고는 AI에 대한 우월감에 위안을 삼아 다른 곳으로 이동하는 것을 지켜보았다고 덧붙였습니다. 하지만 그는 기술이 얼마나 빠르게 발전하고 있는지를 고려할 때 이는 위험할 정도로 근시안적인 생각이라고 생각합니다. 예를 들어, 3.5 버전의 GPT로 구동되는 ChatGPT가 변호사 시험에 응시했을 때 10퍼센트 백분위 수에 해당하는 점수를 기록했습니다. 그러나 1년이 채 지나지 않아 GPT 4가 시험을 치렀을 때는 90번째 백분위수에서 점수를 받았습니다. "이 정도면 충분하다고 가정하는 것은 위험한 가정입니다."라고 몰리크는 말합니다.
휴즈는 동료 코더들로부터도 같은 반응을 보았습니다. ChatGPT가 틱택토 챌린지(tic-tac-toe challenge)를 성공시킨 후, 그는 이 도구의 인간과 같은 기능에 대한 또 다른 헤드라인을 볼까 봐 휴대폰을 쳐다보기가 두려웠습니다. 그런 다음 그는 카타르시스를 느끼기 위해 Medium 블로그에 향후 10년 동안 AI가 프로그래머를 대체할 수 있다고 생각하는 최악의 시나리오를 단계별로 설명하는 장문의 글을 썼습니다. 반응은 뜨거웠습니다: 개발자들은 댓글 섹션에 열렬한 비판을 쏟아냈고, 그 중 일부는 너무 공격적이고 독설적이어서 휴즈는 어쩔 수 없이 삭제해야 했습니다. 개발자들은 자신이 여전히 ChatGPT보다 더 나은 코더라고 생각하는 모든 방법을 게시물에 나열했습니다. 한 사람은 "AI의 한계를 이해하지 못한다면 당신은 정말 나쁜 소프트웨어 개발자입니다."라고 비아냥거렸습니다. 그들은 AI가 조만간 자신들의 업무를 대체하지 못할 것이라고 확신했습니다.
**<"제가 드릴 수 있는 가장 좋은 조언은 현재 직면하고 있는 업무의 묶음을 고려하고 '어떻게 하면 기계로 대체될 가능성이 적은 업무를 더 잘할 수 있을까'라고 질문하는 것입니다.">**
댓글을 읽으면서 저는 비평가들이 요점을 놓치고 있다는 생각이 들었습니다. AI는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 즉, 갓 태어난 인간과 마찬가지로 인공지능의 요구가 우리의 능력을 따라잡기 전에 인공지능이 우리의 삶과 생계에 어떤 영향을 미칠지 지금부터 생각해야 합니다. 현재로서는 우리가 실제로 원하는 미래를 만들어갈 시간이 아직 남아 있습니다. 조만간 더 이상 그럴 수 없는 날이 올지도 모릅니다.
---Aki Ito is a senior correspondent at Insider. ---
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