지난 5월 5일, IBM이 인공지능(AI) 코딩을 대규모 이미지와 이미지 설명 데이터세트 처리 과정에 활용하는 프로젝트인 코드넷(CodeNet)을 발표했다. 코드넷은 총 1,400만 개의 코드 샘플을 보유한 채로 50개 언어를 다루면서 4,000여 가지의 코딩 문제를 해결하기 위해 등장했다. 코드넷은 발표 당시 그리 큰 주목을 받지 못했다.
그러나 캐나다 온타리오 퀸스대학교 보안 전문가인 데이비드 무라카미 우드(David Murakami Wood) 박사와 데이비드 엘리엇(David Eliot) 박사는 해외 매체 더컨버세이션에 코드넷이 인공지능(AI) 코딩 프로그램 개발에 도움이 됐으며, 자연어 코딩(natural language coding)에 긍정적인 변화를 가져올 것이라는 내용의 기고문을 게재했다.
IBM은 20여년 전, 공식 문서화되지 않은 레거시 시스템(legacy system)이 치명적인 문제를 일으킨 사실에 주목하며, 실패할 위험성이 드러난 뒤 오래된 코드의 레거시 시스템 신속 업데이트를 지원하고자 코드넷을 시행한다고 밝혔다.
우드 박사와 엘리엇 박사는 코드넷이 코딩의 장벽을 낮추면서 자연어 코딩의 성공 가능성을 높인다고 평가했다.
코딩은 숙련된 코드 작업자가 작성해도 여러 언어의 완벽함을 기대할 수 없을 정도로 매우 까다로운 작업이다.
그러나 자연어 코딩은 자연어 처리(NLP) 기술과 코드넷 등 누구나 사용할 수 있는 여러 프로젝트가 보유한 다량의 데이터베이스를 최대한 이용해 코드 작성 작업을 처리하도록 한다. 자연어 코딩은 "비행기 사진 속 배경을 붉은색으로 바꾸어라"와 같은 자연어 명령을 입력하면, 그에 부합하는 작업을 수행할 수 있는 명령 코드로 변경한다. 머신러닝을 활용해 자연어를 코드로 자동 변환하기 때문에 코딩 능력과 상관없이 누구나 작업을 완료할 수 있다.
사실, IBM의 코드넷은 AI 코딩 프로그램 개발에 영향을 주었다. 그동안 오픈AI의 인공지능 언어 모델인 GPT-3도 자연어 코딩에 도움을 주었다. 특히, IBM의 코드넷 프로젝트가 알려진 이후 마이크로소프트는 GPT-3 독점 사용권 주장을 중단하고 코드 개발자 누구나 AI의 도움으로 코드 작성 작업을 완료할 수 있도록 지원했다. 그 결과 자연어를 코드로 변환하는 머신러닝 프로그램인 '코덱스(Codex)'가 탄생했다.
또, 오픈AI는 개발자를 위한 온라인 커뮤니티인 깃허브(GitHub)는 오픈AI보다 한발 앞서 AI 코딩 프로그램인 '코파일럿(Copilot)'의 잠재성인 AI 보조 프로그램을 코덱스에 추가하기도 했다. AI가 인간 개발자에게 선사하는 편리한 작업 수행 능력과 함께 정확도도 높이기 위한 노력이다.
그러나 현재 자연어 코딩이라는 작업이 완전히 실현 가능한 작업은 아니다. 하지만, 우드 박사와 엘리엇 박사는 자연어 코딩이 프로그래밍 언어 숙련도를 떠나 모든 사용자의 코딩 접근성을 높인다는 점에 주목하며, 코드넷이 그 근간이 되었다고 강조했다.
다만, 우드 박사와 엘리엇 박사는 자연어 코딩이 필요한 AI 코딩 프로그램 사용 비용이 비싸며, 소수 대기업이 장악할 가능성을 우려했다. AI 코딩 플랫폼이 주로 머신러닝 작업을 다량으로 확보한 소수 대기업 위주로 개발될 것이 유력하기 때문이다. 따라서 AI 코딩 프로그램의 독점과 비싼 사용료 문제를 대대적으로 개선하기 위한 노력이 없다면, 잠재적으로 독점 문제가 발생할 것이라고 덧붙였다.
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