[아이티데일리] 바야흐로 인공지능(AI)이 코드를 작성하는 시대다. 자연어로 명령어 몇 줄만 입력하면 복잡한 함수와 알고리즘이 자동으로 완성된다. 이미 개발 현장에 적용되고 있다. 마이크로소프트(MS)의 ‘깃허브 코파일럿’, 구글의 ‘코드위스’와 같은 AI 코딩 도구는 이미 글로벌 IT 기업에서 일상적으로 사용되고 있다. 단순 반복적인 코딩 작업을 AI가 빠르게 대체하기 시작한 것이다.

하지만 개발자들은 이러한 혁신이 마냥 달갑지만은 않다. 개발 효율성이 높아져 일이 쉬워진다는 것은 환영할 만한 일이지만 자신들의 일을 AI가 대체함으로써 일자리를 잃을까 걱정이 앞선다.

기술 혁신은 개발자가 갖춰야 할 역량에도 변화를 불러오고 있다. 코딩의 중요성 외에도 AI가 만들어 낸 코드를 검증할 수 있는 역량이 강조되기 시작한 것이다.

프롬프트 몇 줄만 입력하면 원하는 AI가 코드를 작성해주지만, 서비스에 적용하기 위해서는 오류를 찾아내는 등의 검증 작업이 필요하다. 이러한 검증 작업은 전문가의 몫이다. 숙련된 개발 역량을 보유한 사람만이 AI가 만들어 낸 코드를 검증할 수 있다. 코딩의 중요성외에 코드를 검증할 수 있는 역량이 중요한 이유이다.

실제 AI는 데이터셋을 기반으로 코드를 생성하지만, 특정 기업의 비즈니스 로직이나 도메인 특수성까지 완벽히 이해하지는 못한다. AI가 만든 코드는 표면적으로는 동작하더라도, 서비스의 요구사항이나 보안 정책, 성능 기준을 충족하지 못할 수 있다. 개발자의 경험과 직관에 의해서만이 이러한 맥락적 오류를 잡아낼 수 있다.

AI가 생성한 코드는 또한 종종 보안 취약점이나 비효율적인 구조를 포함할 수 있다. 입력값 검증이 미흡하거나, 보안 가이드라인을 따르지 않을 수도 있다. 코드의 품질과 보안을 보장하기 위해서는 개발자가 직접 코드를 리뷰하고 테스트하는 과정이 반드시 필요하다.

AI가 작성한 코드에 문제가 발생했을 때, 그 책임은 결국 개발자와 조직에 돌아간다. AI가 만든 코드는 향후 유지보수와 확장 과정에서 인간 개발자가 이해하고 관리할 수 있어야 한다. 따라서 코드의 구조와 의도를 명확히 파악하고, 필요시 수정·보완할 수 있는 숙련된 인력이 반드시 필요하다. 특히 AI가 작성한 코드는 저작권 침해, 개인정보 유출 등 법적·윤리적 문제를 일으킬 수 있다. 이러한 위험을 사전에 차단하려면, 개발자가 코드의 출처와 적합성을 꼼꼼히 확인하는 절차가 필요하다.

AI가 생성한 코드에는 의외로 많은 오류와 보안 취약점이 숨어 있다. 코드의 흐름을 이해하고, 논리적 허점을 찾아내는 일은 여전히 사람의 몫이다. 단순히 코드를 빠르게 쓰는 능력만으로는 개발자로 살아남기 어렵다. AI가 만든 결과물을 정확하게 검증하고, 서비스에 적합하게 다듬을 수 있는지가 중요하다.

AI가 만들어 낸 코드에 의존하는 시대, 개발자는 그저 도구를 다루는 기술자가 아니라 품질을 책임지는 전문가가 돼야 한다.