기술 발전의 중요한 이정표로 자리 잡은 인공지능(AI)과 자동화는 소프트웨어 개발 분야에서도 큰 변화를 이끌고 있다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 많은 기업들이 개발 프로세스를 효율화하고, 생산성을 높이는 데 기여하고 있다. 그러나 이러한 변화가 가져오는 이점과 함께 몇 가지 윤리적 및 기술적 문제도 드러나기 시작했다.

바이브코딩(bi-vi coding)은 이러한 논의의 중요한 축으로, 비전공자들이 LLM을 활용하여 코드 작성을 의뢰받는 현상을 일컫는다. 이와 관련된 문제들은 주로 신뢰성과 품질, 책임소재에 관한 논란으로 나타나며, 어떤 경우에는 개발자들 간의 역량 차이를 무시한 서비스 제공으로 이어지기도 한다.

비전공자들이 이러한 툴을 활용해 작업을 할 경우 그 과정에서 적절한 기술적 지식이 결여될 수 있다. 이는 마치 철근 없이 건물을 세우는 것과 같다. 개발자들은 코드뿐만 아니라 소프트웨어의 내구성과 안정성도 책임져야 한다. LLM을 사용하면 코드 생성 시간이 단축되는 대신, 코드 리뷰와 검증과 같은 후속 작업에 소요되는 시간이 증가할 가능성이 있다. 이는 직접 개발에 참여하지 않은 비전공자가 작성한 코드로 인한 기술적인 부채가 쌓이는 원인이 될 수 있다.

이와 같은 문제를 해결하기 위해, 바이브코더들은 이들이 생성한 코드를 커미션 코드로 구분하고, 그 결과물에 대한 품질이나 검증을 명확히 할 필요가 있다. 커미션을 주는 고객들은 숙련된 개발자에게 기대하는 안정성을 기반으로 해당 일을 맡기는 경우가 많아, 바이브코더가 작성한 코드가 고스란히 기술부채로 이어진다면 이는 고객에게 불공정한 대우가 될 수 있다.

AI와 LLM을 활용한 개발이 새로운 기법으로 자리 잡는 과정에서 기존 개발자들은 점점 더 효율적인 검토 과정을 마련해야 할 것이다. 프로덕션 환경에 배포하기 전의 검증 과정은 꼭 필요한 단계다. 예를 들어, 테스팅 프레임워크를 이끌어가거나, 코드 리뷰를 통해 동료 개발자와의 협업을 통해 코드의 품질을 보장할 수 있다. 하지만 바이브코딩을 통해 생성된 결과물이 기술적 검증을 거치지 않고 사용자에게 제공된다면 이는 심각한 문제를 초래할 수 있다.

LLM에 대한 기술적 접근은 다양한 오픈 소스 모델의 발전으로 이어졌다. 오픈AI와 같은 기업은 LLM에 대한 비즈니스 모델을 지속적으로 발전시키고 있으나, 이러한 변화가 모든 이에게 이점이 되는 것은 아니다. 많은 사람들이 이들을 안전하게 사용하는 방법이나 절차를 이해하지 못하는 상황에서 잘못된 접근이 이루어질 경우 윤리적 문제를 발생시킬 수 있다.

전문 개발자와 비전공자 간의 코드 품질 차이는 시간이 지남에 따라 감소할 수 있는 부분이기도 하다. AI가 발전함에 따라 사용자가 AI의 기계 학습 방법론을 이해하고 적절하게 활용할 수 있는 기회가 주어진다면, 그 효과를 누릴 수 있다. 그러나 이는 실질적인 데이터와 알고리즘에 대한 이해가 수반되어야 한다.

이에 따라 향후 AI 기반의 프로덕션 환경은 보다 체계적이고 방법론적인 접근이 요구된다. 이는 단순히 LLM의 성능 향상뿐 아니라, 사용자들에게 필요한 교육과 정보제공이 필수적이다. 비전공자라도 LLM 사용에 있어 일정 수준의 지식을 갖춰야 하며, 프로티닝이 이루어질 필요가 있다.

결론적으로, LLM과 AI 기술의 발전은 산업 전반에 걸쳐 큰 변화를 일으킬 것으로 기대된다. 하지만 이를 뒷받침할 수 있는 교육과 검증 체계를 함께 마련한다면, 보다 안전하고 효율적인 소프트웨어 개발 환경을 조성할 수 있을 것이다. 앞으로 AI가 프로덕션에 통합되는 과정에서 기술에 대한 규제와 윤리적인 고려가 동시에 이루어져야 할 시점이다.