인공지능(AI)은 소프트웨어 개발 분야에서 단순한 자동 완성 도구를 넘어, 개발자의 생산성과 창의성을 극대화하는 중요한 기술로 자리 잡고 있습니다. 최근 몇 년간 AI 코드 어시스턴트의 발전은 기존의 정적 코드 추천에서 벗어나, 실제 개발자의 요구를 보다 깊이 이해하고 맥락을 고려한 코드 생성 및 최적화까지 수행하는 수준으로 도약했습니다.
특히 ChatGPT와 Tabnine 같은 AI 기반 코드 어시스턴트는 각기 다른 방식으로 개발자의 워크플로우를 혁신하고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT는 광범위한 프로그래밍 언어 지원과 심층적인 코드 분석을 통해 코드 설명, 디버깅, 최적화에 강점을 보이며, Tabnine은 머신러닝을 활용한 실시간 코드 추천과 개발 환경 최적화를 통해 보다 직관적이고 빠른 개발 경험을 제공합니다.
이번 글에서는 AI의 발전 역사부터 시작해 정보 산업에서의 AI 활용, 그리고 특히 프로그래밍 분야에서 AI 코드 어시스턴트가 어떤 역할을 수행하는지 함께 살펴보겠습니다
AI의 역사와 발전 과정
AI의 역사는 비교적 짧아 보일 수 있지만, 실제로 그 개념은 1950년대부터 제시되었습니다. 앨런 튜링(Alan Turing)은 “기계는 생각할 수 있는가?”라는 철학적 질문을 던지며 튜링 테스트(Turing Test)를 고안하였습니다. 이는 AI 개념의 시초로 여겨지며, 인공지능이 인간과 같은 지능적 사고를 할 수 있는지를 검증하는 첫 번째 시도였습니다.
이후, 프랑크 로젠블랏(Frank Rosenblatt)이 제시한 퍼셉트론(Perception) 모델이 신경망의 초기 모델이 되었고, 이는 AI 연구의 중요한 이정표가 되었습니다. 하지만 단층 퍼셉트론의 한계와 당시의 컴퓨팅 자원 부족(프로세서 성능과 메모리 제약)으로 인해 AI 연구는 한동안 정체기를 맞았습니다.
1980년대 들어, 다층 퍼셉트론과 역전차 알고리즘의 도입으로 신경망 연구가 다시 활발해졌으며, 2000년대 이후 GPU의 발전과 함께 AI 기술은 급속도로 발전하였습니다. 특히 딥 러닝(Deep Learning)의 등장과 함께 머신러닝(ML)이 단순한 패턴 인식을 넘어 이미지 처리, 자연어 처리(NLP), 자율주행, 음성 인식 등 다양한 산업 분야에서 실질적인 성과를 내기 시작하였습니다.
최근에는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 발전이 AI 기술의 대중화를 견인하였습니다. OpenAI의 ChatGPT가 등장하면서 일반 사용자들도 AI를 실생활에서 활용할 수 있게 되었으며, 기존의 머신러닝 모델들이 특정 분야에서만 활용되었던 것과 달리, LLM은 자연스러운 대화형 인터페이스를 제공하며 폭넓은 활용성을 보여주고 있습니다. 특히, API를 통해 다양한 산업과의 통합이 가속화되면서 AI의 영향력은 더욱 확장되고 있습니다.
특히 이런 AI들은 이전에는 프로세서 성능 등 물리적인 제약으로 인해서 발전하지 못했습니다. 하지만, 지금은 행렬 연산에 최적화된 NPU가 등장하고 이런 AI 모델들을 모바일 환경에서도 구동할 수 있게 되면서 AI의 보급에 큰 영향을 주고 있습니다.
이러한 AI 기술의 발전은 하드웨어 기술과 밀접한 관련이 있습니다. 과거에는 연산 속도의 한계로 인해 복잡한 신경망 모델을 실시간으로 학습하고 실행하는 것이 어려웠습니다. 하지만 최근 행렬 연산에 최적화된 NPU및 고성능 GPU의 발전으로, AI 모델이 모바일 기기에서도 구동될 수 있게 되면서 AI의 보급이 가속화되고 있습니다.
이처럼 AI는 개념적 연구에서 시작하여 하드웨어 발전과 함께 점진적으로 현실화되었으며, 현재는 인간의 창의적 활동을 지원하고 다양한 산업을 혁신하는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.
LLM 이란 무엇인가
요즘 화두가 되고 있는 LLM에 대해서 알아보겠습니다. 약자에서 알 수 있듯이 ‘거대한 언어 모델’입니다. 말 그대로 모델이기 때문에 데이터 셋을 기반으로 학습한 것인데요. 주요한 특징 4가지를 짚어보면 아래와 같습니다.
- 방대한 데이터 학습: 인터넷, 서적 등 엄청난 양의 텍스트 데이터를 학습합니다.
- 자연어 이해 및 생성: 인간의 언어를 이해하고 자연스러운 문장을 생성할 수 있습니다.
- 다양한 작업 수행: 번역, 요약, 질문 답변, 대화 등 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다.
- 맥락 이해: 주어진 맥락을 파악하여 적절한 응답을 생성할 수 있습니다.
위의 특징을 기반으로 인간이 말하고자 하는 것을 이해하고 이를 기반으로 답변까지 생성할 수 있는 대규모 인공신경망 모델입니다.
이 모델을 사용해서 챗봇의 고도화, 문서의 번역, 정보의 요약 등 다양한 텍스트 기반의 데이터를 가공할 수 있게 되었습니다.
코딩 산업에서 사용되는 LLM
이렇게 만들어진 LLM은 정보 산업에서 더욱 두각을 보이고 있습니다. 정보 시스템에서는 LLM이 쉽게 이해할 수 있는 형태로 텍스트가 저장되어 있기 때문에, OCR 기술 등의 다른 기술과의 결합이 필요하지 않기 때문입니다.
특히 다양한 정보 산업 중에서도 주로 텍스트를 다루고 있는 코딩 산업에서 사용 빈도가 높아지고 있습니다. LLM은 방대한 코드 데이터를 학습함으로써 다양한 프로그래밍 언어를 이해하고 생성할 수 있으며, 이를 바탕으로 개발자의 업무를 보조하는 역할을 수행할 수 있는 것입니다.
LLM을 사용하면 코딩 산업에서 크게 아래의 일을 할 수 있게 됩니다.
코드 생성 및 자동 완성 :
방대한 데이터를 학습하여 인간의 언어 뿐만 아니라 인간이 작성하는 Low-level / High-level 프로그래밍 언어도 구사할 수 있습니다.
코드 디버깅 및 오류 수정 :
추론을 할 수 있기에 코드에 있는 논리적인 오류를 식별할 수 있습니다. 오류를 식별할 수 있기 때문에 오류를 수정하는 데에도 LLM을 사용할 수 있습니다.
문서화 :
소프트웨어를 개발할 때 팀원을 위해 설명을 기재할 필요가 있습니다. 이 경우, LLM을 통해서 초안을 작성하고 보강하는 식으로 업무에 도움을 줄 수 있습니다.
그러나 LLM이 모든 코딩 작업을 완벽하게 수행하는 것은 아닙니다. 현재 코딩 산업에서 LLM을 활용하는 과정에서는 다음과 같은 한계가 존재합니다.
코딩 특화 모델이 아님 :
ChatGPT와 같은 일반적인 LLM은 광범위한 주제에 대해 학습되었기 때문에 코딩에 특화된 모델이 아닙니다. 따라서 복잡한 작업이나 전문적인 코딩 지식이 필요한 경우 한계가 있을 수 있습니다.
코드 스타일 통일 불가 :
LLM은 다양한 소스에서 학습한 코드 스타일을 혼합하여 사용하기 때문에, 일관된 코딩 스타일을 유지하기 어렵습니다. 코딩 스타일이 일치되지 않는다면, 장기적인 관점에서 유지보수 하는데 문제가 생길 수 있습니다.
프로젝트 구조 이해 불가 :
ChatGPT는 로컬 파일에 접근할 수 없어 전체 프로젝트의 구조나 맥락을 완전히 이해할 수 없습니다. 프로젝트 안에서 만들어지고 사용되고 있는 객체 등을 호출하는 상황에서 Usage를 정확하게 인지하지 못하고 답변합니다.
최신 기술의 반영이 어려움 :
ChatGPT는 과거의 데이터 셋을 기반으로 학습하고 답변하고 있습니다. 최근에 나온 라이브러리, 함수 등을 정확하게 반영하지 못합니다.
데이터 안전의 문제 :
ChatGPT 등의 공개 LLM 서비스는 사용자가 요청할 때 제공한 요청문을 LLM 모델 학습에 사용합니다. 이 과정에서 다른 이용자에게 비즈니스 로직이 노출 될 수 있습니다.
위와 같은 한계점으로 인해, 일부 개발자들은 범용 LLM을 활용하는 것에 대한 피로감을 느끼고 있습니다. 그러자 이 점을 노리는 다양한 AI 솔루션들이 등장하게 됩니다.
등장하는 코딩 어시스턴트 AI
코딩 어시스턴트 AI는 기존의 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 하지만, 프로그래밍 언어에 특화된 최적화 과정을 거쳐 코드 관련 질문에 더욱 정밀하게 답변할 수 있도록 설계된 AI 서비스입니다. 일반적인 LLM과 달리, 코드 생성 및 자동 완성, 디버깅, 문서화 지원 등 개발자 친화적인 기능을 제공하는 것이 특징입니다.
하지만, 단순히 LLM 모델을 제공하는 것만으로는 개발자들이 직면하는 다른 불편함이 해소되지 않기 때문에 다른 방안도 강구되었는데요. 많은 코딩 어시스턴트 AI는 다음과 같은 기능을 제공하고 있습니다.
- 대표적인 IDE에 제공하는 Plugin
- Plugin을 통한 프로젝트 코드 구조 스캔 및 인지
- Chat 기반의 QnA 기능
- 코드 맥락을 이해하고 자동으로 추천해주는 기능
이러한 기능을 통해 기존 LLM 서비스에서 개발자들이 겪었던 불편함을 상당 부분 해소할 수 있게 되었지만, 여전히 데이터 보안 문제는 해결해야 할 중요한 과제 중 하나입니다.
데이터 보안 문제를 해결한 코딩 어시스턴트: Tabnine
기존 LLM 기반 코딩 어시스턴트의 한 가지 주요 문제는 데이터 안전성입니다. 많은 AI 서비스가 사용자 입력을 학습 데이터로 활용할 가능성이 있으며, 이는 비즈니스 로직이나 기밀 코드가 노출될 위험을 초래할 수 있습니다. 이러한 보안 이슈를 해결한 대표적인 솔루션이 바로 Tabnine입니다.
먼저, Tabnine은 다양한 IDE에서 Plugin의 형태로 사용할 수 있습니다. VS Code, IntelliJ, Visual Studio, Eclipse, Android Studio 등 다양한 IDE를 지원하며 지원하는 IDE는 여기에서 확인해보실 수 있습니다. Plugin을 설치하고 계정 연동을 하면 사용할 준비가 끝납니다.
이렇게 설치된 Plugin은 사용자가 IDE에서 볼 수 있는 컨텐츠 예를 들면 변수 유형, 열린 파일의 내용, Import 된 패키지, 사용 중인 라이브러리 등을 확인하여 질문을 하거나 자동으로 코드를 생성하여 이어줄 때 사용자가 제시하는 맥락을 이해하여 보다 더 정확한 답을 도출할 수 있도록 합니다.
제일 중요한 점은 Tabnine에서 사용하는 LLM 모델은 학습할 때 유효한 라이선스가 있는 코드들에 대해서만 학습하여 답변을 생성하기에 저작권 문제로부터 자유로울 수 있습니다. 또한 Tabnine에서 답변을 제공하기 위해서 이해하는 맥락들은 Tabnine의 모델을 향상하기 위해서 사용되지 않고, Tabnine의 서버에 저장되지 않습니다.
Tabnine은 데이터 보안성과 프라이버시를 최우선으로 고려하여, 기업 환경에서도 안전하게 사용할 수 있도록 다양한 배포 옵션을 제공합니다. 특히, GPU가 충분한 On-Premise 환경 또는 Private Cloud 환경에 구축할 수 있도록 지원하여, 외부 네트워크와의 불필요한 데이터 교류를 원천적으로 차단할 수 있습니다.
Tabnine의 서버는 기본적으로 업데이트 시점에만 외부 네트워크에 연결되며, 이마저도 사용자가 직접 업데이트 시기를 선택할 수 있습니다. 이를 통해, 기업 내부의 민감한 코드 및 프로젝트 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.
또한, 자체 서버에 Tabnine을 구축할 경우, 데이터에 대한 완전한 소유권을 유지할 수 있으며, 방화벽 설정을 통해 문답 과정에서 사용된 코드가 외부와 공유되지 않도록 보장할 수 있습니다.
Cloud 방식으로 Tabnine을 사용할 경우에도 최고 수준의 보안 프로토콜이 적용됩니다. 요청 데이터는 종단간 암호화(End-to-End Encryption)를 거쳐 안전하게 전송되며, TLS(Transport Layer Security) 프로토콜을 통해 통신 채널이 보호됩니다. 보다 자세한 보안 정책 및 기술적 사항은 Tabnine Trust Center에서 확인할 수 있습니다.
마무리
AI 기반 코딩 어시스턴트는 소프트웨어 개발 산업의 필연적인 발전 방향 중 하나입니다. 프로그래머가 소프트웨어를 설계한 후 실제 구현 단계로 들어갈 때, 반복적인 작업을 줄이고 필요한 정보를 신속하게 제공함으로써 개발 생산성을 극대화하는 도구로 자리 잡고 있습니다. 그러나 AI 코딩 어시스턴트는 어디까지나 개발자의 보조 역할을 수행하는 것일 뿐, 인간 개발자를 대체하는 것이 아니라 협업하는 관계로 발전해 나가고 있습니다.
오늘 소개한 Tabnine은 코딩 생산성을 높이는 AI 어시스턴트 중에서도 특화된 맥락 이해와 높은 개인화 수준을 제공하는 솔루션입니다. 일반적인 AI 코드 어시스턴트와 비교했을 때, 프로젝트의 넓은 범위의 코드 맥락을 인식하여 더욱 정교한 답변을 도출할 가능성이 높습니다. 또한, 데이터 보안성을 강화하기 위해 다양한 인증을 획득했으며, 보안이 중요한 환경에서도 신뢰할 수 있는 솔루션으로 평가받고 있습니다.
추가적으로, 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 환경에서도 구축이 가능하여, 기업 내 보안 규정을 준수하면서도 AI 코딩 어시스턴트의 이점을 극대화할 수 있습니다.
Tabnine을 활용하여 반복적인 코딩 작업을 줄이고, 개발 생산성을 향상시키는 혁신적인 개발 환경을 경험해 보시기 바랍니다.
Tabnine을 활용하여 반복적인 코딩 작업을 줄이고, 개발 생산성을 향상시키는 혁신적인 개발 환경을 경험해 보시기 바랍니다.
Referenced from Tabnine.com
