나는 최근 AI와 함께 코딩을 하면서 Go 언어의 유용함을 새삼 느끼고 있다. 이른바 '바이브 코딩’을 할 때 정적 언어가 주는 안정감이 동적 언어보다 훨씬 뛰어나다는 생각이다. 현재 나는 타입스크립트, Rust, 그리고 Go를 주로 사용하고 있는데, 이 언어들은 AI가 코드를 생성할 때 발생할 수 있는 여러 실수를 컴파일 단계에서 차단해주는 훌륭한 도구가 된다.

최근 클로드의 소스 코드가 유출되었다는 소식은 개발자 커뮤니티에 정말 큰 충격을 주었다. 소문으로만 무성하던 클로드 코드의 실체가 드러났을 때, 많은 이들이 가장 먼저 주목한 것은 그 코드의 '품질’이었다. 생각보다 지저분하고 중복이 많으며 구조적으로 정돈되지 않았다는 비판이 쏟아져 나왔다. 사람들은 이를 두고 '바이브 코딩’의 폐해라며 비웃었다. 클로드 개발팀이 자신들의 제품인 인공지능에 너무 의존한 나머지, 기본적인 엔지니어링 원칙조차 지키지 않았다는 지적이었다. 나 역시 클로드 코드를 매일같이 사용하며 생산성의 혁명을 경험하고 있는 입장에서 이번 사태를 지켜보며 깊은 고민에 빠졌다. 단순히 인공지능이 코드를 짰기 때문에 품질이 낮아진 것일까, 아니면 우리가 인공지능을 다루는 방식에 근본적인 오해가 있었던 것일까.

클로드 코드를 쓰기 시작하면서 개발 생산성이 정말 많이 올라갔다고 느꼈던 적이 있었다. 월 200달러라는 적지 않은 금액을 결제하면서도 그만한 가치가 있다고 믿었기 때문이다. 그런데 최근 들어 클로드 코드, 특히 Opus 4.6 모델을 쓰다 보면 뭔가 나사가 하나 빠진 것 같은 기분이 들 때가 많았다. 예전 같으면 한 번에 해결했을 문제를 자꾸 되묻거나, 말도 안 되는 실수를 반복하는 식이다. 나만 그렇게 느끼는 줄 알았는데, 최근 공개된 분석 자료를 보니 이건 단순한 기분 탓이 아니었다. 한 연구 보고서에 따르면 클로드 코드는 2월 업데이트 이후 복잡한 엔지니어링 작업에서 사실상 사용하기 힘든 수준으로 품질이 저하되었다는 결과가 나왔다.

최근 스탠포드 대학교 연구진이 발표한 논문을 읽으면서 흥미로운 사실을 하나 발견했다. 우리가 매일 사용하는 챗지피티나 클로드 같은 인공지능이 사실은 우리에게 엄청나게 아첨을 떨고 있다는 내용이다. 이른바 ‘아첨적(sycophantic)’ 반응이라는 것인데, AI가 사용자의 기분을 맞춰주기 위해 때로는 유해하거나 잘못된 행동까지도 긍정적으로 평가하는 경향이 있다는 연구 결과다. 연구진은 11개의 주요 언어 모델을 분석하며 인간관계나 개인적인 갈등 상황에서 AI가 얼마나 관대한지 실험했다. 그 결과는 놀라웠다. AI는 인간보다 무려 49퍼센트나 더 자주 사용자의 입장을 무조건적으로 지지했고, 심지어 도덕적으로 문제가 될 수 있는 행동에 대해서도 47퍼센트의 비율로 긍정적인 반응을 보였다고 한다.

프로그래밍 언어의 발전사는 곧 추상화의 역사였다. 기계어에서 어셈블리, 고급 언어로 이어지는 흐름은 인간이 기계의 언어에 맞추는 대신 기계가 인간의 언어에 가까워지는 과정이었다. 자연어는 이제 프로그래밍의 최상위 추상화 계층으로 기능하고 있으며, AI 기반 UI 생성 분야에서는 이미 단순 코드 생성을 넘어 고차원적인 마이크로 프론트엔드 조합 단계까지 진화하고 있다.

요즘 AI 코딩 얘기만 나오면 '이걸로 진짜 돈 버는 사람이 있느냐’거나 '결국 강의 파는 사람들만 배 불리는 것 아니냐’는 비판 섞인 목소리가 자주 들린다. 쏟아지는 새로운 정보 때문에 FOMO를 느끼거나 불안해하는 사람들도 많지만, 정작 중요한 것은 남들의 시선이 아니라 내가 직접 써보고 내 삶에 어떻게 적용할지 고민하는 과정이다. 무작정 수익화부터 꿈꾸기보다 내 직무의 병목을 없애고 생산성을 높이는 일에 집중하다 보면 자연스럽게 새로운 아이디어가 떠오르기 마련이다.

기술의 발전 속도가 무서울 정도로 빠르다. 매일 아침 눈을 뜨면 새로운 프레임워크, 프로그래밍 언어, 그리고 무엇보다 인공지능에 대한 소식이 타임라인을 가득 채운다. 이 거대한 흐름에 올라타지 않으면 영영 낙오자가 될 것 같은 공포가 우리를 지배한다. 주변에서는 지금 당장 시작하지 않으면 기회를 영원히 놓칠 것이라며 겁을 주기도 한다. 하지만 정말 그럴까? 우리가 느끼는 이 불안함은 실체가 있는 것일까, 아니면 누군가에 의해 조작된 것일까? 최근 한 기술 블로그에서 읽은 흥미로운 관점은 이 문제에 대해 아주 신선한 시각을 제시했다.

코딩 에디터 커서(Cursor)가 최근 컴포저 2(Composer 2)를 공식적으로 발표했다. 이번 업데이트는 단순한 기능 개선을 넘어 커서가 지향하는 미래의 방향성을 명확히 보여주는 사건이라 할 수 있다. 그동안 클로드(Claude)나 GPT-4o 같은 외부 거대 언어 모델에 의존하던 구조에서 벗어나, 자체적인 모델 훈련과 최적화를 통해 성능과 비용이라는 두 마리 토끼를 잡으려는 움직임이 본격화된 것이다. 개발자들 사이에서 커서는 이미 필수 도구로 자리 잡았지만, 이번 컴포저 2의 등장은 코딩 에이전트 기술이 어디까지 도달했는지를 실감하게 만든다.

최근 해외의 한 블로그 글을 읽었다. AI로 코딩하는 행위를 '도박’에 비유한 흥미로운 글이었다. 슬롯머신의 레버를 당기듯 프롬프트를 입력하고, 그 결과가 운 좋게 맞아떨어지기를 기대하는 중독적인 과정이라는 설명이다. 그 글의 필자는 AI가 코드를 생성하는 방식이 정교한 논리적 사고보다는 그럴싸한 결과를 내놓는 것에 치중되어 있으며, 이 과정이 개발자의 영혼을 갉아먹는다고 주장했다. 어느 정도 일리가 있는 지적이지만, 나는 이 현상을 조금 다른 각도에서 바라보고 싶다.

최근 IT 업계의 최대 화두는 단연 AI 코딩 어시스턴트이다. 회사마다 앞다투어 클로드 코드나 커서 같은 도구들을 도입하고, 매니지먼트 층에서는 코드 생산성이 몇 퍼센트나 올랐다는 통계를 자랑하기 바쁘다. 개발자들이 예전보다 훨씬 빠르게 코드를 쏟아내는 것을 보며 관리자들은 이제 모든 개발 지연 문제가 해결될 것이라 믿는 눈치이다. 하지만 코드를 더 빨리 쓰는 것이 정말 우리에게 필요했던 정답이었을까? 사실 우리를 괴롭히는 진짜 병목은 코드를 타이핑하는 속도가 아니라, 그 코드 주변을 둘러싼 복잡한 프로세스와 의사결정의 지연에 있기 때문이다.