깃허브 코파일럿의 등장

2021년 깃허브에서는 코파일럿(Copilot)이라는 새로운 도구를 선보였습니다. 개발자가 직접 개발한 코드를 AI가 이해하여 다음 코드를 자동 완성해서 제시해 주는 도구입니다. AI가 빠르게 발전하면서 가장 영향을 크게 받은 분야 중 하나가 바로 프로그래밍인 만큼, 코파일럿은 지금도 빠르게 발전하면서 개발자들의 업무를 줄여 주고 있습니다.

깃허브 코파일럿의 기능

깃허브 코파일럿의 등장으로 많은 개발자들의 업무 속도가 비약적으로 상승했습니다. 코파일럿의 기능에는 어떤 것들이 있을지 알아보겠습니다.

✅ 코드 자동 완성

깃허브 코파일럿의 가장 강력하고 대표적인 기능은 코드 자동 완성입니다. 개발자가 구현하고자 하는 코드를 입력하면 깃허브 코파일럿은 자동으로 작성하고 있는 코드에 있는 주석과 함수를 이해하여 다음으로 작성할 코드를 제시합니다. 사용자가 어떤 기능을 원하느냐에 따라 다음으로 작성할 코드를 AI가 몇 가지 버전으로 제안하기도 합니다. 특히, 깃허브에 업로드되어 있는 수많은 소스코드를 하나하나 검색할 필요 없이 코파일럿이 제안하는 코드를 골라서 사용하기만 하면 된다는 점에서 개발자의 입장에서는 엄청난 시간 절약을 할 수 있습니다. 결국, 사용자는 복잡한 작업을 깃허브 코파일럿이 대신 하도록 하고 더 고차원적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

✅ 자연어 해석을 통한 코드 작성

최근 깃허브 코파일럿은 자연어를 이해하여 코드를 작성하는 수준까지 발전했습니다. 마치 챗GPT에게 명령하듯이 내가 원하는 기능을 입력하면 AI가 자동으로 코드를 작성해서 보여주는 형식입니다. 예를 들어, ‘오늘 날짜 정보를 가져와 줘'라고 명령하면 날짜 서비스 API를 활용해 자동으로 정보를 가져오는 코드가 입력되는 식입니다. 물론, 개발자가 정확하게 원하는 서비스를 구현할 수 있도록 명령하는 것은 어렵지만, 개발자의 수고를 상당 부분 줄여줄 수 있는 것은 물론 미래 AI 도구의 발전 방향에 대해서 짐작해볼 수도 있습니다.

✅ 코드 리뷰와 코드 수정

코딩을 할 때 가장 큰 시간과 노력을 할애해야 하는 영역 중 하나는 코드 리뷰와 디버깅입니다. 깃허브 코파일럿은 코드를 실행하면서 단위 테스트를 수행할 수도 있고, 디버깅을 지원할 수도 있습니다. 특히, 깃허브 코파일럿에 채팅 기능이 탑재되면서 대화 형식으로 코드를 해석하고 오류가 있는 부분에 대한 답변을 요청할 수도 있습니다. 코드 수정 제안을 개발자가 확인하고, 반복해서 코드를 학습하면서 코드 제안에 대한 정확도 또한 점점 올라갈 수 있습니다.

깃허브 코파일럿의 장점과 업계의 반응

깃허브 코파일럿이 개발 시장에 큰 변화를 이끌어온 만큼, 현업에서의 반응은 엇갈리고 있습니다. 실제 개발을 수행하는 현장에서는 깃허브 코파일럿을 어떻게 평가하고 있는지 알아보겠습니다.

✅ 기존 코딩교육의 한계 극복

기존 코딩 교육은 개발 언어를 학습하고 반복적인 코드 리뷰와 학습을 통해 실력을 향상시키는 방식이었습니다. 하지만 깃허브 코파일럿을 비롯한 AI의 등장으로 인해 이 학습 속도는 비약적으로 줄어들었습니다. 오히려 현재는 풍부한 자료들로 인해 기초적인 지식을 익힌 이후부터는 어떻게 자료를 바라보고 해석해야 하는지, 그리고 어떻게 나에게 필요한 레퍼런스를 찾을지가 더 중요해졌습니다.

특히, 많은 코딩 교육 서비스에서 집중하고 있는 기초 언어 문법의 단계를 지나가게 되면, 서비스에서 제공하는 자료의 양이 급속도로 줄어드는 동시에 학습해야 하는 영역은 넓어지게 됩니다. 이 부분이 기존 코딩 교육의 가장 큰 한계 중 하나입니다. 하지만 깃허브 코파일럿과 같은 도구를 적절하게 활용한다면 깃허브에 업로드되어 있는 수많은 코드들이 사실상 내가 학습할 수 있는 자료로 활용될 수 있게 됩니다. 이 부분은 특히 초급 개발자가 성장하는 데 굉장히 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

이미지 출처 : https://brunch.co.kr/@jypthemiracle/14

✅ 효율적인 개발 업무 수행

실무에서 코딩을 하면서도 AI 도구를 적절하게 활용하면 업무 속도를 높이고 효율적으로 업무를 수행할 수 있게 됩니다. 앞서 언급한 것과 같이 코드 리뷰나 코드 생성, 코드 추천 등 비교적 고차원적인 업무까지 AI가 수행할 수 있게 되면서 개발자들은 ‘문제 해결'이라는 조금 더 본질적인 업무에 집중하게 되었다는 점에서 우리는 더 퀄리티 높은 개발 결과물을 얻을 가능성이 높아졌다고 볼 수 있을 것입니다. 이는 1차적으로는 개발의 효율성이 높아졌다고 볼 수 있고, 나아가서는 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 가능성이 생겼다고 볼 수도 있습니다.

물론, 이처럼 효율적인 업무가 가능하려면 AI가 제안하는 코드를 사용자가 이해할 수 있는 수준이 되어야 하기 때문에, AI만 있다고 모두가 개발을 뚝딱 할 수 있게 되는 것은 아닙니다. 하지만 실제로 깃허브 코파일럿을 사용해 본 개발자들은 하나같이 ‘생각보다 훨씬 더 놀랍다'는 반응을 보이고 있습니다. 물론 대부분의 생성형 AI가 그렇듯 깃허브의 코드를 활용해서 학습한다는 점에서 라이센스 문제가 따라붙고 있지만, 그럼에도 불구하고 벌써부터 ‘오픈소스 커뮤니티를 위협한다‘는 반응이 나온다는 점에서 ’깃허브 코파일럿의 발전 속도는 놀랍습니다. 

깃허브 코파일럿의 기업 활용 사례

2024년 2월 코파일럿 엔터프라이즈가 출시되고, 깃허브 코파일럿은 이제 개인 차원을 넘어 기업 차원에서도 활용되고 있습니다. AI 기술이 실제로 비즈니스에서 생산성을 증명하고 있다는 의미입니다.

✅ 크리에이티브 영역에서의 깃허브 코파일럿 활용 : 덴츠

일본계 다국적 광고회사인 덴츠에서는 깃허브 코파일럿을 활용하여 직원들이 하루 30분 이상의 시간을 절약하고 있다고 말했습니다. 디지털 채널이 점점 더 다양해지면서 각 채널에 맞는 다양한 형식의 콘텐츠를 개발해야 하는 수요가 점점 커지고 있는데, 이 과정에서 이메일 및 첨부파일 확인, 콘텐츠 초안 원고 작성이나 카피의 톤앤매너 수정과 같은 반복적인 업무를 자동으로 수행할 수 있도록 AI를 활용했기 때문입니다.

과거 AI가 대체하지 못할 직업으로 예측되었던 분야 중 하나가 크리에이티브와 예술 영역이었지만, 실제 AI는 크리에이티브 영역에서 가장 강력한 효과를 발휘하고 있습니다. 특히 광고나 마케팅과 같이 전략적으로 AI를 활용했을 때 생산성을 크게 높일 수 있는 영역에서 깃허브 코파일럿은 중요하게 사용될 수 있습니다.

✅ 제조 영역에서의 깃허브 코파일럿 활용 : HP

IT 소프트웨어 및 하드웨어를 개발하고 제조하는 HP 또한 깃허브 코파일럿을 사용하고 있는 대표적인 기업 중 하나입니다. 기업 내에서 시험적으로 깃허브 코파일럿을 도입한 후 개발자 집단에서 긍정적인 피드백을 확인하여 통합 개발 환경(IDE) 및 명령줄 인터페이스(CLI) 내에서 코딩 관련 질문에 대한 답변을 얻는 데 도움이 되는 채팅 인터페이스와 소스 코드에 따라 코드 제안을 받을 수 있는 기능을 전사적으로 활용하고 있습니다.

HP 엔터프라이즈 디지털 서비스 부문 수석 관리자인 Evan Scheesele는 "GitHub Copilot을 사용하면 개발자는 새로운 솔루션을 만들고 더 큰 문제를 해결하는 데 집중할 수 있으며 지루한 코드 스캐폴딩 및 프로그래밍 언어 구문의 세부사항에 얽매이지 않을 수 있습니다."라고 언급하면서 특히 깃허브 코파일럿의 비즈니스적 가능성을 높게 평가했습니다.

깃허브 코파일럿은 개발자를 대체할 수 있을까

AI가 발전하면서 모든 비즈니스 분야에서 나오는 우려인 ‘AI가 인간을 대체할 수 있을까'에 대한 문제는 개발 시장에서도 동일합니다. 특히, AI가 대체하기 어려울 것이라고 예측되었던 프로그래밍과 크리에이티브 분야에서 AI가 두각을 드러내면서 이 불안은 점점 더 커지고 있습니다. AI는 과연 개발자를 대체할 수 있을까요? 그리고 AI와 함께하기 위해 개발자들은 어떻게 학습해야 할까요?

✅ 코딩 교육의 미래

브라운 대학교의 컴퓨터 과학 교수인 Krishnamurthi는 학부생들에게 최종 프로젝트를 깃허브 코파일럿을 사용하여 완성하라고 지시했습니다. Krishnamurthi 교수는 학생들이 프로그래밍 언어의 문법보다는 ‘문제 해결'에 집중하기를 원했기 때문입니다. 펜실베니아 대학교의 Swapneel Sheth 교수 또한 학생들이 코파일럿을 사용하면 개념적 사고와 문제 해결 능력을 기를 수 있다고 언급했습니다.

AI가 발전하고 있지만, 근본적으로 AI는 인간의 일을 돕기 위한 용도로 발전하고 있습니다. 또한, AI가 단순 반복 업무의 상당수를 대체하고 있는 만큼, 이제 코딩 교육은 단순한 언어 문법 교육이 아니라 문제를 정의하고 해결할 수 있는 방법을 배우는 방향으로 점점 변화해야 할 것입니다. 이를테면, AI에게 어떤 프롬프트로 명령어를 입력해야 내가 원하는 방향으로 답변을 할 수 있을지를 고민하기 위해 문제를 정의하고 해결하는 맥락을 찾는 ‘리터러시' 기반의 교육이 한 예가 될 수 있습니다.

참고 문헌

마이크로소프트, “HP embraces GitHub Copilot, boosts software innovation and speed”

마이크로소프트, “Dentsu drives creativity and growth for brands, supported by Microsoft Copilo”

ZDNet, “깃허브 "美개발자 92% AI 도구 사용"”, 2023

요즘IT, “세상 참 좋아졌네…깃허브 코파일럿 리뷰”, 2022

단군소프트, “GitHub Copilot으로 할 수 있는 4가지 일”, 2023

AI 타임스, “깃허브, AI 코딩 에이전트 경쟁 위해 ‘코파일럿 워크스페이스’ 출시”, 2024

IEEE Spectrum, “AI Copilots Are Changing How Coding Is Taught Professors are shifting away from syntax and emphasizing higher-level skills”, 2024

Forbes, “Business Tech Roundup: What To Know About Microsoft Office CoPilot Pro”, 2024

Thinkful, “why-learning-to-code-is-so-damn-hard”, 2020