바이브 코딩에 대한 분위기는 어떤가요?

OpenAI의 CEO인 샘 알트먼이 곧 출시될 OpenAI 모델의 창의적인 글쓰기 기술에 대해 언급하면서 많은 개발자와 소프트웨어 엔지니어가 "바이브 코딩"이라는 개념을 받아들이고 있습니다. 이 표현은 출시된 지 6주밖에 되지 않았지만, 여기 IBM을 포함해 Reddit과 다양한 Slack 채널에서 계속해서 논쟁을 불러일으키고 있습니다.

간단히 말해, 바이브 코딩은 OpenAI 공동 창립자이자 전 테슬라 AI 수석 이사인 Andrej Karpathy가 최근 LLM이 추론과 코딩에 얼마나 능숙해졌는지 설명할 때 사용한 용어입니다. (Claude의 Sonnet 또는 AI 코드 편집기 Cursor를 생각해 보세요). 이제 개발자들은 "분위기에 휩쓸려 기하급수적인 변화를 받아들이고 코드가 존재한다는 사실조차 잊을 수 있습니다."라고 그는 X에 대해 썼습니다. Ars Technica의 표현을 빌리자면 "바이브 코딩은 제어와 정확성에 관한 것이 아니라 흐름에 순응하는 것입니다."

IBM의 기술 전략가인 Joshua Noble은 바이브 코딩이 농담으로 시작되었다고 생각한다고 말합니다. 하지만 이 표현은 굳어졌고, 인큐베이터 Y Combinator는 "Vibe Coding Is the Future"라는 30분 분량의 설명 영상도 제작했습니다.

바이브 코딩이 미래일 수는 있지만, 오늘날에도 완벽하지 않습니다. Noble은 "아이디어가 부족하거나 게으르다면 CoPilot이 대신 해주고 그것이 당신을 어디로 이끌는지 보는 것과 더 비슷하다고 생각합니다."라고 말합니다. "저는 그저 보고, 말하고, 실행하고, 복사해서 붙여넣기만 하면 되는데, 대체로 효과가 있습니다."

IBM의 기술 콘텐츠 관리자인 Ash Minhas도 이에 동의하며 "바이브 코딩은 중요합니다."라고 말합니다. "영감을 받아 무언가로 전환할 수 있는 것과 같습니다." Minhas는 자신의 주장을 설명하기 위해 형제와 함께 사용자가 FIRE(Financial Independence, Retire Early) 번호를 찾을 수 있도록 도와주는 앱을 만들 프롬프트를 만들었다고 말합니다. "기술적인 능력이 있다면 환상적입니다."라고 그는 말합니다.

이제 AI가 경제의 거의 모든 측면에 등장했는데, 개발자와 소프트웨어 엔지니어의 업무에 지장을 줄 수 있을까요? 방갈로르에 본사를 둔 IBM의 수석 AI 옹호자인 Shalini Harkar는 코딩, 디버깅 또는 테스트에 LLM을 사용하면 많은 작업을 개선할 수 있다고 말합니다.

"요즘 개발자들은 일상적인 업무보다는 실생활에 큰 영향을 미치는 복잡한 문제를 해결하고, 효율적인 아키텍처 설계를 설계하고, 더 빠른 시장 출시 전략을 수립하고, 혁신을 촉진하는 데 더 집중합니다."라고 그녀는 설명합니다.

IBM 수석 엔지니어 Michael (Max) Maximilien은 여전히 팀에 코드에 대한 수동 테스트를 실행해 달라고 요청합니다. "하지만 점점 더 많은 사람들이 테스트를 작성할 필요가 없어지고 있습니다."라고 그는 말합니다. "실제로 코드를 작성한 다음 LLM에 테스트를 작성해 달라고 요청하면 대부분의 경우 제대로 작동합니다. 그래서 갑자기 생산성이 크게 향상되었습니다."

이러한 효율성 향상 외에도 AI는 경험이 적은 개발자가 기술을 미세 조정하고 훨씬 빠른 속도로 실무 경험을 쌓을 수 있도록 도와줍니다. "'여기 제가 하려는 일'이라고 말하면 코드의 첫 번째 버전이 작성됩니다."라고 Maximilien은 말합니다. "[그런 다음] 문제를 해결하고 계속 움직이죠? 이것이 바로 가속도입니다."

아직 초기 단계인 바이브 코딩은 개발자들의 농담처럼 코드 전문가들만 사용하는 예술의 한 형태입니다. 하지만 이는 컴퓨터 과학 및 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 AI와의 협업이 의미하는 바를 재정의할 준비가 되었다는 신호일 수도 있습니다.

일부 관찰자들은 기술의 미래에는 인간과 기계의 연결이 더욱 확대될 것이라고 전망합니다. IBM의 기술 콘텐츠 작가인 Vrunda Gadesha는 "코딩의 미래는 자연어 이해, 감정 인식 알고리즘 및 실시간 감정 분석을 우선시하여 인간-컴퓨터 상호 작용을 보다 직관적으로 만들 것"이라고 말합니다.

인간은 항상 이 프로세스의 필수적인 부분이지만, AI는 코딩 부분을 훨씬 쉽게 만들어줄 뿐입니다. "까다로운 소프트웨어 엔지니어링은 항상 프로세스의 어느 시점에서 최적화나 매우 구체적인 비즈니스 로직 또는 엣지 케이스를 살펴볼 사람이 필요합니다."라고 Noble은 말합니다. "하지만 코딩을 단순히 '이 기능을 하는 앱을 코딩하겠다'고 생각하면 대규모 언어 모델로 할 수 있는 작업의 양이 정말 많아지고 있습니다. 정말 흥미로운 일이죠."