이미 '바이브 코딩'은 한 번 정도 들어보셨을 단어가 되었습니다. 바이브 코딩은 그 단어의 활용 빈도나 영향력에 비해 비교적 굉장히 최신 단어입니다. Open AI 공동창업자인 Andrej Karpathy가 처음 언급한 개념으로 그는 바이브 코딩을 다음과 같이 설명합니다
"완전히 바이브에 몸을 맡기고, 기하급수적 성장을 받아들이며,
코드가 존재한다는 것조차 잊어버리는 방식"
더 쉽게 얘기하면 말만 해도 코드가 만들어지는 개발 방식입니다. 이로 인해서 현재 개발 효율은 극단적으로 높아지고 있고, 비개발자 또한 아이디어만 있으면 실제 동작하는 서비스를 만들어 볼 수 있는 새로운 패러다임을 맞이하고 있습니다.
Y combinator 내에서는 AI 없이 코드를 짜본 경험이 없는 팀이 있거나, 전체 코드의 95% 이상을 AI가 생성하기도 했습니다. 심지어 앤트로픽의 CEO는 AI가 3개월에서 6개월 내 전체 코드의 90%를 작성할 거라고 주장하기도 합니다. 다시 말해서 AI의 파급력이 너무 강해졌기 때문에 이미 개발에서 Ai는 뗄 수 없는 도구가 되어버렸고, 앞으로 바이브 코딩이 가장 기본적인 개발 형태로 자리 잡게 될 것이라는 전망이 우세합니다.
첫 번째 장점 - 자연어 기반 코딩
개발을 정말 단순하게 설명하면 컴퓨터가 알아들을 수 있는 언어로 규칙을 만들어서 움직이게 만드는 것과 같습니다. 정말 다양한 언어가 존재하고 각 언어마다 문법이나 용도가 조금씩 다르죠. 하지만 바이브 코딩은 자연어, 다시 말해서 내가 원래 쓰던 말로 명령을 내리면 Ai가 컴퓨터에게 전달할 규칙들을 대신 작성해 줍니다. 예를 들어서 "Ai 작곡 서비스 만들어줘"라고 한다면 Ai 작곡 서비스가 동작하기 위한 여러 규칙들을 ai가 작성해서 실행만 하면 되는 상태로까지 만들어주는 것이죠.
두 번째 장점 - 개발 진입 장벽 완화
환경을 설정하고 세팅하고, 개발하기 전 필요한 것들을 챙기는 것이 가장 큰 진입 장벽 중 하나였습니다. 그런데 이제는 단순한 코드 생성뿐 아니라 개발을 위해 반드시 요구되는 환경 구축까지도 요청에 따라 제공해 주는 서비스가 늘어나고 있습니다. 특히 비개발자들에게 이러한 변화는 정말 혁신적이라고 볼 수 있습니다.
세 번째 장점 - 지수적 성장
코딩 도구의 발전으로 인해 생산성은 거의 100배에 달하고 있으며, Ai가 수행할 수 있는 작업의 길이는 7개월마다 2배씩 증가하고 있습니다. 아직까지 Ai가 생성한 코드를 100% 확신할 수 없는 단계이지만 기술이 지속적으로 개발되고, 성장할수록 더 많은 작업과 범위를 수행할 수 있게 될 것입니다.
물론 바이브 코딩은 그 영향력과 효과가 극명한 만큼 반대급부도 존재합니다. 특히 다음과 같은 단점이 존재합니다.
첫 번째 단점 - 정확성/신뢰성
Ai가 생성한 코드가 정말 내가 생각한 것과 한 치의 오차도 없이 동작할 수 있다고 신뢰하기는 어렵습니다. 특히 사용자의 프롬프팅 능력이 많은 영향을 미치죠. 또한 기존 코드를 마음대로 수정하거나 변경해 버리는 경우도 발생하기 때문에 Ai가 작업을 완료했다고 해서 바로 배포하거나 정말 완료되었다고 믿기는 어려운 경우들이 있습니다.
두 번째 단점 - 디버깅
장점 중 개발 진입 장벽을 언급했지만, 오히려 Ai로 인해 장벽이 더 견고해진 지점도 있습니다. 처음 사용해 보고 실험해 보는 지점까지는 문제가 없지만 생성된 코드의 양이 많아지거나 복잡도가 높아질수록 버그는 필연적으로 발생합니다. 문제는 어떤 지점이 왜 오류를 발생시키는지는 알기 어렵다는 점이죠. 결과적으로 이 코드가 왜 사용되었고, 어떻게 작동하는지 원리를 알지 못하면 고치지 못하는 경우도 발생하게 됩니다.
세 번째 단점 - 보안/윤리
저는 보안이나 개발에 대해서 잘 모르지만 제품 관점에서 보안의 중요성을 잘 알고 있습니다. 그러나 Ai의 경우 코드를 생성하고 배포했을 때 해당 서비스를 사용하는 사용자들의 개인정보 유출 등의 이슈가 발생할 수 있죠. 그리고 조금 더 넓게 보면 윤리적인 이슈도 발생할 수 있다고 합니다.
개발자의 역할이 재정의 되고 있습니다. 이는 비단 개발자의 역할뿐 아니라 디자이너나 기획자의 영역과 관점까지도 바꾸고 있죠. 이제 내가 무엇을, 왜 만들어야 하는지, 어떤 문제를 해결하고자 하는지 명료하게 생각하고 있다면 얼마든지 실행할 수 있는 세상이 되었습니다.
[바이브 코딩]이라는 단어로 정의되기는 했지만 풀어서 얘기하면 [생각을 실행할 수 있는 강력한 도구]가 하나 주어진 것이라고 생각합니다. 그리고 실제로 바이브 코딩으로 출시된 제품들을 보면 '이 정도까지 된다고?' 라거나 '정말 생각 정교하면 충분히 만들 수 있겠구나'하는 생각이 많이 듭니다.
좋은 문제 정의, 실행을 통한 피드백 루프 등을 고민하던 저에게는 더없이 재미있는 환경이 만들어진 만큼 지금 기회를 놓치고 싶지 않다는 생각을 했습니다.
이제 스마트폰을 사용하는 것을 넘어 AI와 대화하는 것이 당연한 세대가 존재합니다. 바이브코딩 개념을 처음 듣고, 실제로 여러 자료들을 보면서 아마 당연한 제품 개발 프로세스로 자리 잡을 것이라는 확신을 가질 수 있었습니다. 그래서 앞으로 직접 해보면서 수많은 버그나 실패를 경험하는 과정을 공유하려고 합니다.
만약 정말로 바이브 코딩에 관심이 있으시다면, 이 자료는 꼭 한 번 보시기를 추천드립니다.
참고 자료
- A quarter of startups in YC’s current cohort have codebases that are almost entirely AI-generated
- The Future of U.S. AI Leadership with CEO of Anthropic Dario Amodei