OpenAI ChatGPT, Codex 업그레이드: 초기 인상
OpenAI의 최신 혁신 기술인 Codex AI 에이전트는 코딩에 새로운 접근 방식을 도입했습니다. ChatGPT와 유사한 인터페이스를 통해 “바이브 코딩” 환경을 제공합니다. 이 개념이 처음에는 기믹처럼 보일 수 있지만, 새로운 Codex 에이전트의 기능은 놀라울 정도로 인상적입니다.
OpenAI는 Codex를 연구 미리보기로 분류하여 아직 활발히 개발 중임을 나타냅니다. 현재 ChatGPT Pro, Enterprise 및 Team 티어 구독자가 액세스할 수 있으며, 가까운 시일 내에 Plus 및 Edu 사용자에게도 제공될 예정입니다.
OpenAI의 발표에 따르면 Codex라는 이름은 2021년부터 진화하는 코딩 도구와 관련되어 왔습니다. 이 논의에서 “Codex”는 새로 발표된 버전을 의미합니다.
Codex는 OpenAI의 서버에 있으며 GitHub 리포지토리와 통합됩니다. 데모에서는 Codex가 팀 내의 추가 프로그래머 역할을 하는 것으로 보입니다.
일련의 버그를 해결하고 그에 따라 작업을 실행하도록 지시할 수 있습니다. 또한 코드 수정에 대한 승인을 구하지만, 코드를 자율적으로 수정할 수 있는 것으로 보입니다.
Codex는 코드를 분석 및 수정하고, 특정 문제를 식별하고, 개선할 영역을 정확히 찾아내고, 기타 코딩 및 유지 관리 작업을 수행할 수 있습니다. 각 작업은 새로운 가상 환경을 시작하여 AI가 개념 및 설계에서 단위 테스트에 이르기까지 모든 것을 처리할 수 있도록 합니다.
코딩의 패러다임 전환
이는 코딩 패러다임의 진정한 변화를 의미합니다. 이전의 AI 코딩 지원은 주로 자동 완성 기능을 통해 기존 코드를 기반으로 코드 줄 또는 블록을 자동으로 생성하는 방식으로 이루어졌습니다.
기술은 AI가 작은 코드 세그먼트를 작성하거나 디버깅할 수 있는 지점까지 발전했습니다. 이것이 제가 ZDNET의 프로그래밍 테스트와 관련하여 특히 관심을 갖고 있는 측면입니다.
AI의 또 다른 역할은 전체 시스템을 분석하는 것입니다. 최근에는 전체 코드베이스를 해체하고 코드 검토 및 권장 사항을 제공할 수 있는 새로운 Deep Research 도구를 탐색했습니다.
이제 Codex는 전체 프로그래밍 작업을 클라우드에서 AI에 맡길 수 있는 지점에 도달했습니다. 이는 팀의 다른 프로그래머나 코드 유지 관리를 배우는 주니어 프로그래머에게 작업을 위임하는 것과 유사합니다.
OpenAI는 이를 “AI가 사용자의 작업을 지원할 뿐만 아니라 독립적으로 작업을 수행하는 에이전트-네이티브 소프트웨어 개발”이라고 설명합니다.
출시 비디오에서는 Codex가 여러 작업을 동시에 관리할 수 있는 기능을 보여주었습니다. 각 작업은 별도의 격리된 가상 환경에서 운영됩니다.
프로그래머는 에이전트에게 작업을 할당하고, 에이전트는 독립적으로 작업을 실행했습니다. 완료되면 에이전트는 테스트 결과를 제공하고 코드 변경 사항을 제안했습니다.
데모에서는 Codex가 버그 수정, 오타 검색, 작업 제안 제공 및 프로젝트 전체 리팩토링(동작을 변경하지 않고 구조를 개선하기 위해 코드를 수정)을 수행하는 모습을 보여주었습니다.
숙련된 개발자와 설계자는 요구 사항을 명확히 설명하고 다른 사람의 작업을 검토하는 데 익숙합니다. Codex를 사용하면 크게 변경되는 사항은 없을 것입니다. 그러나 강력한 요구 사항 명확성 및 검토 기술이 부족한 개발자는 Codex를 관리하는 데 약간 어려움을 겪을 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 도구가 데모에서와 같이 작동한다면 Codex는 소규모 팀과 개별 개발자가 더 많은 것을 달성하고, 반복적인 작업을 줄이고, 문제 보고서에 보다 효과적으로 대응할 수 있도록 지원할 것입니다.
잠재적인 함정과 완화 전략
ChatGPT의 코딩 기능에 대한 초기 경험에서는 초점을 잃거나 의도한 방향에서 벗어나는 경향이 나타났습니다. 이는 개별 코드 블록의 경우 치명적이지 않지만, 코딩 에이전트가 제한된 감독하에 작동하도록 허용되는 경우 의도하지 않은 문제가 발생할 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 Codex가 AGENTS.md 파일에 명시된 지침을 준수하도록 훈련했습니다. 이 파일은 리포지토리에 있으며 프로그래머와 팀이 Codex의 동작을 안내할 수 있도록 합니다. 여기에는 명명 규칙, 서식 지정 규칙 및 코딩 프로세스 전반에 걸쳐 원하는 기타 일관된 지침에 대한 지침이 포함될 수 있습니다. 기본적으로 ChatGPT의 개인 설정 설정을 리포지토리 중심 팀 환경으로 확장합니다.
또한 OpenAI는 개발자의 컴퓨터에서 로컬로 실행되는 Codex CLI라는 Codex 버전을 도입했습니다. 비동기적으로 작동하고 완료 시 보고서를 제공하는 클라우드 기반 Codex와 달리 로컬 버전은 프로그래머의 명령줄을 통해 작동하고 동기적으로 작동합니다.
본질적으로 프로그래머는 명령을 입력하고 Codex CLI 프로세스가 결과를 반환할 때까지 기다립니다. 이를 통해 프로그래머는 오프라인으로 작업하면서 활성 개발 시스템의 로컬 컨텍스트를 활용할 수 있습니다.
유망한 잠재력을 가진 연구 프로토타입
데모는 인상적이었지만 개발자는 그들이 보여주고 출시하는 것이 연구 프로토타입이라고 강조했습니다. “마법 같은 순간”을 제공하지만 여전히 상당한 개발이 필요합니다.
저는 이 기술이 개발의 미래와 제 자신의 개발 프로세스에 미치는 구체적인 영향을 이해하려고 노력해 왔습니다. 제 주요 제품은 독점 애드온 플러그인이 있는 오픈 소스 WordPress 플러그인입니다. Codex는 오픈 소스 핵심 플러그인에 대한 공개 리포지토리를 분석할 수 있습니다.
그러나 Codex는 단일 전체 프로젝트의 일부로 공개 리포지토리와 여러 비공개 리포지토리 간의 관계를 관리할 수 있을까요? 또한 테스트에 내 코드뿐만 아니라 전체 추가 생태계인 WordPress를 가동하여 성능을 평가하는 것이 포함될 때 어떻게 작동할까요?
저는 혼자서 프로그래머로서 Codex와 같은 도구의 잠재적 이점을 인식합니다. 월 200달러의 Pro 구독조차도 가치가 있을 수 있습니다. 인간 프로그래머를 고용하는 데는 훨씬 더 많은 비용이 들 것이며, 그로부터 실질적이고 수익성 있는 가치를 얻을 수 있다고 가정합니다.
숙련된 팀 관리자이자 커뮤니케이터로서 저는 Codex와 같은 것에 작업을 위임하는 것이 편안합니다. Slack을 통해 팀 구성원과 소통하는 것과 크게 다르지 않습니다.
Codex가 권장 사항, 초안 버전을 제공하고 제 승인을 기다린다는 사실은 단순히 코드 내에서 자유롭게 작동하도록 허용하는 것보다 보안 감각을 제공합니다. 이는 인간이 목표를 정의하고, AI가 잠재적인 구현을 초안하고, 인간이 AI를 승인하거나 다른 반복을 위해 방향을 바꾸는 새로운 개발 라이프사이클에 대한 흥미로운 가능성을 열어줍니다.
답변되지 않은 질문과 미래적 함의
이전의 AI를 코딩에 사용한 경험을 바탕으로 Codex는 유지 관리 시간을 줄이고 사용자에게 수정 사항을 더 빠르게 전달할 수 있습니다. 그러나 사양 문서를 기반으로 새로운 기능을 추가하는 데 효과적인지는 아직 불분명합니다. 마찬가지로 Codex 구현 후 기능 및 성능을 수정하는 데 어려움이 있는지도 아직 결정되지 않았습니다.
AI 코딩이 여러 회사에서 비슷한 속도로 발전하고 있다는 점은 주목할 만합니다. 곧 GitHub Copilot의 코딩 에이전트에 대한 또 다른 기사를 게시할 예정이며, 이는 Codex와 일부 기능을 공유합니다.
그 기사에서 저는 이러한 코딩 에이전트가 주니어 및 초급 프로그래머를 대체할 수 있다는 우려를 표명했습니다. 인간의 직업에 대한 영향 외에도 개발자 경력의 중간 단계를 AI에 위임하는 경우 잃을 수 있는 중요한 훈련 기회에 대한 질문도 있습니다.
소프트웨어 산업의 “알 수 없는 세계로”
디즈니의 겨울왕국 2에는 이디나 멘젤이 부른 “Into the Unknown”이라는 노래가 있습니다. 이 노래는 현상 유지를 유지하려는 것과 “알 수 없는 세계로” 모험을 떠나려는 것 사이에서 갈등하는 주인공의 내면을 반영합니다.
에이전트 기반 소프트웨어 개발, 즉 AI 코딩을 넘어 전체 소프트웨어 산업은 “알 수 없는 세계로” 여행을 떠나고 있습니다. AI 기반 시스템에 대한 의존도가 높아짐에 따라 숙련된 유지 관리 담당자의 수는 줄어들 가능성이 높습니다. AI가 계속 효과적으로 작동하고 액세스할 수 있는 한 이는 허용됩니다. 그러나 필수 기술이 위축되고 아직 지능이 없는 클라우드 기반 인프라에 위임하는 편의를 위해 고임금 직업을 희생하고 있습니까?
시간이 지나면 답이 드러날 것이며, 우리가 시간이 없을 때 이러한 계시가 발생하지 않기를 바랍니다.
이와 같은 도구에 실제 개발 작업을 위임하는 것을 고려하시겠습니까? 장기적으로 소프트웨어 팀이나 개별 개발자에게 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하십니까? 그리고 더 많은 코드 라이프사이클이 AI에 맡겨짐에 따라 중요한 기술이나 역할이 사라지는 것에 대해 우려하십니까?