정밀함보다는 흐름?…AI 발전으로 부상한 ‘바이브 코딩’
||2025.03.07
[디지털투데이 AI리포터] 코딩은 인간이 컴퓨터가 정확한 작업을 반복적으로 수행하도록 지시하는 과정이다. 최근 챗GPT와 같은 인공지능(AI) 도구가 부상하며, 영어로 프로그램을 설명하고 AI가 이를 작동하는 코드로 번역하도록 하는 것이 가능해졌다. 전 오픈AI 출신 연구원 안드레아 카르파티(Andrej Karpathy)는 이를 이른바 '바이브 코딩'(Vibe Coding)이라 명명했는데 이러한 접근 방식이 기술 분야에서 주목받고 있다.
6일(현지시간) IT 매체 아스테크니카에 따르면 바이브 코딩은 오픈AI나 앤트로픽 같은 기업의 대형 언어 모델(LLM) 도움으로 가능해졌으며, 소프트웨어 개발의 장벽을 낮출 가능성으로 관심을 끌고 있다. 커서 컴포저(Cursor Composer), 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot), 레플릿 에이전트(Replit Agent) 등은 비프로그래머에게 점점 더 코딩에 쉽게 접근할 수 있게 한다.
바이브 코딩은 통제와 정밀함보다는 흐름에 맡기는 것에 중점을 둔다. 카르파티는 바이브 코딩에 대해 "그냥 보고, 말하고, 실행하고, 복사 붙여넣기 하면 거의 다 된다"고 설명했다. 이 과정에서 오류가 발생하면 AI 모델에 피드백을 주고, 변경 사항을 수용해 반복하면 된다는 것.
이러한 접근 방식은 특히 게임 프로토타이핑에서 인기를 끌었다. 마이크로소프트 소속 피터 양(Peter Yang) 자신의 스레드에 간단한 3D 좀비 게임을 AI 도구를 통해 프로토타입하는 과정을 시연해 눈길을 끌었다.
다만 이 방식이 실제 응용 프로그램에 적합한 코드를 신뢰성 있게 생성할 수 있을지는 여전히 의문이다. 업계에서 프로덕션 코드베이스로의 바이브 코딩은 위험할 수 있다는 지적이 제기됐기 때문.
개발자 시몬 윌슨(Simon Willison)은 바이브 코딩에 대해 "재미있지만, 프로덕션 환경에서는 위험할 수 있다"고 경고했다. AI가 생성한 코드는 버그나 비확인 정보를 포함할 수 있으며, 이는 코드의 품질과 유지보수에 영향을 미칠 수 있다는 설명이다.
매체는 바이브 코딩이 AI와 인간 개발자 간의 협력적 관계의 일부로, 프로그래밍 접근 방식에 대한 새로운 시각을 제공하면서도 이러한 접근 방식이 프로그래밍의 미래를 주도할지는 아직 불확실하다고 덧붙였다.
