많은 이들이 생성형 슬롯사이트 추천의 투자 대비 효과(ROI)를 두고 논쟁을 벌이지만, 코딩만큼은 확실한 킬러 앱으로 자리 잡았다는 데는 대체로 이견이 없다. 슬롯사이트 추천가 작성한 코드 초안을 개발자가 편집하는 방식이 빠르게 확산하고 있고, 이는 기업 인수전에서도 확인된다.

예컨대 마이크로소프트의 ‘깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)’은 대표적인 슬롯사이트 추천 코딩 도우미로 자리잡았고, 최근에는 커서(Cursor)라는 슬롯사이트 추천 기반 코드 편집기가 큰 주목을 받고 있다. 해당 서비스를 만든 스타트업 ‘애니스피어(AnySphere)’의 기업가치는 100억 달러에 근접한 것으로 평가된다.

하지만 최근 발표된 세 건의 연구는 이 같은 낙관론에 제동을 걸고 있다. 슬롯사이트 추천 모델 평가 비영리기관 METR은 올해 초 실험을 진행했다. 실험에 참여한 16명의 숙련 개발자들에게 ‘커서 프로(Cursor Pro)’라는 슬롯사이트 추천 코드 에디터를 제공하고, 이를 이용한 작업이 실제로 효율을 높이는지를 확인했다. 커서에는 앤스로픽(Anthropic)의 생성형 언어모델 클로드 소넷(Claude Sonnet) 3.5 및 3.7 버전이 통합돼 있었다.

사전 설문에서 개발자들은 “슬롯사이트 추천 도우미를 활용하면 평균 24% 더 빠르게 작업할 수 있을 것”이라고 기대했다. 이후 246개의 코딩 과제를 무작위로 나눠, 일부는 슬롯사이트 추천 도구를 사용하도록 하고 나머지는 수작업으로 진행하도록 했다. 실험이 끝난 뒤 다시 설문을 진행하자, 개발자들은 “슬롯사이트 추천 도우미를 활용하면 평균 20% 정도는 속도가 빨라졌다”고 느꼈다고 답했다.

그러나 실제 분석 결과는 정반대였다. METR에 따르면, 슬롯사이트 추천를 활용한 개발자 그룹이 그렇지 않은 그룹보다 오히려 19% 더 많은 시간이 걸렸다.

문제는 코드 품질이었다. 참여한 개발자 대부분은 슬롯사이트 추천가 생성한 코드의 수준이 본인보다 떨어진다고 느꼈다. 슬롯사이트 추천가 작성한 코드 중 실제로 채택된 비율은 44%에 불과했다. 채택한 코드조차 75%의 개발자가 전체 내용을 다시 꼼꼼히 읽어야 했고, 절반 이상은 주요 내용을 직접 수정해야 했다.

결과적으로 전체 개발 시간의 약 9%가 슬롯사이트 추천가 만든 코드를 검토하고 다듬는 데 소요됐다. 과제 중 일부는 10만 줄 이상의 대형 코드베이스를 포함하고 있었는데, 슬롯사이트 추천가 의도치 않게 다른 파일까지 바꿔놓는 경우도 있어, 이 오류를 잡아내는 데도 시간이 걸렸다.

흥미로운 건 실험 종료 후에도 개발자 69%가 커서를 계속 사용하고 있다는 점이다. 연구진은 이 현상을 ‘인지적 부하 감소’로 해석했다. 즉, 슬롯사이트 추천가 완벽하진 않더라도 정답을 처음부터 생각해내는 것보다 ‘거의 정답에 가까운 코드’를 고치는 게 더 편하다는 거다.

이는 법률 업계에서도 유사한 양상으로 나타난다. 월스트리트저널은 최근 보도에서 “슬롯사이트 추천가 생성한 법률 문서를 팩트체크하는 데 시간이 너무 오래 걸려 실제론 효율이 낮지만, 특히 주니어 변호사들은 슬롯사이트 추천 도우미를 긍정적으로 평가한다”고 전했다. 슬롯사이트 추천가 일을 ‘더 즐겁게’ 만들어준다는 것이다.

하버드비즈니스스쿨과 마이크로소프트 연구팀은 지난 2년간 ‘깃허브 코파일럿’을 사용한 개발자들의 업무 패턴을 분석했다. 그 결과, 이 툴을 활용한 개발자들은 프로젝트 관리보다는 코딩에 더 많은 시간을 할애했다. 슬롯사이트 추천 덕분에 대형 팀 없이도 독립적으로 일할 수 있었고, 문제 해결 방식도 다양하게 시도해볼 수 있었다.

즉, 슬롯사이트 추천 도우미는 ‘일을 빠르게 끝내는 것’보다는 ‘개발자가 좋아하는 영역에 몰입하도록 만든다’는 데 의미가 있다는 분석이다.

문제는 기술이 아니라 활용법

마지막 연구는 중국 슬롯사이트 추천 스타트업 모델베스트(Modelbest), BUPT, 칭화대, 시드니대 공동 연구팀이 수행했다. 이들은 다양한 슬롯사이트 추천 코딩 도구들이 개별적으로는 복잡한 작업을 잘 수행하지 못하지만, 역할을 나눠 협업하도록 설계하면 성능이 대폭 개선된다는 점을 발견했다. 각 생성형 언어모델(LLM)이 소프트웨어 개발 과정의 각 단계에 특화된 역할을 맡고, 서로 질문하며 오류를 줄이는 구조다. 연구진은 이 방식을 ‘챗데브(ChatDev)’라 명명했다.

이 결과는 슬롯사이트 추천 기술 자체의 한계보다, 사용 방식의 문제일 수 있다는 점을 보여준다. 다만 챗데브 방식은 연산 자원이 많이 들고, 비용이 높다는 단점이 있다. 결국 이 질문으로 되돌아온다. “슬롯사이트 추천 코딩의 진짜 수익성, 착시인가 전환점인가?”

/ 글 Jeremy Kahn & 편집 김다린 기자 quill@fortunekorea.co.kr