너무나 빠른 AI 발전 속도: 코딩 에이전트와 자기 개선 시스템 이야기

 

 

정말이지 하루가 다르게 기술이 발전하고 있는 것 같다.

 

특히 AI 분야의 발전 속도는 눈이 부실 정도인데, 얼마 전에는 OpenAI의 'Codex' 연구 프리뷰가 발표되었고, Google Deepmind에서는 'AlphaEvolve'라는 프레임워크를 공개했다.

 

오는 2025년이 '에이전트(Agent)'의 해가 될 것이라는 예측을 넘어, 2026년에는 AI가 스스로 발전하며 무언가를 새롭게 '발견(discovery)'하는 해가 될 것이라는 전망이 이미 빠르게 현실이 되는 듯한 느낌을 강하게 받았다.

 

 

이번에 발표된 OpenAI의 Codex를 보면서 개인적으로 느낀 점이 많다. 단순한 AI 코딩 도구를 넘어, 개발 프로세스를 한층 더 높은 추상화(abstraction) 계층에서 조직화하는 도구로 보인다. 데모 영상을 보니, ChatGPT 안에서 볼 수 없었던 새로운 인터페이스가 등장했고, GitHub 리포지토리를 연동하여 'ask task'나 'code task' 같은 사전 정의된 작업을 실행하는 모습이 인상 깊었다.

 

특히 '에이전트 워크플로우'의 특징이 두드러졌는데, 여러 개의 에이전트가 병렬로 리포지토리를 분석하고 버그를 탐지하며 제안을 생성하고, 사용자(개발자)는 에이전트에게 작업을 **'위임(delegation)'**하고 결과를 리뷰한 뒤 채택 여부를 결정하는 방식이다. 최신 PR이나 코드베이스 상태 등 단계별로 필요한 정보가 에이전트에게 적재적소에 공급된다는 점도 중요한 부분이다. 마치 회사의 조직처럼, 개별 업무를 에이전트들에게 맡기고 나는 큰 그림을 보며 관리하는 느낌이랄까. 이 '위임'이라는 개념이 매우 핵심적으로 다가왔다.

 

이러한 에이전트 툴의 주요 수혜자는 현재로서는 명확한 목표 설정과 작업 분할 능력이 있는 시니어 엔지니어인 것 같다. 하지만 이는 주니어 엔지니어들에게는 또 다른 과제를 던져준다. 전통적인 튜토리얼 기반 학습을 통해 AI 없는 환경에서도 기본 역량('in-weight')을 확보하는 것이 더욱 중요해졌다는 논의도 있었다. AI에게 '무엇을 시킬지'를 모르면 강력한 도구를 제대로 활용할 수 없기 때문이다. 저변이 넓어진 만큼, 기본적인 이해와 더불어 AI와 어떻게 협업할지에 대한 고민이 필요한 시점이다.

 

한편, Google Deepmind의 AlphaEvolve 사례는 AI 에이전트가 '자기개선(self-improving)' 루프를 통해 발전하는 가능성을 보여주었다. Gemini 기반으로 진화 알고리즘을 도입하여 시스템 스스로 발전하도록 설계되었는데, Strassen 행렬 곱셈 최적화와 같이 난이도 높은 컴퓨터 과학 문제에서 기계가 인간을 능가하는 새로운 발견을 해냈다는 점이 충격적이었다. 이는 더글러스 엥겔바트가 제시한 '부트스트래핑(bootstrapping)' 개념과 유사하게, 조직(에이전트)이 스스로 발전하며 결과물(새로운 알고리즘)을 다음 세대 에이전트나 모델 학습에 활용하는 재귀적 순환 구조를 만들어내는 것으로 볼 수 있다.

 

이러한 발전 속도 속에서 우리가 마주한 또 다른 과제는 바로 '정보 과부하'와 '언러닝(unlearning)'의 중요성이다. 매일, 매주 새로운 기술 발전이 쏟아져 나오면서 어제 학습한 내용이 금세 구식이 되어버린다. 뉴스와 신제품 소식을 지속적으로 모니터링하면서도, 불필요해진 이전 정보는 과감히 지워내는 것, 즉 '언러닝'하는 타이밍을 놓치지 않는 것이 뒤처지지 않는 핵심이라고 한다. 개인적으로도 매일 쏟아지는 정보 속에서 무엇이 중요하고 무엇이 덜 중요한지를 판단하고, 익숙해진 과거 방식에서 벗어나 새로운 방식에 빠르게 적응하는 것이 쉽지 않다는 것을 느낀다.

 

 

결론적으로, 이번 OpenAI Codex와 Google AlphaEvolve의 발표는 AI 애플리케이션의 '도미노 확장'을 예고하는 듯하다. 코딩 워크플로우에 국한되지 않고, 교육, 금융, 제조 등 다양한 산업(vertical)별 특화 솔루션이 등장할 가능성을 보여준다. 현재 유행하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반의 SaaS 도구들은 어쩌면 곧 메인스트림에서 도태될 수도 있다는 전망도 나왔다.

 

마치 90년대 말의 닷컴 붐처럼, 초기 과열 이후 숨 고르기 과정을 거쳐 진정한 혁신이 중장기적인 성장을 견인할 것이라는 예측에 공감하게 된다. 이제 중요한 것은 어떤 에이전트 툴을 선택하고 어떻게 전환할지, 조직 내 AI 역량을 어떻게 강화하고 교육 프로그램을 설계할지, 그리고 자동화 파이프라인을 지속적으로 개선하고 안전장치를 마련하는 등의 실무적인 과제들이 될 것이다.

 

AI는 계속해서 발전하고, 우리보다 특정 영역에서는 훨씬 뛰어나다는 것을 인정하고 빨리 받아들이는 것이 중요해 보인다. '믿고 맡기는' 협업이 점점 더 자연스러워지고, 우리는 AI에게 더 명확한 목표와 지시를 내리는 역할에 집중해야 할 것이다.

 

개인적으로도 이러한 흐름에 맞춰 배포 자동화나 인터랙티브 문서 관리 등 AI를 활용한 워크플로우 개선에 관심을 갖고 시도해 보고 있다. 2025년은 AI 에이전트가 우리의 업무 방식에 깊숙이 파고드는 해가 될 것이 분명해 보인다. 이 변화의 속도에 발맞춰 저 스스로도 계속 '자기 개선' 해나가야 한다는 생각이 드는 밤이다.