[사설] 관심 영역에 따른 개발자의 분류와 코딩 AI로 인한 미래

개발자를 관심 영역에 따라 구분해보았다. 하나는 언어와 프레임워크의 구동 자체에 관심을 두고 최적화를 좋아하는 부류이다. 나는 여기에 해당한다. 파이썬 딕셔너리의 원리, 라이브러리에서 제공하는 API의 종류를 모두 배우고 그중 가장 선호하는 방식을 선택한다. 본인만의 스타일을 구축하게 된다. 나머지는 추상화된 프레임워크의 사용법을 빠르게 익히고 제품 생산에 주력하는 타입이다. 비록 코드의 일관성 준수나 최적화는 100% 이뤄지지 않아도 빠르게 결과물을 만드는 장점이 있다.

GitHub Copilot이나 ChatGPT 같은 코딩 AI가 급속도로 발전하고 있다. 지금까지 코파일럿을 쓴 경험을 바탕으로 코파일럿을 요약하자면 문단 단위의 자동완성이라고 할 수 있다. 문장이나 단어와 달리 문단은 주제를 가진다. 즉, 하나의 새로운 생각을 전달하는 단위이다. 프로그래밍에서는 단일한 기능이라고 비유할 수 있다.

CTO님과의 1:1에서 이러한 코딩 AI로 인한 개발자의 미래를 여쭤봤다. CTO님의 답변은 코딩 AI는 새로운 추상화의 영역이라고 했다. 개발자는 코딩 작업 자체를 자동화하고 비즈니스에 신경을 집중하게 된다. 옛날엔 HTTP 통신, 물리적인 서버 수리, 데이터베이스 관리 같은 웹 서비스 운영의 세부 분야마다 전문 지식이 필요했기 때문에 서버 개발자는 한 분야를 정복하기에도 벅찼다. 그러나 프레임워크와 클라우드의 발전으로 이제는 모두 한 명의 개발자가 맡을 수 있다. 그리고 남은 역량을 비즈니스에 집중하게 되었다. 즉, 과거의 세분된 작업이 모두 프레임워크와 서버리스 클라우드로 추상화된 것이다. 이처럼 코딩 AI는 코드를 구상하고 타이핑하는 작업을 추상화된 영역으로 편입시킬 것이다.

코딩 AI에 대한 CTO님의 의견을 듣고 큰 고민에 빠졌다. 나는 비즈니스보단 언어와 프레임워크 자체에 대한 고민을 즐기는데, 이러한 고민이 AI로 완전히 대체될 거라는 걱정이 들었기 때문이다. CTO님은 그에 대한 답변도 제시해주셨다. 지금 웹 개발은 대부분 HTTP 프로토콜을 바탕으로 작동한다. 네트워크 계층화에 의해 아래 계층인 TCP나 IP를 몰라도 충분히 개발자로 일할 수 있다. 그러나 개발자로서 높은 단계에 다다르려면 네트워크 전체에 대한 이해가 필요하다. 언어나 프레임워크 자체에 대한 지식도 훗날 이런 영역으로 탈바꿈될 수 있다. 물론 그 전에 비즈니스 임무를 완벽히 수행하는 개발자여야 하겠지만 말이다.