자동 프로그래밍

• AI 보조를 활용한 소프트웨어 작성 과정을 ‘자동 프로그래밍’이라 정의하며, 이는 곧 일반적인 개발 방식으로 자리 잡을 것이라는 관점
• 동일한 LLM(대형 언어 모델) 을 사용하더라도, 인간의 직관·설계·지속적 개입에 따라 결과가 크게 달라짐
• 단순히 AI가 전적으로 코드를 생성하는 ‘바이브 코딩(vibe coding)’ 은 이해 없이 결과를 얻는 과정으로, 자동 프로그래밍과 구분됨
• 자동 프로그래밍은 개발자의 비전과 품질 기준을 중심으로 AI를 도구로 활용해 코드를 생산하는 형태
• 인간의 아이디어와 통제력이 여전히 핵심이며, “프로그래밍은 자동화되었지만 비전은 아직 자동화되지 않았다” 는 결론

자동 프로그래밍의 개념

• AI 보조를 통한 소프트웨어 작성을 ‘자동 프로그래밍’이라 명명
  • 이는 단순한 실험이 아니라, 앞으로 일반적인 소프트웨어 개발 과정으로 자리 잡을 것으로 언급
• 같은 LLM을 사용하더라도, 인간의 직관·설계·지속적 조정이 결과에 큰 영향을 미침
  • 인간이 주도적으로 방향을 제시할 때와 그렇지 않을 때의 결과가 현저히 다름

바이브 코딩(vibe coding)과의 차이

• 바이브 코딩은 사용자가 단순히 원하는 기능을 대략적으로 설명하고, AI가 자율적으로 코드를 생성하는 방식
  • 사용자는 결과가 기대와 다를 때만 피드백을 제공
• 반면 자동 프로그래밍은 개발자가 무슨 일이 일어나는지 이해하고 통제하며, AI를 협력 도구로 활용
  • 결과물은 여전히 개발자 자신의 코드로 간주됨

코드 소유권과 인간의 역할

• LLM의 사전 학습 데이터는 인간이 만든 것으로, AI가 생성한 코드도 인간의 집단적 지식에 기반함
  • 따라서 개발자는 AI가 생성한 코드를 자신의 산출물로 간주할 권리가 있음
• 이러한 데이터는 집단적 선물(collective gift) 로, 개인이 새로운 것을 창조할 수 있게 하는 기반 역할

자동 프로그래밍의 목표와 가치

• 자동 프로그래밍은 고품질 소프트웨어를 개발자의 비전과 설계 원칙에 따라 구현하는 과정
  • 세부 함수 수준부터 전체 구조까지, 개발자가 AI의 출력을 세밀히 조정
• 핵심은 무엇을 만들지 결정하는 인간의 판단이며, AI는 이를 보조하는 역할

결론: 비전의 중요성

• Redis 사례를 들어, 기술적 요소보다 아이디어와 비전이 소프트웨어의 가치를 결정한다고 강조
  • Redis 초기에는 특별한 기술 혁신이 없었지만, 명확한 설계 철학이 성공의 요인이 되었음
• 프로그래밍은 자동화되었지만, 비전은 아직 자동화되지 않았다는 문장으로 글을 마무리