딥마인드, 사람처럼 코딩하는 AI 개발...한국 연구자 제1저자로 참여

자동으로 코드 작성하는 AI '알파코드' 개발
코딩 대회서 상위 54% 달성...사람 평균 수준
대규모 언어모델이 가진 성능 한계 뛰어넘어
정준영 딥마인드 연구원, 공동 제1저자로 참여

딥마인드가 사람처럼 코딩하는 인공지능 '알파코드'를 공개했다. (사진=딥마인드 블로그)

"바둑은 이겼다. 이번엔 코딩이다." 알파고를 개발한 딥마인드가 이번에는 사람처럼 코딩하는 인공지능(AI) '알파코드'를 공개했다. 딥마인드는 코딩 대회 성적 결과 알파코드가 사람 평균 수준의 실력을 기록했다고 밝혔다. 이번 알파코드 개발에는 국내 연구진이 공동 제1저자로 참여했다.

구글 AI 자회사 딥마인드는 2일(현지시간) 회사 블로그를 통해 자동으로 코드를 작성하는 AI 알파코드를 개발했다고 밝혔다. 알파코드로 코딩 대회에 참가한 결과 사람 평균 수준인 상위 54.3%를 달성했다고 전했다. AI 기반 코드 생성 시스템이 프로그래밍 대회에서 인간 수준의 성능을 보인 것은 이번이 처음이다.

알파코드는 전에는 없던 새로운 코드를 스스로 생성할 수 있다. 코드를 새로 짜기 위해서는 자연어 이해는 물론 비판적 사고, 논리 등 복합적인 능력이 필요하다. 기존 코딩 AI가 코딩 대회에서 인간 수준의 성능을 보이지 못한 것은 이러한 능력이 부재한 탓이다. 지금까지 선보여진 코딩 AI는 대부분 기존에 있던 코드를 복사하거나 관련된 모든 알고리즘을 학습해 적용까지만 할 수 있었다.

딥마인드는 논문에서 "최근 등장한 대규모 언어모델은 코드를 생성할 수 있는 인상적인 능력을 보여줬고, 간단한 프로그래밍 작업도 할 수 있을 것으로 보인다"면서도 "하지만 이러한 모델은 더 많은 부분에서 평가할 때 여전히 성능이 떨어진다"고 지적했다. 이어 "단순히 지시문을 번역하는 것을 넘어 문제 해결 기술을 요구하는 복잡하고 보이지 않는 문제들은 (대규모 언어모델이) 처리하지 못 해 이러한 격차를 해소하기 위해 코드 생성을 위한 시스템 알파코드를 개발했다"고 밝혔다.

딥마인드는 알파코드 성능 테스트를 위해 코드포스에서 주최하는 정기 대회에 총 10회 참여했다. 코드포스는 대회 참가자들에게 문제를 제시하고 이를 해결하는 프로그램을 제출받아 평가한 뒤 순위를 매긴다.

대회 출제 문제를 해결하기 위해서는 비판적 사고와 논리, 알고리즘, 코딩 기술, 자연어 이해 등이 복합적으로 필요하다. 예를 들어 특정 제약 조건에서 도로와 건물 등을 배치하는 방법을 찾거나 보드게임에서 이길 수 있는 전략을 짜는 것과 같은 문제가 출제된다. 평가 결과 알파코드가 내놓은 10개 문제의 해답은 상위 54.3% 내에 드는 것으로 나타났다.

마이크 미르자야노프(Mike MirzayaNnov) 코드포스 설립자는 "알파코드 결과는 기대를 완전히 뛰어넘었다"며 "알고리즘을 새로 만들어야 하는 어려운 과제가 있어 AI가 이런 과제를 수행하는 것에 회의적이었지만 알파코드는 새로운 경쟁자 수준에서 과제를 해냈다"고 평가했다.

오리올 빈얄스(Oriol Vinyals) 딥마인드 연구자는 "알파코드는 아직 초기 단계지만 코딩 문제를 자율적으로 해결할 수 있는 문제 해결력을 지닌 AI를 만드는 데 한 걸음 더 가까워진 사례"라며 "지금은 인간의 영역인 코드를 작성하는 문제를 해결해 비개발자의 어려움을 해결할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

이번 알파코드 개발에는 국내 연구자인 정준영 딥마인드 연구원이 공동 제1저자로 이름을 올렸다. (사진=딥마인드 논문 캡처)

이번 알파코드 개발에는 국내 연구자가 공동 1저자로 참여했다. 정준영 딥마인드 연구원이다. 그는 이번 논문에서 12명의 공동 1저자 중 한 명으로 이름을 올렸다.

정준영 연구원은 <AI타임스>와 인터뷰에서 "이번 연구에서 주로 알파코드에 쓰일 딥러닝 모델을 설계 및 개발하는 역할을 담당했다"고 밝혔다.

알파코드 등장으로 기대되는 효과에 대해서는 "알파코드에게 주어지는 코딩 대회 문제를 풀기 위해서는 언어 이해, 알고리즘, 데이터 구조에 대한 지식, 추론 능력이 필요하다"면서 "아직 초기 단계지만, 복합적인 사고가 필요한 문제해결이 가능한 AI를 만드는데 한 걸음 다가갔다고 생각한다"고 평가했다.

AI타임스 김동원 기자 goodtuna@aitimes.com

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