생성형 AI를 둘러싼 논쟁 속에서 Lagrange에 적용할 실용적인 AI 정책을 살펴봅니다.
📅 2026-09-06
최근에 Lagrange에 엄격한 "AI 금지" 정책을 도입할 의향이 있는지 질문을 받았다. 이 글에서 이에 대한 내 입장과 근거를 정리해 보려 한다.
생성형 AI라는 주제는 몇 달 동안 곱씹어 왔다. 지난 몇 년 사이 컴퓨터와 조금이라도 관련된 일을 했다면 LLM과 AI라는 화제를 놓치지는 않았을 것이다. 비록 놓치고 싶었을지는 몰라도 말이다. 숨 가쁜 과대 선전, 업계의 공격적인 도입, 믿기 어려울 정도로 심해지는 메모리 부품 수급난, 이리저리 투자되는 의심스러운 수십억 달러, 데이터 센터를 짓기 위한 경쟁, 그리고 이 글과 가장 관련 있는 오픈 소스 공동체의 성전까지. 깡통들을 끝장내자, 내 차가운 시체에서나 내 키보드를 빼앗아 가라. 내 고용주 역시 AI 열차에 단단히 올라타 있으며, 이 계약상 의무를 통해 소프트웨어 개발용 최전선 에이전트 모델을 사용해 볼 기회가 있었다. 즉, 내 의견은 전언이나 "느낌"이 아니라 이 도구들을 실제로 사용하며 얻은 증거와 경험에 기반한다.
유연한 기술인 생성형 AI에는 음성, 음악, 이미지, 영상, 텍스트, 프로그램 코드 등 여러 측면이 있다. 여기서 기억할 만한 흥미로운 점은, 이 모든 것은 전통적으로 인간의 기술과 창의성만이 높은 수준의 의미 있는 품질로 해낼 수 있던 일이었다는 것이다. 예를 들어 기계 학습이 등장하기 전의 텍스트 음성 변환은 언제나 기계적이고 부자연스러웠다. 현대 기술로는 매우 자연스럽게 들리는 음성을 생성할 수 있다. 더 창의적인 예술 분야에서는 기술적으로 능숙하더라도 생성형 AI의 결과물에 영혼은 없다. 이는 산문뿐 아니라 이미지와 오디오에도 똑같이 적용된다. 듣기 좋고 매끄럽게 흐르는 문단을 생성할 수는 있지만, 결국 그것은 텅 비고 비닐 포장된 물건이다. 실제 예술은 인간의 정신이 매체에 의미와 메시지를 불어넣을 때 탄생한다는 사실은 지금까지 변하지 않았다. 이는 실제 물리적 구현과는 별개의 방식으로 이루어지는 소통의 한 형태다.
생성형 AI는 빠른 속도로 발전해 왔다. 몇 년 전만 해도 우리는 처음으로 실제 그럴듯한 결과를 만들어 낸 이미지 생성 모델을 보며 고개를 저었고, 혹은 경탄했다. 손가락이 더 생기는 문제는 차치하고 말이다. 이후 이미지 생성은 품질과 속도 면에서 빠르게 발전했고, 곧 영상 생성으로 이어졌다. Nvidia는 시각 효과를 더 "현실적"으로 만들기 위해 비디오 게임에 실시간 신경망 증강을 적용하는 DLSS 5를 곧 선보일 참이다. 실제로 이는 자기 GPU에서 초당 수십 장의 속도로 렌더링된 그래픽을 생성형 AI가 변환하는 일이다. 텍스트 영역에서도 이와 같은 급격한 발전 곡선이 뚜렷했다. GPT 모델은 말이 안 되는 문단에서 매우 그럴듯하고 번지르르한 글로 진화했다. 그다음에는 상호작용형 챗봇이 등장했고, 거기서 코딩 에이전트가 나왔다. 오늘날 이 에이전트들은 방대한 코드 기반을 훑고 이해하여 새로운 취약점과 버그를 발견할 정도의 능력을 갖췄다.
내게는 우리가 다시 한번 컴퓨터 세계의 거대한 격변을 겪고 있음이 분명하다. 이전의 큰 변화는 오늘날 세계 여러 지역에서 우리의 일상을 움직이는 작은 기기, 스마트폰의 부상이었다. 그 변화는 사회 전체에 영향을 미쳤고 지금도 미치고 있다. 생성형 AI 역시 앞으로 수년간 지속적인 파장을 일으킬 것이라고 생각한다.
특히 오픈 소스 프로젝트는 신랄한 행동주의의 힘과도 마주하고 있다. 오픈 소스에 참여하는 사람들은 자유와 권리에 관한 특정한 철학적·교조적 신념, 그리고 상호성에 대한 내재된 가정을 지니는 경향이 있다. 내가 정성껏 만든 코드에서 이득을 얻는다면, 모두가 진보의 선순환을 누릴 수 있도록 당신도 무언가를 돌려줘야 한다는 것이다. 이는 상당 부분 금전적 유인에 의존하지 않는 일에 아주 훌륭한 모델이다. 그러나 이제 여러 거대 기업이 그 모든 오픈 소스 코드와 희귀 도서, 인터넷 전체, 그 밖의 온갖 것을 탐욕스럽게 사용해 LLM을 훈련하고 있으니, 오픈 소스 사람들은 경악한다. 그들은 착취당했다고 느낀다. 억만장자들이 우리 노동의 결실에서 더 많은, 그것도 부당한 부를 뽑아내고 있는 것이다. 여기에 이런 모델을 만드는 높은 비용도 더해진다. 물과 전기 같은 귀중한 자원을 소모하고, 독성 물질과 소음으로 환경을 오염시키며, 찾을 수 있는 모든 페이지를 하나하나 내려받는 스크레이퍼의 거센 홍수로 인터넷을 잠기게 한다. 전체 그림은 몹시 불쾌하다.
하지만 소프트웨어 영역에서의 반대가 윤리에만 그치지는 않는다. 현대 코딩 에이전트로 소프트웨어를 개발하기 시작하면, 제어권과 저수준의 이해를 포기하는 대신 더 복잡하고 폭넓은 목표를 달성할 능력을 얻는 근본적인 맞바꿈이 수반된다. 그렇다면 코드 품질은 어떤가? 그것이 하는 일을 정말 이해할 수 있는가? 타당한 우려다. 손으로 어셈블리 언어를 작성하는 대신 컴파일러를 쓰기 시작했을 때도 비슷한 우려가 있었다. 또 다른 비교 대상은 고숙련 장인들이 생산 라인과 공장으로 대체되던 산업 혁명 전체다. 꽤 많은 소요가 있었던 것으로 안다. 가령 영국의 어떤 방직 노동자 집단은 기계에 자리를 빼앗기는 일에 몹시 분노하여 상당한 난동을 벌였다는 이야기가 유명하다. 즉, 우리는 이전에도 이런 일을 겪었으며, 과거의 경험은 생계와 핵심 정체성이 위협받고 쓸모없어질 때 사람들이 순순히 받아들이지 않을 것임을 보여 준다.
그러므로 많은 사람이 화를 내고, 인터넷 예절과 소프트웨어를 작성하고 배포하는 방식에 대한 자기 견해를 지키기 위해 극단적인 입장을 취하려 하는 이유는 쉽게 이해할 수 있다.
이 모든 혼란을 고려할 때, 내 개인적 입장은 무엇이어야 할까?
위에서 말했듯이 나는 몇 달 동안 직장에서 최전선 모델과 코딩 에이전트를 사용해 왔다. 그러다 내 입장을 결정하는 핵심 요소를 발견했다. 내가 그 코드를 개인적으로 정말 신경 쓰지 않는다면, 왜 귀중한 시간과 에너지를 들여 손으로 작성해야 하는가? 회사는 목표가 달성되는지만 신경 쓴다. 코드는 단지 구현 세부 사항일 뿐이다.
Lagrange 같은 취미 프로젝트에서는 소스 코드와 그 작성 방식, 어떤 기능을 넣고 넣지 않을지를 매우 중요하게 생각한다. 9년 전, 내가 선호하는 특정한 방식, 즉 저수준이면서 처음부터 끝까지 이해할 수 있는 방식으로 복잡한 C 프로그램을 만들기 위해 라이브러리 하나 전체를 설계하고 작성했다. 바로 the_Foundation이다. Lagrange 역시 이 라이브러리 위에 구축되어 있다. 그래서 나는 이런 원칙에 어긋나는 요소를 도입하는 데 편견을 갖는 경향이 있다.
그러나 소프트웨어 프로젝트는 소스 코드보다 훨씬 많은 것으로 이루어진다. 예를 들어 여러 플랫폼에서 이식성 있는 코드를 컴파일하려면 빌드 환경, 의존성, 배포 자동화, 패키징, 배포 같은 잡일이 무척 많다. 필요하고 유용한 일이지만, 여가 시간을 보내기에 특별히 재미있는 방식은 아니다. 나는 이런 종류의 기반 작업에 도움을 받기 위해 코딩 에이전트를 사용했다. 시간을 절약했고 프로젝트의 소박한 기반 시설을 개선하는 데 도움이 됐다. 구체적인 예로 apt.skyjake.fi Debian 저장소는 완전히 바이브코딩으로 만들어졌으며, 버전이 게시될 때마다 백그라운드에서 자동으로 패키지를 빌드하는 systemd-run 봇이 관리한다. 여러 Debian 버전용 Docker 컨테이너를 설정하는 법을 배우고, 교차 컴파일의 세부 사항을 고치고, Apt 저장소를 구성할 스크립트를 만들 수도 있었다. 하지만 그 시간은 앱의 실제 개선에 쓰는 편이 낫다고 판단했다. 직설적으로 말하면, 나는 이런 측면을 정말 신경 쓰지 않았기에 외주화해도 괜찮았다.
나는 행동가도 이상주의자도 아니다. AI에 맞선 성전에 합류하고 싶은 불타는 욕구도 없다. 역사는 이런 격변이 새 생명이 다시 자랄 수 있을 때까지 땅을 황폐화하는 산불과 같으며, 불길에 맞서는 일이 용감하고 칭찬받을 만해도 결국 헛된 일임을 보여 준다. 유감스럽게도 개인의 목소리와 행동은 이익과 생산성을 늘리려는 산업의 짓누르는 압력, 곧 수십억 달러에 맞설 수 없다. 집단행동 문제와 결합한 자본주의가 이 열차를 단단히 몰고 있다. 기후 변화에 대한 의미 있는 대응이 전혀 없는 일도 보라.
생성형 AI에 대한 내 견해는 Linus Torvalds의 견해와 꽤 잘 맞는다. 2026년 가을 현재, 이는 유용하고 유능한 도구지만 여전히 고삐를 단단히 쥐고 자신이 무엇을 하는지 유념해야 한다. 비전을 가진 쪽은 당신이어야 하며, 그것이 기계의 비전이 아니라 당신의 비전임을 নিশ্চিত해야 한다.
이를 실제 정책으로 요약하면 다음과 같다.
"AI 금지" 순수주의자에게는 이것이 아마도 엉뚱한 슬롭헤드의 횡설수설처럼 들릴 것이다. "젠장, 이제 Lagrange는 하루 종일 슬롭이 굴러다니는 AI 쓰레기 더미가 됐군"이라고 생각할지도 모른다. 하지만 나는 2020년부터, 당연히 손으로, 내 필요에 완벽한 Gemini 클라이언트를 만들겠다는 매우 실용적인 관점으로 Lagrange를 작성해 왔다. 결국 Gemini가 자기 클라이언트와 서버를 구현할 수 있는 힘을 주는 것이 아니라면 무엇이겠는가. 일부 측면을 코딩 에이전트가 처리하더라도, 이 점은 당분간 바뀔 생각이 없다. Gemini는 여전히 필요한 만큼 단순하게 유지하는 것에 관한 것이다. 바이브코딩된 기능의 눈사태가 밀려오지는 않을 것이다.
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