깃허브 코파일럿

깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)

깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 2021년 깃허브(GitHub)와 오픈AI(OpenAI)가 코드의 자동 완성을 통해 비주얼 스튜디오 코드, 비주얼 스튜디오, 네오빔, 젯브레인즈 통합 개발 환경(IDE)의 사용자들을 도울 수 있도록 개발한 클라우드 기반 인공지능(AI) 도구이다.

[아사달] 스마트 호스팅

개요

깃허브 코파일럿은 개발자의 코드 작성을 지원하는 AI 기반 솔루션으로, 마이크로소프트(Microsoft)와 오픈AI의 협업을 통해 개발되었다. 이 도구는 코드 작성 과정을 자동화하고 개발자의 피로도를 줄여주며, 코딩 작업의 진입장벽을 낮추는 역할을 한다. 사용자가 코드의 일부를 입력하면, 나머지 코드를 자동으로 생성하거나 코드의 개념을 설명하는 글을 입력했을 때 해당 코드를 자동으로 생성해준다. 그밖에 버그나 보안 취약점을 찾아내고 조치 방안을 제안하며, 주석 작성이나 디버깅 등도 수행한다. 깃허브 코파일럿은 AI 기반의 코딩 보조 도구 중에서도 대표적인 사례로 꼽히며, 특히 마이크로소프트가 다양한 분야에 코파일럿 기능을 적용하는 전략의 시초가 되었다. 이 도구는 특히 개발자들의 업무 효율성과 만족도를 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 개발자들이 코드 작성 중에 겪는 좌절감을 줄이고, 반복적인 작업에서 정신적 부담을 덜어준다.

사용방법

깃허브 코파일럿을 사용하려면 먼저 마이크로소프트의 코드 에디터인 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code)를 설치해야 한다. 이 에디터는 코파일럿의 플러그인 설치를 지원하며, 깃허브 계정을 통해 인증한 후 바로 사용할 수 있다. 코파일럿을 설정하는 과정은 비교적 간단하며, 개발자들이 익숙한 개발 환경에 플러그인 형태로 통합할 수 있다. 코파일럿은 단순한 코드 조각 생성뿐만 아니라, 이미 작성된 코드의 맥락을 이해하고 그에 맞는 코드를 제안하는 기능도 제공한다. 예를 들어, 자바스크립트에서 두 날짜 사이의 간격을 계산하는 함수의 이름을 설정하면, 코파일럿이 이 함수를 완성할 수 있도록 도와준다. 코파일럿 사용 방법은 다음과 같다.

• 코멘트로 기능 묘사: 원하는 기능을 간단한 영어 문장으로 설명한다. 예를 들어, "날씨 정보를 가져와라"라고 입력하면, 코파일럿이 날씨 서비스 API를 활용해 데이터를 가져오는 코드를 자동으로 생성한다.
• 코드 자동 생성: 코파일럿은 입력된 설명을 바탕으로 관련 코드를 제안한다. 이 과정은 마치 마법처럼 간단하며, 프로그래밍 언어에 대한 전문 지식이 없더라도 특정 기능을 구현할 수 있게 해준다.
• 다양한 언어 지원: 코파일럿은 파이썬, 자바스크립트, 고(Go), 루비 등 여러 프로그래밍 언어를 지원한다. 사용자가 어떤 언어를 선택하든, 코파일럿은 그에 맞는 코드 제안을 제공한다.

특징

코드 작성 지원

깃허브 코파일럿은 개발자가 작성 중인 코드의 맥락을 분석하고, 다음에 작성할 코드나 기능을 예측하여 제안하는 기능을 제공한다. 이를 통해 개발자는 코드 작성 속도를 높일 수 있으며, 새로운 언어를 학습하거나 익숙하지 않은 프레임워크를 사용할 때에도 코파일럿의 도움을 받을 수 있다. 코파일럿은 코드 작성 중 발생할 수 있는 오류를 사전에 방지할 수 있도록 돕는 동시에, 코드의 질을 높이는 데 기여한다.

자연어 처리

깃허브 코파일럿은 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여, 개발자가 주석 형태로 작성한 자연어 설명을 바탕으로 코드를 생성할 수 있다. 예를 들어, "사용자 로그인 기능을 구현하라"와 같은 설명을 입력하면, 코파일럿은 이를 기반으로 해당 기능을 구현하는 코드를 자동으로 작성해준다. 이러한 기능은 노코드(No Code) 및 로우코드(Low Code) 개발 환경에서 특히 유용하며, 비전문가도 손쉽게 코드를 작성할 수 있도록 도와준다.

학습과 적응

깃허브 코파일럿은 사용자가 작성하는 코드와 인터랙션을 통해 점차 학습하고, 해당 사용자에게 최적화된 코드 제안을 제공한다. 사용자가 자주 사용하는 패턴이나 스타일을 학습하며, 시간이 지남에 따라 더욱 정확하고 관련성 높은 코드 제안을 할 수 있게 된다. 이는 코딩 속도를 높일 뿐만 아니라, 개발자가 더 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 돕는다.

파생 모델

기업용 모델

깃허브는 AI 기반 코드 완성 툴인 코파일럿의 기업용 버전을 출시하며, 이 서비스를 더 넓은 시장으로 확장했다. 기업용 코파일럿은 깃허브의 모회사인 마이크로소프트와 오픈AI가 개발한 AI 모델인 코덱스(Codex)를 기반으로 한다. 이 모델은 텍스트 프롬프트를 바탕으로 소프트웨어 코드를 생성하며, 다양한 프로그래밍 언어를 지원한다. 기업용 코파일럿은 몇 가지 중요한 개선 사항을 포함하고 있다. 기업용 버전은 안전하지 않은 코드 생성 가능성을 줄이기 위해, 취약한 AI 코드 제안을 차단하는 메커니즘을 포함하고 있다. 예를 들어, SQL 인젝션 공격에 취약한 코드를 탐지하고, 암호화 키와 같은 민감한 데이터가 안전하지 않게 저장된 경우를 경고하는 기능이 있다. 또한 코드 제안의 정확성이 향상되어 업그레이드된 코덱스 모델을 사용해 더 관련성 높은 코드를 빠르게 제안할 수 있으며, 기존 버전에 비해 불필요한 코드 제안을 줄이는 기능도 추가되었다. 그리고 기업용 코파일럿은 VS 코드와 깊이 통합되어 있어, 개발자들이 기존 워크플로우를 유지하면서도 AI의 도움을 받을 수 있다. 깃허브는 VS 코드의 통합을 통해 더 나은 코드 제안을 제공하기 위해 데이터를 수집하고 분석하며, 이를 기반으로 코드 완성 기능을 지속적으로 개선하고 있다. 이러한 기능들은 코파일럿을 사용하는 기업들이 개발 속도를 높이고, 소프트웨어의 품질과 보안을 동시에 유지할 수 있도록 돕는다.

깃허브 코파일럿 엔터프라이즈

깃허브 코파일럿 엔터프라이즈는 깃허브가 제공하는 AI 기반 코드 작성 도구의 기업용 버전이다. 이 제품은 기업 내부의 코드베이스, 프로세스, 지식 기반 등에 맞춰 사용자 정의된 코딩 지원을 제공함으로써 기업의 개발 생산성을 높이고자 한다. 코파일럿 엔터프라이즈는 깃허브 엔터프라이즈 클라우드와 연동하여 작동하며, 이를 통해 조직의 특정 코드베이스와 프로세스에 최적화된 맞춤형 코드 제안과 지원을 제공할 수 있다. 코파일럿 엔터프라이즈는 저장소 기반 의미 검색 기능을 통해 개발자가 특정 코드베이스 내에서 필요한 정보를 더 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 돕는다. 또한 지적재산권(IP) 면책 기능을 포함하여, 조직이 법적 문제를 피할 수 있도록 지원한다. 개발자는 코딩 작업 중에 발생할 수 있는 다양한 질문에 대해 코파일럿과의 채팅을 통해 직접 답변을 받을 수 있으며, 이를 통해 더 효율적인 코드 작성과 문제 해결이 가능하다. 또한, 코파일럿 엔터프라이즈는 초급 개발자가 조직에 빠르게 적응할 수 있도록 도와주며, 수석 개발자가 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, 오래된 코드베이스를 현대화할 때, 코파일럿은 코드 요약, 관련 제안, 코드 동작에 대한 빠른 답변을 제공하여 이 과정을 가속화한다. 이러한 기능들은 개발자가 더 빠르게 기능을 구현하고 문제를 해결할 수 있게 하며, 코드베이스의 유지보수 작업을 크게 단순화한다.

코파일럿 엔터프라이즈는 풀 요청 요약 기능도 제공하여, 개발자가 풀 요청을 작성하는 시간을 줄이고, 검토자가 변경 사항을 쉽게 파악할 수 있도록 돕는다. 이 기능을 통해 검토자는 변경사항 이해 시간을 단축하고 피드백 제공에 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 현재 이 기능은 마이크로소프트 빙과 통합되어 있으며, 최신 소프트웨어 정보에 접근할 수 있도록 지원한다. 깃허브 코파일럿 엔터프라이즈는 오픈AI GPT-3.5 터보 모델을 기반으로 하고 있으며, 이는 빠른 응답 시간과 높은 정확성을 제공한다. 깃허브는 코파일럿 엔터프라이즈의 생산성 향상 효과를 강조하며, 액센추어의 내부 연구 결과를 제시하였다. 이 연구에 따르면, 깃허브 코파일럿은 개발자들의 작업 흐름을 유지하고 반복 작업을 줄이는 데 큰 도움을 주었으며, 개발자의 94%가 이 도구를 통해 작업 효율성이 향상되었다고 응답했다. 깃허브 코파일럿 엔터프라이즈는 사용자당 월 39달러의 요금제로 제공되며, 모든 요금제에서 동일한 기반 모델을 사용한다.

깃허브 코파일럿 익스텐션

깃허브 코파일럿 익스텐션은 깃허브 코파일럿의 기능을 확장하여 다양한 개발 도구와 서비스를 통합할 수 있게 해준다. 이 익스텐션은 개발자가 사용하는 IDE(통합 개발 환경)나 깃허브닷컴을 벗어나지 않고도 필요한 도구를 즉시 사용할 수 있도록 지원한다. 이 익스텐션은 데이터스택스, 도커, 람다테스트, 마이크로소프트 애저 및 팀즈, 몽고DB 등 다양한 도구 및 서비스와 통합이 가능하며, 깃허브 마켓플레이스에서 설치할 수 있다. 깃허브 코파일럿 익스텐션은 개발자가 도커, 애저 등 다양한 서비스를 깃허브 코파일럿과 연동하여 사용할 수 있게 해주며, 이를 통해 워크플로우를 크게 가속화할 수 있다. 예를 들어, 깃허브 코파일럿 챗에서 도구를 바로 호출하여 작업을 수행하고, 파일 및 풀 요청을 생성할 수 있다.

마이크로소프트가 제공하는 애저용 깃허브 코파일럿 익스텐션은 자연어를 사용해 애저 서비스 선택, 리액트 앱 실행, 애저 데이터베이스 선택 등 애저와 관련된 다양한 질문과 답변을 제공한다. 이 익스텐션은 개발자들이 애저에 대한 질문에 쉽게 답변을 얻고, 배포 시점에 성공적인 출시를 위한 단계를 안내받을 수 있도록 돕는다. 마이크로소프트는 앞으로 비주얼 스튜디오 마켓플레이스에서 다양한 익스텐션을 제공할 계획이다. 이를 통해 개발자들은 자신의 개발 환경에 맞는 맞춤형 도구와 서비스를 통합하여 사용할 수 있게 될 것이다.

비교

구글 검색과의 차이점

기존의 개발자들은 코드 작성 중 문제가 생기면 구글 검색을 통해 샘플 코드를 찾아 해결하곤 했다. 그러나 이러한 검색 방법은 정답만을 제공할 뿐, 코드의 맥락이나 맞춤형 솔루션을 제공하지는 못했다. 반면, 깃허브 코파일럿은 사용자가 작성 중인 코드의 맥락을 분석하여, 해당 맥락에 맞는 코드 제안을 실시간으로 제공한다. 이는 검색보다 훨씬 직관적이고 생산적인 방법으로, 개발자가 코딩 작업에서 더 큰 효율성을 발휘할 수 있게 한다.

영향

개발자 만족도와 업무 효율성 개선

깃허브 코파일럿의 가장 두드러진 영향 중 하나는 개발자들의 업무 만족도와 효율성을 크게 향상시킨다는 점이다. 깃허브가 2,000명 이상의 개발자를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 코파일럿 사용자의 60~75%가 코딩 중 좌절감을 덜 느꼈으며, 업무 만족도가 높아졌다고 응답했다. 이는 코파일럿이 개발자의 부담을 덜어주고, 더 창의적이고 복잡한 문제에 집중할 수 있게 도와준다는 점에서 큰 의의를 갖는다.

또한, 73%의 개발자들이 코파일럿 사용 시 업무 몰입도가 향상되었다고 답했으며, 87%는 반복적인 작업에서 정신적 노력을 줄일 수 있었다고 밝혔다. 이러한 결과는 개발자들이 지루하고 반복적인 작업에서 벗어나 더 의미 있고 창의적인 작업에 집중할 수 있게 해주면서 전반적인 업무 만족도가 향상된 것으로 해석된다. 한 시니어 소프트웨어 엔지니어는 코파일럿을 사용하면 덜 생각해도 되고, 생각해야 할 때는 재미있는 부분에 집중할 수 있다고 평가했다. 이는 코딩을 더 재미있고 효율적으로 만드는 작은 불꽃을 일으킨다고도 말했다.

개발 속도 향상

깃허브 코파일럿은 개발 속도를 크게 향상시키는 것으로 나타났다. 깃허브는 95명의 전문 개발자를 대상으로 실험을 진행했으며, 그 결과 코파일럿을 사용한 그룹이 사용하지 않은 그룹보다 평균 55% 더 빠르게 작업을 완료했다. 구체적으로, 코파일럿 사용 그룹은 평균 1시간 11분, 미사용 그룹은 2시간 41분이 소요되었으며, 작업 완료율도 각각 78%와 70%로 코파일럿 사용 그룹이 더 높았다. 이 결과는 통계적으로 유의미한 것으로 나타났으며, 95% 신뢰구간에서 속도 향상률은 21%에서 89% 사이로 분석되었다.

이러한 속도 향상은 단순히 생산성을 높이는 것 이상의 의미를 갖는다. 코파일럿은 개발자들이 반복적인 작업에 소모되는 시간을 줄이고, 더 창의적이고 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕는다. 이로 인해 개발자들은 더 의미 있는 작업에 집중할 수 있으며, 이는 결과적으로 소프트웨어 개발의 전반적인 질을 향상시키는 데 기여할 수 있다.

코딩 작업의 재미와 만족도 증진

코파일럿은 코딩 작업의 재미를 높이는 데도 중요한 역할을 한다. 많은 개발자들이 코딩 작업에서 느끼는 스트레스나 부담을 줄여주며, 더 즐거운 경험을 제공한다. 이는 코파일럿이 반복적인 작업에서 해방시켜주고, 더 창의적이고 도전적인 작업에 집중할 수 있게 도와주기 때문이다. 결과적으로, 코파일럿을 사용한 개발자들은 코딩 작업을 더 긍정적으로 받아들이고, 코딩에 대한 열정과 몰입도가 향상된다.

보안

깃허브 코파일럿의 주요 문제점 중 하나는 안전하지 않은 코드를 그대로 복제할 가능성이 있다는 점이다. AI는 학습한 데이터의 패턴을 기반으로 새로운 코드를 생성하기 때문에, 학습된 코드에 보안 취약성이 포함되어 있다면 그 취약성을 그대로 재현할 수 있다. 보안업체 스닉(Snyk)의 분석에 따르면, 코파일럿과 같은 AI 코딩 도우미는 잘못된 코드 패턴을 단순히 모방할 가능성이 높으며, 이로 인해 보안 취약성이 악화될 위험이 있다. 이는 특히 경험이 부족한 개발자들이 이러한 AI 도구를 사용할 때 문제가 될 수 있다. AI가 생성한 코드가 안전한지 여부를 판단할 수 없기 때문에, 잘못된 코드가 시스템에 도입될 가능성이 커진다.

이 문제는 '깨진 유리창' 이론과 비슷한 맥락에서 이해할 수 있다. '깨진 유리창' 이론은 작은 무질서나 범죄가 방치될 경우, 더 큰 범죄로 이어질 가능성이 높다는 사회학 이론이다. 이 이론을 깃허브 코파일럿에 적용해보면, 보안 취약성이 포함된 코드가 AI에 의해 반복적으로 생성되면, 이러한 잘못된 코드가 널리 퍼져 전체 시스템의 보안을 저해할 가능성이 높아진다는 것이다. AI는 코드의 의미나 보안 여부를 이해하지 못하고, 단순히 패턴을 따라가기 때문에 이러한 위험이 더욱 커질 수 있다.

또 다른 중요한 문제는 깃허브 코파일럿이 코드 검증을 게을리하는 풍토를 조장할 수 있다는 점이다. AI가 제안하는 코드에 대한 신뢰도가 높아지면, 개발자들이 코드의 안전성을 충분히 검증하지 않은 채 사용하게 될 위험이 있다. 이는 보안 취약성이 포함된 코드가 확인되지 않은 채로 널리 퍼질 수 있는 상황을 초래할 수 있다. 특히 경험이 부족한 개발자들이 이러한 AI 도구를 사용할 경우, 보안 문제를 인지하지 못한 채 코드를 도입할 가능성이 높다. 이로 인해 보안성이 낮은 코드가 프로덕션 환경에 배포되어 더 큰 문제를 야기할 수 있다. 따라서 AI 도구를 사용할 때는 반드시 코드 검토와 보안 점검을 병행해야 한다.

논란

깃허브 코파일럿은 개발 과정에서 오픈소스 커뮤니티로부터의 저작권 침해 문제로 인해 법적 논란에 휩싸였다. 2022년 11월, 오픈소스 소프트웨어 프로그래머들은 깃허브 코파일럿이 오픈소스 코드를 무단으로 사용하여 AI 모델을 훈련하고, 그 과정에서 코드의 출처를 명시하지 않았다는 이유로 오픈AI, 마이크로소프트를 상대로 집단소송을 제기했다. 프로그래머들은 수억 줄의 오픈 소스 코드가 무단으로 사용되었으며, 이는 소프트웨어 불법 복제에 해당한다고 주장했다. 이들은 코파일럿이 오픈 소스 커뮤니티의 기여를 존중하지 않았으며, AI 훈련에 사용된 코드의 저작권을 침해했다고 비판했다. 이러한 주장들은 AI 모델이 공개된 데이터를 기반으로 학습하는 과정에서 저작권 문제가 발생할 수 있음을 시사하며, 생성 AI 기술의 법적 경계를 재조명하는 중요한 사건으로 떠올랐다.

이 소송은 미국 샌프란시스코 연방법원에서 심리되었으며, 2024년 7월 법원은 마이크로소프트, 오픈AI의 손을 들어줬다. 존 S. 티거 연방 판사는 "원고들이 자신들의 코드가 동일하게 재생산되었다는 것을 입증하지 못했다"며 디지털 밀레니엄 저작권법(DMCA)에 기반한 집단 소송을 기각했다. 이 판결로 인해 깃허브와 오픈AI는 일단 법적 책임에서 벗어났지만, 저작권 문제에 대한 논란은 여전히 남아있다. 법원의 판결은 원고 측이 자신들의 코드가 코파일럿에 의해 정확히 재현되었음을 구체적으로 증명하지 못했다는 점을 지적했다. 이는 AI 기술이 복잡한 데이터 처리 과정을 거쳐 코드 생성 작업을 수행하기 때문에, 특정 코드의 복제 여부를 명확히 입증하는 것이 어려운 문제임을 보여준다.

이번 소송은 AI 기술이 훈련에 사용하는 공개 데이터의 저작권 문제를 둘러싸고 주목받았다. 생성형 AI 기업들은 인터넷에 공개된 데이터를 학습에 사용하는 것이 '공정 사용'에 해당한다고 주장하고 있으나, 저작권자들은 이러한 사용이 저작권을 침해한다고 반박하고 있다. 특히, 마이크로소프트와 오픈AI는 이 외에도 여러 저작권 침해 소송에 직면해 있으며, 뉴욕타임스(NYT)와 같은 미디어 기업들도 유사한 문제를 제기하고 있다. AI 기술이 발전하면서, 공개 데이터를 활용한 AI 모델 훈련의 법적 경계는 더욱 명확히 정의될 필요가 있다. 현재의 법적 논의는 이러한 기술이 데이터 소유권 및 저작권 법률과 어떻게 조화를 이루어야 하는지를 탐구하는 중요한 과정 중 하나로 볼 수 있다.

참고자료

• 맨오브피스, 〈깃허브 코파일럿(Copilot)은 무엇이며, 왜 욕먹는 걸까?〉, 《요즘IT》, 2021-08-10
• 최규현 기자, 〈깃허브, 기업용 ‘코파일럿’ 출시〉, 《뉴스비전》, 2023-02-16
• 전윤미 기자, 〈사이버보안의 ‘구멍’…‘깃허브 코파일럿’, ‘애자일’〉, 《애플경제》, 2024-02-25
• 김우용 기자, 〈깃허브, '코파일럿 엔터프라이즈' 정식 출시〉, 《지디넷코리아》, 2024-02-28
• 이종현 기자, 〈[MS AI 서울] “깃허브 코파일럿, ‘오토파일럿’ 아냐… 친절한 개발자의 조력자”〉, 《디지털데일리》, 2024-04-30
• 김우용 기자, 〈마이크로소프트, '깃허브 코파일럿 익스텐션' 출시〉, 《지디넷코리아》, 2024-05-22
• 박찬 기자, 〈깃허브, 코딩 관련 저작권 첫 소송서 승리..."원고는 피해 내용 구체적으로 입증해야"〉, 《AI타임스》, 2024-07-08
• 〈깃허브 코파일럿, 개발자 생산성과 만족도 크게 높여〉, 《AI매터스》, 2024-08-26

같이 보기

• 깃허브

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