코덱스

OpenAI가 개발한 자연어를 프로그래밍 코드로 변환해 주는 인공지능 모델이다.

인공지능 프로그래머 코덱스

코덱스(Codex)는 일상적인 언어로 명령을 내리면 이를 이해하고 작동하는 소프트웨어 코드로 바꿔주는 인공지능이다. 2021년 OpenAI가 공개했다. 자사의 언어 모델인 GPT-3를 기반으로 만들어졌으며, 인간의 언어뿐만 아니라 전 세계 개발자들이 작성한 코드를 함께 학습했다. 핵심 학습 데이터는 세계 최대의 코드 저장소인 깃허브(GitHub)에 공개된 수십억 줄의 오픈소스 코드다. 파이썬(Python)을 가장 잘 다루며 자바스크립트, 고(Go), 펄, PHP, 루비, 스위프트 등 수십 가지 프로그래밍 언어를 지원한다.

깃허브 코파일럿의 핵심 엔진

코덱스가 가장 널리 쓰이는 곳은 마이크로소프트의 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)이다. 코파일럿은 개발자가 코드를 작성할 때 다음 줄을 예측해서 자동 완성해 주는 도구다. 코덱스는 이 코파일럿의 두뇌 역할을 한다. 개발자가 주석으로 "사용자의 이메일 주소가 올바른 형식인지 검사하는 함수를 만들어줘"라고 적으면, 코덱스가 맥락을 파악해 즉시 코드를 생성한다. 단순 반복적인 코딩 작업 시간을 대폭 줄여주며, 문법이 기억나지 않을 때 검색하는 시간도 아껴준다. 처음 코딩을 시작하는 사람들이 개발자 입문 로드맵을 따라갈 때 보조 도구로 쓰기 적합하다.

코덱스 활용법과 프롬프트

코덱스를 제대로 쓰려면 명령을 구체적이고 명확하게 내려야 한다. 모호한 지시를 내리면 엉뚱한 코드가 튀어나온다. 변수 이름, 원하는 출력값의 형태, 피해야 할 조건 등을 상세히 적는 것이 핵심이다. 이는 일반적인 AI 프롬프트 작성 요령과 맥락이 같다. 단계를 나눠서 순차적으로 명령을 내리면 제법 복잡한 프로그램도 곧잘 짜낸다. 코드를 생성하는 것 외에, 기존에 작성된 어려운 코드를 던져주고 "이 코드가 무슨 역할을 하는지 설명해 줘"라고 요구하면 주석을 달아주거나 작동 원리를 해설해 준다.

한계와 주의사항

코덱스가 만든 코드가 무조건 작동하는 것은 아니다. 겉보기에는 그럴싸하지만 치명적인 오류나 보안 취약점을 포함할 때가 잦다. 따라서 생성된 코드를 그대로 복사해서 실제 서비스에 적용하는 행위는 위험하다. 개발자가 코드를 직접 읽고 검증하는 과정이 반드시 필요하다. 학습 데이터의 저작권 문제도 꾸준히 제기된다. 수많은 오픈소스 코드를 원작자의 허락 없이 무단으로 학습시켰다는 비판이 존재하며, 실제로 이와 관련한 집단 소송과 법적 분쟁도 진행 중이다.

ChatGPT 시대의 코덱스

현재 코덱스 모델 자체는 단독 API로 제공되지 않는다. OpenAI가 2023년 코덱스 API 서비스를 종료했기 때문이다. 하지만 코덱스의 기술이 사라진 것은 아니다. 코덱스의 코드 이해 및 생성 능력은 현재 GPT-4 모델에 완전히 통합되었다. 즉, 우리가 흔히 아는 ChatGPT 활용법 총정리에 등장하는 데이터 분석이나 고급 코드 인터프리터 기능의 뼈대가 바로 코덱스다. 챗봇 형태의 인터페이스 안에서 코드를 짜고, 실행하고, 오류를 수정하는 모든 과정에 코덱스의 유산이 녹아 있다.