‘코파일럿’과 ‘챗GPT’의 확산으로 미국 내 ‘인공지능(AI) 코딩’ 비중이 급증하고 있다. 이미 파이썬(Python) 코드의 3분의 1을 AI가 작성하는 시대가 됐다.
문제는 이러한 급격한 도입이 개발자 간 생산성 양극화를 초래하고 있다는 점이다. 생성형 AI는 숙련된 개발자의 생산성은 크게 높여주지만, 초기 경력 개발자들에게는 유의미한 도움을 주지 못한다는 연구결과가 나왔다.
23일 세계적인 과학학술지 사이언스에 게재된 ‘누가 AI를 이용해 코딩하고 있을까? 생성형 AI의 글로벌 확산과 영향력’ 보고서에 따르면, 2024년 말 기준 미국에서 작성된 파이썬 함수의 약 29%가 AI에 의해 생성됐다. 이는 전 세계에서 가장 높은 비율이다.
이는 오스트리아 ‘복잡성 과학 허브(Complexity Science Hub Vienna, CSH)’ 연구진이 전 세계 16만 97명의 소프트웨어 개발자가 작성한 3000만 건 이상의 깃허브(GitHub) 데이터를 분석한 결과다. 2019년부터 2024년 말까지 미국, 중국, 프랑스, 독일, 인도, 러시아의 파이썬 코드 기여 데이터를 추적했다.
◇美 개발자, 코드 29%는 ‘AI가 작성’…생산성 3.6% 견인
보고서에 따르면 미국의 AI 코드 작성 비중은 2024년 말 기준 약 29%에 달해 세계 1위를 기록했다. 독일과 프랑스가 각각 23~24%로 그 뒤를 이었으며, 인도는 도입 초기에는 뒤쳐졌으나 최근 20% 수준까지 빠르게 추격하고 있는 것으로 나타났다. 반면 중국과 러시아는 여전히 낮은 도입률을 보였다.
연구팀은 이러한 AI 도입 확산이 미국 내 전체 온라인 코드 기여량(분기별 생산량)을 약 3.6% 증가시킨 것으로 추산했다. 이를 경제적 가치로 환산하면 연간 수백억 달러 규모의 노동 비용 절감 효과가 발생한 셈이다.
◇초보에겐 ‘독’, 고수에겐 ‘날개’
주목할 점은 개발자의 숙련도에 따라 AI 활용 효과가 극명하게 갈렸다는 사실이다.
데이터 분석 결과, 깃허브에 막 가입한 초기 경력(주니어) 개발자들은 전체 코드의 37%를 AI에 의존해 작성했다. 이는 경험이 풍부한 시니어 개발자들의 AI 사용 비중(27%)보다 10%포인트나 높은 수치다. 주니어 개발자들이 AI 도구를 훨씬 더 적극적으로, 혹은 의존적으로 사용하고 있음을 보여준다.
하지만 생산성 성적표는 정반대였다. 시니어 개발자들은 AI 도입 이후 코드 기여량이 6.2% 증가하는 뚜렷한 성과를 보인 반면, 주니어 개발자들에게서는 통계적으로 유의미한 생산성 증가가 관찰되지 않았다. AI를 더 많이 쓰고도 실질적인 업무 효율은 높이지 못한 셈이다.
◇기초 역량 없으면 AI도 무용지물
연구팀은 이러한 격차의 원인을 ‘검증 및 응용 역량’의 차이로 분석했다. 시니어 개발자들은 AI가 생성한 코드의 오류를 신속히 파악해 수정하고, 새로운 라이브러리 조합을 적극적으로 실험하며 업무 영역을 확장하는 데 AI를 활용했다.
반면 주니어 개발자들은 AI가 내놓은 결과물의 적절성을 판단하거나, 오류가 발생했을 때 이를 해결하는 기초 역량이 부족해 AI 도입의 이점을 누리지 못한 것으로 풀이된다.
보고서는 “AI는 경험 많은 개발자에게 새로운 영역으로 확장할 수 있는 기회를 제공하지만, 초기 경력자에게는 뚜렷한 이점을 주지 못하고 있다”며 “이로 인해 기술 격차가 벌어지고, 신입 개발자들이 성장할 수 있는 ‘경력 사다리’가 끊어질 위험이 있다”고 경고했다.
