OpenAI, 1000여 명 계약직 채용해 AI에게 코딩 사고 과정 학습

AI가 스스로 학습해 프로그래밍을 끝내는 시대처럼 보이지만, 그 뒤에는 문제를 하나하나 손으로 풀어내는 인간 개발자 군단이 있었습니다.

세마포(Semafor) 보도에 따르면 OpenAI는 지난 6개월간 라틴아메리카와 동유럽 등지에서 약 1,000명의 원격 계약직 직원을 채용했습니다. 이 중 60%는 이미지나 음성을 분류하는 일반적인 데이터 라벨링을 맡았고, 나머지 40%는 AI 모델에게 소프트웨어 엔지니어링을 가르치는 전문 프로그래머들입니다.

생각의 흐름까지 영어로 적어내는 코딩 시험

과거 OpenAI는 마이크로소프트 산하 깃허브(GitHub)에서 긁어모은 방대한 코드로 코덱스(Codex)를 훈련시켰습니다. 하지만 이번에는 완성된 코드뿐만 아니라 그 코드를 작성하기까지 거친 인간의 사고 과정을 자연어로 함께 구축하고 있습니다.

5시간 분량의 무급 테스트를 치른 한 남미 개발자에 따르면, 시험은 두 단계로 진행되었습니다. 코딩 문제를 받으면 먼저 영어로 어떤 논리와 접근법으로 해결할 것인지 서술해야 했고, 그 뒤에 실제 솔루션 코드를 작성해야 했습니다.

코드에서 버그를 발견했을 때도 그냥 고쳐서는 안 되며, 무엇이 문제이고 왜 그런 오류가 났으며 어떻게 수정해야 하는지 단계별로 자세히 설명해야 했습니다. OpenAI가 원하는 것은 단순한 코드가 아니라 문제를 해결해 나가는 인간의 단계별 사고 데이터였던 셈입니다.

375명의 엘리트 뒤에 가려진 외주 인력

샘 올트먼 OpenAI CEO는 최근 트위터를 통해 정규직 직원이 375명에 불과하다며 빅테크에 비해 압도적인 인재 밀도를 자랑했습니다.

하지만 이 숫자에는 글로벌 외주 인력들이 완전히 빠져 있습니다. 얼마 전 타임지가 보도한 케냐의 유해 콘텐츠 필터링 노동자들처럼, 이번에도 개발도상국의 저렴한 원격 인력이 핵심 데이터를 만들고 있습니다. 전 테슬라 AI 총괄 안드레이 카파시가 가장 뜨거운 새 프로그래밍 언어는 영어라고 언급했듯, 이들은 AI에게 영어로 코딩하는 법을 가르치는 교사 역할을 하고 있습니다.

왜 중요한가

OpenAI의 이번 시도는 매우 영리한 접근으로 평가할 수 있습니다. 기존 코드만 학습한 AI는 문법은 맞추더라도 복잡한 맥락에서 엉뚱한 오류를 내기 일쑤였습니다. 하지만 인간의 문제 해결 사고 과정을 데이터화해 주입하면, 깃허브 코파일럿 같은 도구는 단순 자동완성을 넘어 스스로 디버깅하고 프로그램을 설계하는 자율 개발자로 진화할 수 있습니다.

비개발자나 기획자에게는 자연어 설명만으로 간단한 웹사이트나 게임을 만드는 날이 성큼 다가오는 셈입니다. 반면 기초적인 구현 업무에 의존하던 초급 개발자들에게는 자신의 작업 방식 자체가 AI 학습 데이터로 쓰이며 일자리를 위협받는 현실이 되고 있습니다.

다만 완전한 코딩 자동화까지는 낙관하기 이르다고 봅니다. 2013년 무렵 곧 상용화될 것 같았던 자율주행이 여전히 예외 상황의 벽에 부딪혀 있듯이, 소프트웨어 개발 역시 복잡한 비즈니스 로직과 시스템 통합이라는 난관이 남아 있습니다. 외주 계약직들이 작성하는 기초적인 문제 풀이 데이터만으로 복잡한 실무 엔지니어링의 벽을 넘을 수 있을지는 더 지켜볼 일입니다.