"구글 신규 코드 75%는 AI 작성"...코딩 속도는 빨라졌지만 취약점도 늘었다 작성일 04-24 38 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="GEeuditWl1"> <p contents-hash="7132f0b96aacba5a6ad0cd483fb1318f715e7cdcd5534da384a7a9a8a5a6c9b2" dmcf-pid="HDd7JnFYh5" dmcf-ptype="general">구글이 내부에서 작성하는 신규 코드의 4분의 3을 AI가 생산하는 시대가 열렸다. 개발 속도 혁명은 현실이 됐지만, 그 이면에서 보안 위협이라는 새로운 과제가 수면 위로 올라오고 있다. </p> <p contents-hash="5a94fe595ef7e8f08a5d5cc78b3d318dbcb416561c04be7883df78b0dd680d92" dmcf-pid="XwJziL3GhZ" dmcf-ptype="general">순다르 피차이 구글 CEO는 지난 22일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '구글 클라우드 넥스트 2026' 기조연설에서 현재 구글 엔지니어가 검토하고 채택하는 신규 코드 가운데 75%가 AI로 작성된 것이라고 공개했다. 지난해 가을 집계했던 50%에서 반년 만에 크게 뛰어오른 수치다. </p> <div contents-hash="26976fa965ef9979c398a572331bc27bd0fcafb65ed6445513dd13151eb98625" dmcf-pid="Zriqno0HTX" dmcf-ptype="general"> 피차이 CEO는 이를 '코딩 패러다임의 전환'으로 규정하며, 엔지니어의 핵심 역할이 코드 생성에서 AI 산출물의 검토·통합으로 이동하고 있다고 강조했다. <div> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2b253b378a45168e721ba3961a89c78cbf121017913198c827335451ea7b03ea" dmcf-pid="5mnBLgpXCH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(AI 생성 이미지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/24/552816-OGTrtXj/20260424074413533adar.png" data-org-width="507" dmcf-mid="YA458PWIvt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/24/552816-OGTrtXj/20260424074413533adar.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (AI 생성 이미지) </figcaption> </figure> <div contents-hash="46006bba6bb5e11267f1aca69f79a5c86ecb8297634a0311e34aa23494913732" dmcf-pid="1J9G2fSrhG" dmcf-ptype="general"> <div> </div> </div> <p contents-hash="d67c5c901ec0e2444dc5c0fc868e78ba48a28c74011433ac79988752d2dd0c81" dmcf-pid="ti2HV4vmCY" dmcf-ptype="general">이 같은 흐름은 구글에 국한되지 않는다. 마이크로소프트의 AI 코딩 보조 도구 깃허브 코파일럿은 2025년 7월 기준 누적 이용자 수가 2000만 명을 넘어섰고, 포춘 100대 기업 가운데 90%가 도입한 것으로 집계됐다. 활성 이용자 기준으로는 전체 작성 코드의 평균 46%를 코파일럿이 생성하며, 자바(Java) 개발자의 경우 그 비율이 61%까지 올라간다. 출시 초기인 2022년의 27%와 비교하면 두 배 이상 높아진 수치다. </p> <p contents-hash="1383a05960686342ff2e9bcde08a86889dc96ffceea4384607465dd2ec02dd1e" dmcf-pid="FnVXf8TsTW" dmcf-ptype="general">개발자 커뮤니티 스택 오버플로우가 전 세계 4만9000여 명을 대상으로 실시한 '2025 개발자 설문조사'에서는 전체 응답자의 84%가 개발 업무에 AI 도구를 활용하거나 활용할 계획이라고 답했으며, 전문 개발자 중 51%는 매일 AI 도구를 사용한다고 응답했다. 소나소스(SonarSource)의 '2026 개발자 현황 보고서'에 따르면 깃허브 코파일럿과 챗GPT가 각각 75%, 74%의 사용률로 AI 코딩 도구 시장을 양분하고 있다. </p> <p contents-hash="99e48476895eb4087ef8574a9047c8dad4509b149ced5c9ff9eb2710ea5faa77" dmcf-pid="3LfZ46yOSy" dmcf-ptype="general">국내 시장도 빠르게 움직이고 있다. 아이지에이웍스 모바일인덱스에 따르면 앤트로픽의 클로드는 2026년 2월 국내 월간 활성 이용자(MAU)가 26만 명을 돌파하며 전월 대비 70% 가까이 급증했다. 정확도와 보안성을 앞세운 클로드가 코딩 작업을 중심으로 국내 개발자·전문직군 사이에서 빠르게 침투하고 있다는 분석이 나온다. </p> <p contents-hash="e02357e61556dcaa122d91ce10e89407296f58fdd0745a54e7796cd28f855812" dmcf-pid="0o458PWIyT" dmcf-ptype="general">그러나 AI 코딩 도구의 빠른 확산은 보안 취약점이라는 명확한 역효과를 낳고 있다. 애플리케이션 보안 기업 베라코드가 100개 이상의 대형언어모델(LLM)을 대상으로 4개 언어에서 진행한 분석에 따르면 AI가 작성한 코드는 사람이 쓴 코드보다 2.74배 많은 취약점을 내포하고 있으며, 보안 코딩 기준 불합격률도 45%에 달했다. </p> <p contents-hash="5ae7dff2e6066d9a17db91adc642273a187fdfa717aa25f79aa4e1d296308d19" dmcf-pid="pg816QYClv" dmcf-ptype="general">조지아공과대학 사이버보안연구소(SSLab)가 운영하는 추적 프로젝트에 따르면 AI 생성 코드에서 직접 기인한 공통취약점노출(CVE) 신규 등록 건수가 2026년 1월 6건, 2월 15건, 3월 35건으로 매달 두 배 이상 늘어나는 추세를 보이고 있다. </p> <p contents-hash="bd19eca507c84f287432c386e14dcecf077477d6732ee655b3571644a6315bae" dmcf-pid="Ua6tPxGhyS" dmcf-ptype="general">기업 보안팀의 부담도 함께 커지고 있다. 사이버보안 기업 프로젝트디스커버리가 지난 22일 공개한 보고서에서 설문에 응한 보안 담당자 전원이 지난 1년간 개발 산출물이 늘었다고 답했으며, 절반 가까이는 이 속도 가속화를 AI가 주도했다고 응답했다. AI가 코드 생산 속도를 높이는 만큼, 보안팀의 검수 부담도 비례해 커지고 있다는 방증이다. </p> <p contents-hash="4273dd743d9249d65b6f6412cabaacd75855ac74f718e3d1fe96e9c877e679c4" dmcf-pid="uNPFQMHlyl" dmcf-ptype="general">국내도 예외가 아니다. 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)이 공동 발표한 보고서에 따르면 2025년 국내 사이버 침해사고는 전년 대비 26.3% 급증한 것으로 집계됐다. 국내 보안업계에서는 AI 기반 바이브 코딩으로 양산된 검증되지 않은 코드가 기업이 인지하기 전에 다수의 취약점을 만들어낼 수 있다는 경고가 제기되고 있다. </p> <p contents-hash="25a1175d87f4baf73f648e168005084bc752b703dac9994dd8540f7e77eb0791" dmcf-pid="7jQ3xRXSWh" dmcf-ptype="general">생산성 지표는 뚜렷하다. 코파일럿 도입 후 작업 완료 속도가 55% 빨라지고, 평균 코드 검토 및 승인에 걸리는 시간도 평균 9.6일에서 2.4일로 단축됐다는 연구결과가 나왔다. </p> <p contents-hash="40ffb70db29d5cbb3157728e3b7c5a114f63d45d6e302e08aad67eb37d253728" dmcf-pid="zAx0MeZvhC" dmcf-ptype="general">다만 숫자가 전부를 설명하지는 않는다. 코파일럿의 코드 완성 제안률은 46%이지만 실제 개발자가 이를 채택하는 비율은 30% 안팎에 머물며, 전체 개발자의 75%는 AI 생성 코드를 코드베이스에 병합하기 전 여전히 수동 검토를 거친다고 응답했다. AI 코드 결과물을 신뢰하지 않는다는 개발자(46%)가 신뢰한다는 응답자(33%)를 웃도는 현실도 과제다. </p> <p contents-hash="20660100dc58b2b21454659e61978a79fd7b7940073f7d6c7a973308786defb5" dmcf-pid="qcMpRd5TWI" dmcf-ptype="general">가트너는 기업 소프트웨어 엔지니어의 AI 코딩 도구 사용률이 2023년 초 10% 미만에서 2028년에는 75%까지 치솟을 것으로 전망했다. 확산은 이미 기정사실이다. 관건은 속도가 아니라 검수 체계의 고도화다. 구글의 75%는 단순한 통계가 아니라, 소프트웨어 개발의 책임 구조가 근본적으로 재편되고 있음을 알리는 신호탄으로 읽힌다. </p> <p contents-hash="2b02649bf7ea41d34b410143e956b28784b6234186b9fe1e1f0c6221c2af68ed" dmcf-pid="Bi2HV4vmvO" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p> </section> </div> 관련자료 이전 카메라 없는 할리우드, 두 줄 프롬프트가 만든 위기 04-24 다음 [실제 써보니] 귀 열고 듣는다…샥즈 오픈핏 프로 04-24 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
