Vibe 코딩, 오픈소스를 죽이고 있다
글쓴이: 이타오
지난 1년간 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’은 사실상 프로그래밍 방식 전체를 재정의했다.
이제 더 이상 한 줄 한 줄 직접 코드를 ‘작성’할 필요가 없다. 커서(Cursor), 클로드(Claude), 또는 코파일럿(Copilot)에게 단순히 “이 기능을 구현해 주세요”, “이 기술 스택으로 만들어 주세요”, 혹은 “어떤 제품처럼 동작하게 해 주세요”라고 말하기만 하면, 나머지는 AI가 알아서 처리한다.
그 결과, 과거에는 코드를 작성할 수 없던 많은 사람이 처음으로 ‘무언가를 실제로 만들 수 있는 능력’을 갖게 되었다. 개인 차원에서 보면, 이는 거의 소프트웨어 개발의 황금시대라 불러도 무방하다.
하지만 여기엔 하나의 간과된 전제가 있다. AI는 코드를 공중에서 창조하는 것이 아니라, 이미 인간이 축적해 온 지혜의 산물을 호출하고 조합하는 것이다. 당신이 “웹사이트 하나 만들어 주세요”라고 말할 때, AI는 실제로 GitHub 상의 수많은 오픈소스 프로젝트가 오랜 시간에 걸쳐 쌓아온 논리와 구조를 묵묵히 참조하고 있는 것이다.
바이브 코딩의 핵심 역량은 바로 이러한 오픈소스 코드베이스에 대한 학습과 재조합에 기반한다.
최근 중부유럽대학교(CEU)와 킬 세계경제연구소(Kiel Institute for the World Economy) 연구진은 『Vibe Coding Kills Open Source』(바이브 코딩은 오픈소스를 죽인다)라는 제목의 논문을 발표했다. 이 논문은 바이브 코딩의 번영 이면에 숨은 잠재적 위기를 폭로한다.
논문은 하나의 진실을 지적한다:
바이브 코딩은 전 세계 소프트웨어 생태계를 떠받치는 오픈소스 생태계 자체를 근본적으로 붕괴시키고 있을지도 모른다.
2022년 8월부터 미국 내 파이썬 개발자들이 AI 기반 프로그래밍을 사용하는 비율이 급격히 증가했다
디지털 세계의 ‘보이지 않는 인프라’
이 논문이 우려하는 바를 이해하려면 먼저 다음 두 가지를 명확히 해야 한다: ‘오픈소스 소프트웨어란 무엇인가’, 그리고 그것이 우리의 일상에서 어떤 위치를 차지하는가.
많은 사람들은 오픈소스 소프트웨어에 대해 실감하지 못할 수도 있다. 그러나 실제로 우리가 매일 사용하는 거의 모든 디지털 제품의 바닥에는 오픈소스 소프트웨어가 깔려 있다.
아침에 안드로이드 스마트폰을 집어 들 때, 그 기기의 기반이 되는 리눅스(Linux) 운영체제는 오픈소스 소프트웨어다;
위챗(WeChat)을 열어 대화 기록을 확인할 때, 각 메시지를 저장해 주는 SQLite 데이터베이스 역시 오픈소스 소프트웨어다;
점심시간에 도우인(Douyin)이나 Bilibili를 보며 영상을 시청할 때, 백그라운드에서 영상 디코딩 및 재생을 담당하는 FFmpeg도 역시 오픈소스 소프트웨어다.
오픈소스 소프트웨어는 디지털 시대의 하수도와 같다. 우리는 매일 그것을 사용하지만, 그 존재조차 인지하지 못한다.
단지 문제가 발생했을 때만, 비로소 그 중요성을 깨닫게 된다.
2021년 로그4제이(Log4j) 취약점 사태가 그 전형적인 사례다. 로그4제이는 자바(JAVA) 생태계에서 가장 널리 쓰이는 로깅 프레임워크로, 애플리케이션 실행 중 발생하는 이벤트와 정보를 기록하는 데 사용된다.
일반 사용자 대부분은 그 이름조차 들어본 적이 없지만, 애플과 구글의 클라우드 서버부터 각국 정부의 행정 시스템까지, 전 세계 수십억 대의 기기가 백그라운드에서 이를 구동하고 있었다.
2021년 말, ‘로그4쉘(Log4Shell)’이라는 이름의 치명적 취약점이 폭발했다. 이 취약점은 해커가 마치 자신의 컴퓨터처럼 전 세계 서버를 원격 제어할 수 있게 했다. 인터넷 인프라 전체가 일시적으로 ‘노출’된 상태가 되었고, 글로벌 보안팀은 주말에도 긴급 복구 작업에 나서야 했다. 그 영향 범위의 광범위함과 복구 난이도는 인터넷 역사상 최악의 보안 위기 중 하나로 기록되었다.
이것이 바로 오픈소스의 본질이다— 그것은 특정 기업의 제품이 아니라, 일종의 ‘공공재(public good)’다. 상업적 속성이 부족하기 때문에, 코드를 작성하고 유지보수하는 개발자들은 프로젝트 자체로부터 직접 수익을 얻기 어렵다.
그들의 보상은 매우 간접적이다: 프로젝트를 통해 얻는 명성으로 대기업 입사를 성사시키거나, 컨설팅 서비스를 제공해 수입을 얻거나, 혹은 커뮤니티 기부금에 의존하는 식이다.
이러한 모델은 수십 년간 작동해 왔으며, 그 기반은 ‘직접 상호작용’에 있었다. 사용자가 소프트웨어를 사용하면서 문서를 읽고, 버그를 보고하며, 추천하거나 별점을 남기는 등의 활동을 통해 관심과 피드백이 유지보수자에게 돌아가고, 이것이 지속적인 유지보수 동력으로 전환되었던 것이다.
그런데 바로 이 연결 고리가 바이브 코딩에 의해 끊기고 있는 것이다.
AI는 어떻게 점차 오픈소스를 ‘굶겨 죽이고’ 있는가?
바이브 코딩 등장 이전의 개발 방식은 다음과 같았다. 오픈소스 패키지를 다운로드하면 문서를 읽어야 했고, 버그를 만나면 GitHub에 문제를 제출해야 했으며, 마음에 들면 별점을 눌러 지원을 표시했다.
유지보수자는 이렇게 얻은 관심을 바탕으로 수익을 창출하며, 이는 선순환 구조를 이뤘다.
바이브 코딩 등장 후, 사용자는 단지 AI에게 원하는 기능을 말해주기만 하면 된다. AI는 백그라운드에서 자동으로 적절한 오픈소스 코드를 선택·조합해 ‘동작 가능한 구현’을 생성한다.
코드는 잘 실행되지만, 사용자는 그것이 정확히 어떤 라이브러리를 사용했는지 알지 못하고, 당연히 해당 라이브러리의 문서나 커뮤니티도 찾아보지 않는다.
논문은 이러한 변화를 ‘중개화(mediation) 효과’라 명명한다— 즉, 원래 사용자로부터 유지보수자에게 직접 전달되던 관심과 피드백이, AI라는 중간 계층에 의해 전부 가로채지고 있다는 것이다.
이 메커니즘이 계속되면 어떤 일이 벌어질까?
논문 저자들은 오픈소스 생태계를 모사한 경제학 모델을 구성했다. 이 모델에서 개발자는 다양한 품질 수준에서 ‘시장 진입 여부’를 결정하는 창업자로 비유되며, 먼저 개발 비용을 투입한 후 시장 반응에 따라 오픈소스로 공개할지 여부를 결정한다. 사용자는 수많은 소프트웨어 패키지 중 하나를 선택해 ‘직접 사용’할 것인지, 아니면 ‘AI 중개’를 통할 것인지 판단한다.
모델을 실행한 결과, 두 가지 상반된 힘이 드러났다.
첫째는 효율성 향상이다. AI는 소프트웨어 사용을 용이하게 하고, 새로운 도구 개발 비용을 낮춘다. 이론상 이는 더 많은 개발자의 진입을 유도해 공급을 늘리는 효과를 가져야 한다.
둘째는 수요 이동이다. 사용자가 AI 중개로 전환함에 따라, 유지보수자는 직접 상호작용을 통해 얻던 수익을 잃게 되고, 이는 개발자의 보상 감소로 이어진다.
그러나 장기적으로 보면, 두 번째 힘(수요 이동)이 첫 번째 힘(효율성 향상)보다 강해질 경우, 전체 시스템은 위축되는 방향으로 흐른다.
구체적으로는, 개발자의 진입 장벽이 높아지고, 공유할 만한 가치가 있는 프로젝트는 오직 최고 품질의 것들만 남게 되며, 중간 수준의 프로젝트는 사라진다. 결국 시장에 유통되는 소프트웨어 패키지 수와 평균 품질 모두 하락한다. 단기적으로는 사용자가 AI의 편의를 누리지만, 장기적으로는 선택 가능한 고품질 도구가 줄어들어 오히려 복지가 감소하게 된다.
즉, 생태계는 악순환에 빠지는 것이다. 그리고 일단 이토록 기초적인 오픈소스 생태계가 약화되면, AI의 능력 역시 퇴보할 수밖에 없다.
이것이 논문이 반복해서 강조하는 핵심 포인트다: 바이브 코딩은 단기적으로 생산성을 높이지만, 장기적으로는 전체 시스템의 수준을 오히려 낮출 수 있다.
이러한 추세는 순전한 이론적 가정이 아니라, 현실에서 이미 진행되고 있는 현상이다.
예를 들어, 생성형 AI가 보급된 이후 스택 오버플로(Stack Overflow)의 공개 질문-답변 트래픽은 분명히 감소했다. 과거에는 공개 커뮤니티에서 논의되던 수많은 질문들이 이제 사적인 AI 대화로 이동하고 있는 것이다.
챗GPT 출시 후 스택 오버플로의 질문 수가 급격히 감소했다
또 다른 예로, 테일윈드 CSS(Tailwind CSS) 같은 프로젝트는 다운로드 수는 꾸준히 증가하고 있지만, 문서 방문 수와 상업적 수익은 하락하고 있다.
프로젝트는 널리 사용되지만, 그 사용이 유지보수자에게 의미 있는 보상으로 전환되기 어려워지고 있는 것이다.
코딩계의 스포티파이(Spotify), 언제 등장할까?
비록 바이브 코딩이 이런 문제를 안고 있긴 하지만, 그것이 가져온 생산성 향상은 분명하고, 누구도 AI 코딩이 존재하지 않았던 과거로 돌아갈 수는 없다.
더 근본적인 문제는, AI가 새로운 중개자로 자리매김함에 따라 기존의 인센티브 구조가 더 이상 유효하지 않게 되었다는 점이다.
현재 구조 하에서는 AI 플랫폼이 오픈소스 생태계로부터 막대한 가치를 얻고 있음에도 불구하고, 그 생태계 자체를 유지하기 위해 상응하는 비용을 부담할 필요가 없다. 사용자는 AI에 요금을 지불하고, AI는 편의를 제공하지만, 실제로 호출된 오픈소스 프로젝트와 그 유지보수자에게는 아무것도 돌아가지 않는다.
논문 저자들이 제시한 해결책은 다음과 같다:
이익 배분 방식을 재구성하는 것이다.
음악 산업에서 스포티파이 같은 스트리밍 플랫폼이 재생 수에 따라 음악가들에게 수익을 분배하는 것처럼, AI 플랫폼 역시 자신이 호출한 오픈소스 프로젝트를 추적해, 일부 수익을 비율에 따라 유지보수자에게 환원할 수 있다.
플랫폼 분배 외에도, 재단의 기금 지원, 기업 후원, 정부의 디지털 인프라 전용 예산 지원 등도 유지보수자의 수익 감소를 보완하는 중요한 수단이다.
이는 업계의 인식 전환이 요구됨을 의미한다. 즉, 오픈소스 소프트웨어를 ‘무료 자원’이 아니라 ‘지속적인 투자와 관리가 필요한 공공 인프라’로 보는 관점의 전환이 필요하다는 것이다.
오픈소스 소프트웨어는 사라지지 않을 것이다. 이미 디지털 세계에 깊이 뿌리내린 상태이며, 단순히 대체될 수 있는 것이 아니다.
그러나 이제는 산발적인 관심, 명성 축적, 그리고 이상주의에 기반해 버텨왔던 오픈소스 시대는 아마도 한계에 다다랐을지도 모른다.
바이브 코딩이 가져온 것은 단지 더 빠른 개발 경험뿐 아니라, ‘공공 기술이 어떻게 지속적으로 유지되어야 하는가’에 대한 압박 테스트이기도 하다.
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