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구글 연구에 따르면 90%의 개발자들이 AI 도구 사용

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.24 04:33
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

오늘 공개된 Google Cloud의 최신 DORA 연구 보고서에 따르면, 인공지능 도구의 소프트웨어 개발자들 사이의 광범위한 도입률이 2025년에는 놀랍게도 90%에 달한다고 합니다. 이는 전년 대비 14%의 급격한 증가를 나타내며, AI가 현대 소프트웨어 개발에서 거의 보편적인 존재로 자리 잡았음을 보여줍니다.


전 세계 약 5,000명의 기술 전문가 설문 응답을 바탕으로 한 연례 “AI 지원 소프트웨어 개발 현황(State of AI-assisted Software Development)” 보고서에 따르면, 개발자들은 이제 하루 평균 두 시간씩 AI 기반 작업에 투자하며, 코드 생성부터 테스트 및 보안 리뷰에 이르기까지 핵심 워크플로우에 이러한 도구들을 통합하고 있습니다. 

Google의 연구팀은 조사 대상 전문가의 65%가 소프트웨어 개발 작업에 AI에 크게 의존하고 있다고 밝혔습니다.


생산성 향상이 대중적 채택을 이끈다


AI 도입의 급증은 상당한 생산성 이점에 의해 주도되고 있는 것으로 보이며, 응답자의 80% 이상이 AI가 업무 효율성을 향상시켰다고 답했습니다. 또한 59%는 코드 품질에 긍정적인 영향을 보고하여 이러한 도구들이 단순한 속도 향상을 넘어 측정 가능한 개선을 제공한다고 시사합니다.


구글의 Gemini Code Assist를 포함한 코딩 도구를 총괄하는 Ryan Salva는 구글의 “대다수” 팀이 워크플로우에 AI를 도입하고 있다고 언급했습니다. 그는 CNN과의 인터뷰에서 “구글의 엔지니어라면 매일의 업무에서 AI를 사용하는 것은 피할 수 없는 일”이라고 전했습니다.


구글 CEO 순다 피차이는 올해 초, AI 도구들이 구글 엔지니어링 팀의 생산성을 10% 향상시켰다고 공개했으며, 현재 회사의 신규 코드 중 25% 이상이 AI 시스템에 의해 생성되고 있다고 밝혔습니다.


많은 이용에도 불구하고 신뢰는 여전히 완고하게 낮다


광범위하게 도입되고 보고된 이점에도 불구하고, 상당한 신뢰 격차가 여전히 존재합니다. 개발자의 24%만이 AI가 생성한 코드에 대해 높은 신뢰를 표명하고 있으며, 20%는 “많이” 신뢰한다고, 4%는 “매우 많이” 신뢰한다고 답했습니다. 반면 30%는 AI의 출력 결과를 “약간” 또는 “전혀” 신뢰하지 않는다고 응답했습니다.


이러한 “신뢰의 역설”은 AI가 인간의 판단을 대체하기보다는 주로 보조 도구로 활용되고 있음을 나타냅니다. 이 결과는 업계의 더 넓은 동향과도 일치하는데, Stack Overflow의 2025년 설문조사에 따르면 개발자의 46%가 AI 출력의 정확성을 신뢰하지 않는다고 답했으며, 이는 전년도 31%에서 크게 증가한 수치입니다.


산업 전반에 걸친 도전 과제 등장


급속한 AI 통합은 초급 소프트웨어 엔지니어들에게 어려운 시기에 발생하고 있습니다. 뉴욕 연방준비은행에 따르면, 최근 컴퓨터 공학 졸업생들의 실업률이 이제 예술사나 영어와 같은 전공보다 더 높아졌습니다. Indeed의 소프트웨어 엔지니어링 직무 공고는 2022년 2월부터 2025년 8월까지 71% 감소했습니다.


구현상의 어려움을 해결하기 위해 구글은 DORA AI 역량 모델을 도입하여, AI의 조직적 영향력을 증대시키는 일곱 가지 기술적 및 문화적 실천법을 제시했습니다. 이 프레임워크는 성공적인 AI 도입을 위해 사용자 중심의 초점, 명확한 소통 프로토콜, 그리고 소규모 일괄 작업 방식을 필수 요소로 강조합니다.


Salva는 AI가 개발 속도를 가속화하더라도 소프트웨어 품질 유지를 위해 팀에는 여전히 견고한 피드백 메커니즘이 필요하다고 경고했습니다. 그는 “AI의 도움을 받는다고 해도, 팀은 이루어지고 있는 코드 변경사항에 대해 빠른 피드백을 받을 수 있는 방법이 여전히 필요합니다.”라고 말했습니다.


연구 결과에 따르면, AI의 궁극적인 영향력은 도입률보다는 조직이 AI 지원 개발이 효과적으로 자리 잡을 수 있는 적절한 기술적 및 문화적 환경을 조성하는 능력에 더 달려 있는 것으로 나타납니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)인공지능은 고등 교육을 빠르게 재편하고 있지만, 이러한 변화는 학생 학습, 비판적 사고, 그리고 학문적 진실성에 미치는 영향에 대한 심각한 우려를 불러일으키고 있습니다. 최근 연구와 교육자들의 증언은 기술 발전이 교육의 목적과 가치에 대한 근본적인 질문과 충돌하는 복잡한 환경을 보여줍니다.대학생들은 전례 없는 속도로 AI 도구를 받아들이고 있습니다. 영국 고등교육정책연구소(UK Higher Education Policy Institute)에 따르면, 2025년 대학생의 92%가 AI를 적극적으로 사용하고 있었으며, 이는 2024년의 66%에서 드라마틱하게 증가한 수치입니다. 이들 중 88%는 과제 수행, 개념 설명, 기사 요약, 그리고 직접 글 생성에 생성형 AI를 활용했습니다.우려는 단순한 부정행위 고발을 훨씬 넘어섭니다. 요크대학교(University of York)의 레오 맥캔(Leo McCann) 교수와 사이먼 스위니(Simon Sweeney) 교수는 최근 가디언(Guardian) 기고문에서 학생들 사이에 부적절한 AI 사용이 만연하며, 많은 평가가 “ChatGPT를 통한 필터링”을 거치고 있다고 지적합니다. 그들은 AI로 생성된 학술 과제 답변이 종종 “일반적이고, 영감을 주지 못하며, 사실과 다른 경우가 많다”고 관찰했다고 밝혔습니다. 한 예로, 1922년 헨리 포드(Henry Ford)의 기사를 분석한 학생들이 이 논란적인 산업가를 “정교한 HR 성과 기능을 만든 인물”로 묘사하고, 그를 “변혁적 리더”라고 특징지었습니다.압박 속의 학문적 정직성AI 사용의 급증은 연구자들이 “악성 문제(wicked problem)“라고 부르는, 명확한 해결책이 없는 문제를 대학에 야기했습니다. 최근 20명의 대학 교육자를 대상으로 한 연구에서는, 평가를 AI에 더 저항적으로 만들려는 시도가 종종 교육 목표를 희생시킨다는 사실이 밝혀졌습니다. 한 교육자는 “우리는 평가를 AI에 더 저항적으로 만들 수 있지만, 너무 경직시킨다면 창의성보다는 준수 여부만을 테스트하게 된다”고 언급했습니다.이러한 문제로 인해 대학들은 급하게 새로운 정책과 탐지 도구를 도입하고 있습니다. 그러나 AI 탐지 소프트웨어는 신뢰도가 낮아, 높은 오류율로 인해 정직한 학생들에게도 잘못된 누명을 씌우는 경우가 많습니다. 실제로 상황이 너무 심각해져, 버팔로 대학의 AI 탐지 서비스를 중단하라는 청원에 1,000명 이상의 사람들이 서명한 바 있습니다. 이는 여러 대학원생이 잘못된 비행 혐의를 받게 된 사건이 발생한 뒤였습니다.관련성 격차일부 전문가들은 AI의 광범위한 사용이 더 깊은 문제를 반영한다고 주장합니다. 학생들은 자신들이 시대에 뒤떨어진 기술을 개발하도록 요구받고 있음을 인식한다는 것입니다. 세계경제포럼(World Economic Forum)의 2025 미래 직업 보고서에 따르면, AI가 점점 더 잘 다루는 일상적인 읽기, 쓰기, 수학적 연산 능력은 점차 덜 중요해지고 있습니다. 학생들이 AI를 사용하는 것은 게으름 때문이 아니라, 점점 가치가 줄어드는 기술을 연습하라는 요구를 받고 있기 때문일 수 있습니다.변화를 위한 요구교육자들은 다양한 전략으로 대응하고 있습니다. 일부는 인공지능 부정행위에 취약한 과제를 포기하고, 더 창의적이고 개인화된 과제로 대체하고 있습니다. 또 다른 이들은 인공지능을 위협이 아닌 학습 도구로 여기며, 투명한 인공지능 통합을 옹호합니다. MIT를 비롯한 여러 기관은 인공지능 탐지 소프트웨어에만 의존하지 말라는 지침을 발표했습니다.이 논쟁은 인공지능이 지배하는 세상에서 교육의 역할에 대한 더 광범위한 질문을 반영합니다. 일부 교사는 인공지능이 학생과 교사의 ‘성장’을 저해할 것이라고 우려하는 반면, 다른 이들은 인공지능이 미래 직장의 불가피한 일부임을 받아들여야 한다고 주장합니다.McCann과 Sweeney가 가디언에 보낸 서한에서 결론을 내리듯, 인공지능이 일, 교육, 일상생활에 미칠 영향을 이해하기 위해서는 ‘지나치게 축하하기보다 더 비판적인 관점’이 필요합니다. 고등교육의 과제는 인간만이 할 수 있는 깊이 있는 사고와 비판적 분석을 유지하면서도 인공지능의 이점을 활용할 수 있는 방안을 찾는 것입니다.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)정부가 17일 2026년 1월 시행되는 AI기본법의 하위법령 초안을 공개하며 ‘필요 최소한의 규제’ 원칙을 바탕으로 산업 진흥에 방점을 둔 규제 완화 기조를 명확히 했다. 과학기술정보통신부는 이날 기자설명회에서 시행령 34개 조항과 고시 2건, 가이드라인 5건으로 구성된 하위법령을 발표했다.과태료 1년 이상 유예로 기업 부담 완화정부는 법 시행 초기 기업의 혼란을 최소화하기 위해 과태료 부과에 최소 1년 이상의 계도기간을 운영하기로 했다. 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 “적어도 1년 이상 유예할 수 있다는 배경훈 장관 말이 기준점이 될 것”이라며 “국내 이해관계자뿐 아니라 글로벌 규제 강도와 동향을 함께 보면서 설정할 계획”이라고 밝혔다.이 기간 동안 사실조사와 시정명령은 진행하되 과태료는 부과하지 않으며, 컨설팅과 비용 지원을 통해 중소·스타트업의 부담을 줄이겠다는 방침이다. 정부는 또한 “충분한 증거 확보”나 “부당한 민원”의 경우 사실조사를 생략할 수 있도록 예외 조항을 명문화했다.고영향AI·고성능AI 기준 명확화하위법령은 ‘고영향 AI’를 생명·신체·기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 시스템으로 정의하고, 에너지·보건의료·교통·교육 등 10개 영역에서 구체적 기준을 제시했다. 해당 사업자는 위험 관리 체계 수립과 설명 가능성 확보, 이용자 보호 방안 등을 문서화해 보관해야 한다.누적 연산량이 10의 26승 부동소수점 연산 이상인 ‘고성능 AI’에 대해서는 안전성 확보 의무를 부과한다. 이는 EU 기준인 10의 25승보다 완화된 미국 기준을 따른 것으로, 현재 국내에는 해당 기준을 충족하는 모델이 없다고 정부는 설명했다.글로벌 기업 국내 대리인 지정 의무화Google 같은 해외 대형 AI 사업자는 전년도 매출액 1조원 이상, AI 서비스 매출액 100억원 이상, 일평균 국내 이용자 100만명 이상 등의 기준을 충족할 경우 국내 대리인을 반드시 지정해야 한다. 이는 정보통신망법과 개인정보보호법 규정과 동일한 기준이다.생성형 AI에는 사전 고지와 워터마크 표시 의무가 부과되지만, 비가시적 워터마크도 허용해 콘텐츠 산업 위축 우려를 완화했다. 김경만 국장은 “AI 기술 발전 속도가 워낙 빨라 가능한 한 규제는 최소화하고 산업 진흥에 중점을 뒀다”고 강조했다.정부는 이달 중 산·학·연과 시민단체 등의 의견을 수렴한 후 10월 입법예고를 거쳐 연내 시행령과 가이드라인을 확정·공개할 예정이다.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)티맵이 SK텔레콤의 인공지능 서비스 ‘에이닷’을 적용해 대화형 모빌리티 AI 에이전트로 진화한다는 소식이 17일 발표됐다. 티맵모빌리티와 SK텔레콤은 기존 ‘누구’ 기반 음성 안내 체계를 전면 개편하고, 운전자와의 자연스러운 대화를 통해 내비게이션 서비스의 새로운 패러다임을 제시한다고 밝혔다.음성 명령의 혁신적 변화이번 업데이트의 핵심은 정형화된 명령어 체계에서 벗어나 일상 대화 수준의 자연스러운 음성 인식이 가능해진다는 점이다. 운전자가 “근처 주유소 들렀다 집에 가자”라고 말하면 목적지와 경유지를 동시에 인식해 최적 경로를 안내하는 식이다.더욱 주목할 만한 기능은 지명 오류 자동 교정 능력이다. 예를 들어 운전자가 ‘광탄면 행복 복지센터’라고 잘못 말해도 에이닷이 ‘광탄면 행정 복지센터’로 자동 보정해 제안한다. 기존에는 부정확한 지명 입력 시 여러 후보를 화면에 표시해 운전자가 직접 선택해야 했지만, 이제는 음성만으로 목적지 설정이 완료된다.맞춤형 검색과 개인화 서비스새로운 티맵은 조건·테마 기반 검색 기능을 대폭 강화했다. “주차 가능한 카페 찾아줘”, “지금 영업하는 식당 어디야” 같은 조건 검색뿐만 아니라 “분위기 좋은 식당 가자”, “아이와 함께 가기 좋은 곳 알려줘” 등 테마별 검색도 지원한다.운전자의 주행 이력과 즐겨찾기 데이터를 활용한 맞춤형 응답도 제공된다. “유치원으로 가자”라고 말하면 인근 유치원 목록을 나열하는 대신 즐겨찾기한 유치원을 우선 추천하는 방식이다. 대화 연속성도 강화돼, “근처 치과로 가자” 후 “영업 중인지 알려줘”라고 연이어 질문하면 경로 안내와 영업 시간을 함께 제공한다.AI 에이전트 시장의 급성장이번 티맵 업데이트는 글로벌 AI 에이전트 시장의 급성장 추세와 맥을 같이 한다. 시장조사기관 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 AI 에이전트 시장 규모는 올해 76억 달러에서 2030년 471억 달러로 연평균 45.8% 성장할 것으로 전망된다.SK텔레콤의 에이닷은 7월 말 기준 가입자 1000만 명을 돌파했으며, 최근 베타 서비스로 선보인 ‘노트’와 ‘브리핑’ 기능도 출시 한 달 만에 80만 명 이상의 사용자를 확보하는 등 빠른 확산세를 보이고 있다.김지훈 SK텔레콤 AI사업전략본부장은 “에이닷을 티맵에 도입함으로써 명령어 중심의 일방향적 소통을 넘어 운전자의 의도를 이해하는 자연스러운 대화 경험을 제공하고자 한다”며 “에이닷이 사용자의 니즈를 선제적으로 파악하고 원하는 후속 행동까지 매끄럽게 수행할 수 있도록 지속 고도화하겠다”고 밝혔다.이번 업데이트는 17일부터 안드로이드에서 우선 제공되며, iOS에는 순차적으로 확대될 예정이다.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티로 정리)주요 내용 요약- 온디바이스 AI란?기존 클라우드 AI가 데이터센터에 의존하는 데 반해, 온디바이스 AI는 단말기 내부에서 AI를 직접 실행합니다. 네트워크 장애 시에도 작동 가능하며 데이터가 외부로 나가지 않아 개인정보 보호에 유리합니다. 다만, 모델 크기, 메모리, 전력 제한과 발열 문제 등이 단점입니다.- 시장 현황과 성장 전망2024년 온디바이스 AI 시장 규모는 약 148억 7천만 달러이며, 연평균 27.9% 성장해 2030년에는 650억 달러 규모로 확대될 전망입니다. 2034년에는 1,741억 달러까지 성장할 것으로 예상됩니다.- 기술적 해결책모델 크기가 큰 대형 AI는 온디바이스에 적합하지 않아 소형 언어 모델(Small Language Model, SLM)이 주목받고 있습니다. Microsoft 등의 연구 결과, 양질의 데이터로 소형 모델도 고성능을 보일 수 있으며, 모델 크기를 줄이는 양자화 기법 등이 적용됩니다.- 온디바이스 AI 전용 하드웨어GPU 대신 전력 소비와 발열이 적은 AI 전용 연산 칩(MPU)이 사용되며, 모바일 AP(애플리케이션 프로세서)에 통합되어 효율적으로 AI를 구동합니다.- 글로벌 기업 동향애플은 프라이버시를 강조하며 온디바이스 AI를 강화하려 하지만 AI 모델 개발에 어려움을 겪고 있으며, 외부 AI 모델 도입도 검토 중입니다. 구글은 자체 하드웨어와 온디바이스 모델을 결합해 픽셀 스마트폰에 적용 중입니다. 메타, 마이크로소프트 등도 온디바이스 AI에 집중합니다. 퀄컴은 스냅드래곤 칩으로 시장을 확장 중이며, 화웨이도 미국 제재 속에서도 기술력을 키우고 있습니다.- 한국의 대비와 성과삼성전자는 2024년 세계 최초 온디바이스 AI 스마트폰 S24를 출시하며 시장을 선도하고 있습니다. 삼성은 2025년까지 4억 대 기기에 갤럭시 AI를 탑재할 계획입니다. 국내 중소기업과 스타트업도 온디바이스 AI 분야에서 혁신상을 다수 수상하며 성장 중입니다.- 경제적/환경적 측면데이터센터 운영 비용과 전력 수요가 크게 증가하는 반면, 온디바이스 AI는 에너지 효율이 좋고 탄소 배출 감소에도 긍정적입니다. ESG 경영을 중시하는 기업들이 온디바이스 AI를 선호하는 이유입니다.- 미래 전망온디바이스 AI는 스마트폰뿐 아니라 PC, 스마트 안경, 자동차, 드론, 전투기 등 다양한 기기로 확장되어 AI 생태계를 변화시킬 것이며, 한국도 강한 IT 하드웨어 기반과 스타트업 생태계로 선두주자가 될 가능성이 크다고 평가됩니다.영상 시간대별 내용 요약00:00~04:00 - 온디바이스 AI 정의와 필요성- 정부가 2025년 하반기 AI 대전환 15개 과제를 추진하며 온디바이스 AI를 핵심 키워드로 설정.- 온디바이스 AI는 데이터센터를 거치지 않고 기기 내에서 AI 연산을 수행하는 기술.- 기존 스마트폰 AI 서비스는 클라우드 기반이라 네트워크 장애 시 사용 불가, 프라이버시 문제도 있음.- 온디바이스 AI는 지연이 거의 없고 네트워크 없이도 작동하며 개인정보 보호에 유리함.04:00~08:30 - 시장 현황 및 성장 전망- 데이터센터 운영비와 전력 수요가 급증해 클라우드 AI 운영에 부담 발생.- 2024년 온디바이스 AI 시장은 약 148억 7천만 달러, 연평균 27.9% 성장 예상.- 2030년에는 650억 달러, 2034년에는 1,741억 달러 규모까지 확대 전망.08:30~11:00 - 기술적 한계와 해법- 대형 AI 모델을 온디바이스에 그대로 넣기 어렵고, 메모리와 전력 제한 문제가 있음.- 소형 언어 모델(SLM)의 개발과 고품질 데이터 학습으로 성능 향상 시도.- 모델 크기를 줄이고 성능 유지하는 양자화와 가지치기 기법 도입.11:00~15:00 - 전용 하드웨어와 칩 기술- GPU 대신 전력 소비와 발열이 적은 AI 전용 MPU(매개변수 처리 장치)가 사용됨.- 모바일 AP에 MPU 등을 통합해 효율적으로 AI 기능 구동.- 스마트폰, PC, 안경, 자동차 등 다양한 기기로 온디바이스 AI 확장 중.15:00~18:30 - 글로벌 기업 전략과 경쟁- 애플은 프라이버시 중시하며 온디바이스 AI 강화하지만 자체 모델 개발에 어려움.- 구글은 자체 하드웨어와 AI 모델 결합해 픽셀 스마트폰에 온디바이스 AI 적용.- 메타, 마이크로소프트, 퀄컴, 화웨이 등도 온디바이스 AI 시장 공략 중.18:30~22:00 - 한국 기업과 생태계 현황- 삼성전자가 2024년 세계 최초 온디바이스 AI 스마트폰 S24 출시하며 시장 선도.- 삼성은 2025년까지 4억 대 기기에 갤럭시 AI 탑재 목표.- 국내 중소기업과 스타트업도 다수 혁신상 수상하며 온디바이스 AI 분야 성장.- 정부와 민간이 협력하여 자립적인 AI 생태계 구축 중.22:00~25:00 - 경제·환경적 이점과 미래 전망- 데이터센터 운영비와 탄소 배출 문제로 온디바이스 AI가 비용과 환경 측면에서 유리.- 온디바이스 AI가 AI 생태계 판도를 바꾸고 다양한 기기로 AI 보급 확대 기대.- 한국도 IT 하드웨어 강점과 스타트업 혁신으로 글로벌 온디바이스 AI 선도 가능.
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2025.09.17 등록
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