[디지털비즈온 김맹근 기자] 생성형AI와 로우코드(low-code) 소프트웨어는 많은 관심을 받고 있는 두가지 최신기술이다. 많은 전문가들은 이두가지 기술을 함께 사용하면 현상태를 뛰어넘는 혁신을 가속화할 수 있다고 기대한다. 마이크로소프트(Microsoft)의 ‘로우코드 시그널2023(Low-CodeSignals2023)’ 보고서에 따르면 최고혁신책임자와 IT전문가의 87%가“로우코드 플랫폼에 내장된 AI와 자동화가 증가하면 전체기능을 더 잘 사용할 수 있을 것”으로 보는 것으로 나타났다.
로우코드 및 노코드 플랫폼은 비즈니스 사용자가 코딩에 대한 지식없이도 자체 소프트웨어 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 데 중요한 역할을 해왔다. 이러한 플랫폼에 생성형AI가 추가되면서 전문개발자가 아닌 비즈니스 사용자들의 로우코드 및 노코드 시스템 사용이 급증하고 완전히 새로운 종류의 개발도구로 이어질 것이라고 전문가들은 말한다.
전문 개발자들은 챗GPT(ChatGPT)를 사용한 소프트웨어 개발을 테스트하기 시작했다. 현재까지는 챗GPT가 코드 검토 등의 작업에 유용하게 사용할 수 있지만, 복잡한 애플리케이션을 프로그래밍하는 개발자가 코딩을 완전히 AI도구에 맡기기는 어려울 것으로 보인다는 의견이 우세하다.
그러나 생성형AI는 로우코드 및 노코드 개발환경을 혁신할 준비가 되어있다고 분석가들은 입을 모았다. 로우코드 및 노코드 플랫폼에 생성형AI를 채택하는 것은 시스템사용의 장벽을 낮추고 비즈니스 사용자를 지원하여 개발 주기를 가속화하는 장점이 있다.
마이크로소프트, 로우코드 플랫폼에 생성형AI 제공
글로벌리서치 기업인 IDC의 마이클로젠(MicheleRosen) 리서치매니저는 시각적 개발자인터페이스의 이점을 생성형AI 모델과 결합하여 사용자가 자연어를 사용하거나 시각적 구성요소를 드래그 하는 방식으로 작업을 구체화하는 형태의 로우코드 및 노코드 플랫폼이 가장 이상적이라고 말한다. 생성형AI는 개발자의 작업이 필요한 텍스트와 멀티미디어 생성을 지원한다. 또한, 로우코드 및 노코드 공급업체는 채팅 인터페이스를 제공하여 앱 제작프로세스 전반에 걸쳐 개발자를 지원할 수 있다.
MS는 지난 5월23일(현지시간)개최된 빌드2023(Build2023)컨퍼런스에서 앱 개발을 혁신하고 로우코드 기술로 전문개발자와 일반사용자에게 더 많은 기능을 제공하는 파워플랫폼(PowerPlatform)을 발표했다. 파워플랫폼의 새로운 기능은 개발자의 속도, 민첩성, 복잡한기술환경에서 솔루션을 제공할 수 있는 능력을 향상시켜 개발자의 작업방식을 변화시킬 것으로 기대된다.
이플랫폼은 1,000개가 넘는 내장 데이터커넥터, 강력한 플랫폼구성요소, 사용하기 쉬운 개발환경을 통해 개발자의 생산성을 높여주는 포괄적인 로우코드 도구를 제공한다. 새로운 기능 중 가장 눈에 띄는 것은 파워페이지(PowerPages) 에코파일럿(Copilot)을 도입한 것으로, 파워페이지의 생성형AI를 통해 웹 사이트 개발을 간소화하고 속도를 향상시킨다. 또한 개발자는 코파일럿을 디지털 카피에디터로 사용하면 자연어 설명을 사용하여 텍스트를 빠르게 생성할 수 있으므로 효율적인 콘텐츠제작이 가능하다.
로우코드 개발에서 생성형AI 사용의 과제
기업이 생성형AI 기능을 갖춘 로우코드 및 노코드 플랫폼을 사용하면 여러가지 이점을 누릴 수 있지만, 고려해야 할 사항도 있다. 기업용 소프트웨어 회사인 페가(Pega)의 돈슈어만(DonSchuerman) CTO는 “책임있고 윤리적인 AI프레임워크”를 우선시해야 한다고 말했다. 책임 있고 윤리적인 AI에는 투명성이 요구된다.
AI가 특정결정을 내리는 방법과 이유를 설명할 수 있어야 한다. 슈어만은 AI를 사용한 개발과정에서 투명성을 기반으로 하지 않으면 기업은 최종 사용자에게 공정하고 책임감 있는 방식으로 서비스를 제공하지 못하는 시스템을 구축할 수 있다고 경고한다.
또한 이는 편향성 테스트의 필요성과도 맞닿아 있다고 말했다. 우리사회에는 잠재적 편견이 내재되어 있으며, 이는 데이터에도 잠재적 편견이 내재되어 있다는 것을 의미하므로 지속적으로 데이터의 편견을 테스트하고 경계해야 함을 강조한다.
코드개발시 생성형AI와 같은 모델을 사용하면 데이터 소스 및 지적재산권 등 여러가지 문제로 인해 법적문제가 발생할 가능성이 있다. 생성형AI가 완성한 결과물이 저작권 또는 특허 프로세스를 사용하는 지여부를 본질적으로 알 수 없다.
또한 생성형AI를 사용한다고 해서 특허 및 라이선스가 없는 코드를 애플리케이션에 가져오는 것에 대해 법적인 변명 사유로 인정받을 수 없다. 이로 인해 개발자가 코드의 침해여부를 확인해야 하는 점은 로우코드 및 노코드 플랫폼이 개발 시간을 단축할 수 있는 잠재력을 저해할 수 있다.
대표적인 사례로 자체버전의 코파일럿에 챗GPT를 사용하고 있는 깃허브(GitHub)는 이미 이 기술의 적법성에 이의를 제기하는 집단소송에 직면해 있다.