리눅스 커널과 PHP의 사례는 AI가 코드 작성과 버그 발견을 쉽게 만들어도, 결과를 판단하고 수정 방향을 정할 숙련자는 여전히 부족하다는 점을 보여준다. 애비 컨스(Abby Kearns)는 프로젝트와 기업이 신규 기여자를 가르치고 검토하는 데 필요한 시간을 지원해야 한다고 주장한다.
리누스 토르발스는 10월 8일 프라하에서 열린 리눅스 커널 유지보수자 정상회의에서, 일주일 전 처음 커널 작업에 대규모 언어 모델(LLM)을 사용했고 이제는 도구 없이 일하고 싶지 않다고 말했다. 바꾼 함수의 모든 호출 지점을 직접 찾아 수정하는 대신 도구에 맡길 수 있다는 실용적인 이유에서다. LWN의 조너선 코벳 보도에 따르면 토르발스는 별도 프로젝트에서 몇 달간 LLM을 시험하며 나쁜 답변을 내지 않도록 설정하는 데 6개월이 걸렸다고 했다. 세션이 끝날 때마다 결과를 정리해야 했고, 코벳은 이 정도 작업은 무료 계정으로 할 수 없다고 전했다.
토르발스는 커널을 누구보다 잘 알기 때문에 잘못된 답을 알아보고 도구를 더 나은 방향으로 이끌 수 있었다. 반면 커널 7.3 개발 주기에는 첫 기여자가 거의 800명 들어왔고, 변경 집합 약 10개 중 하나에 AI 지원 표시가 붙었다. 토르발스는 코드베이스를 모르는 사람의 패치가 늘었다며, 기여자가 코드를 배우거나 참여에 필요한 만큼 LLM에 투자해야 한다고 말했다. 아른 베르크만은 LLM을 쓰는 사람들이 배우지 않는다고 우려하며 한 기여자가 패치 버전을 50개 보낸 사례를 들었다. 슈아 칸은 맞춤법 수정 기여자들과 꾸준히 소통하며 장기적으로 남을 사람을 가려볼 수 있다고 봤다.
PHP에서도 코드의 작동 방식을 깊이 이해하고 수정 방법을 판단할 사람이 부족했다. 프로젝트는 10월 21일, 인증되지 않은 공격자가 PHP를 실행하는 웹 서버에서 코드를 실행할 수 있는 중대 취약점 두 건의 수정 사항을 공개했다. 핵심 버그는 한동안 존재했다. 코어 개발자가 2024년에 징후를 처음 발견했고, Calif는 8월에 원격 악용이 가능하다고 보고했으며, 오픈AI도 이후 독립적으로 찾아냈다. 버그 발견보다 시간이 걸린 일은 여러 수정안의 장단점을 따져 해결책을 고르는 것이었다. 엔진을 깊이 아는 사람이 적어 작업이 몇 달 동안 멈췄다 다시 시작되기를 반복했다. PHP Foundation은 지연을 보안팀의 의사결정 과정과 자원 부족이 함께 만든 구조적 실패라고 평가했다. 재단은 AI를 활용한 보안 연구로 보고가 크게 늘어 소규모 보안팀의 부담도 커졌다고 밝혔다.
컨스는 프로젝트가 AI 도구 사용을 허용하는지보다, 도구가 내놓은 결과를 판단할 사람을 계속 키우는지가 중요하다고 본다. 문서로 기여 절차를 안내하는 것만으로는 부족하며, 경험 많은 개발자가 신규 기여자와 어려운 코드 검토를 함께하며 판단 능력을 전할 시간이 필요하다는 주장이다. 커널을 35년간 다룬 토르발스처럼 차세대 유지보수자가 전문성을 쌓을 수 있도록, 해당 프로젝트에 의존하는 기업도 검토와 교육에 필요한 시간을 지원해야 한다고 덧붙였다.
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