AI로 기존 소프트웨어와 기기의 기능을 분석하고 비슷하게 만드는 일이 확산하고 있다. 스마트 TV의 광고와 불필요한 프로그램을 제거하거나, 제조사가 지원을 중단한 기기를 되살리는 데 쓰이는 한편, 버그가 많은 복제 소프트웨어와 보안 위험도 우려된다.
최근에는 AI를 활용해 스마트 액자를 달력으로 바꾸고, 베이비 모니터의 광고를 없애거나, 작동이 멈춘 룰루레몬 스마트 거울에 새 소프트웨어를 설치하는 사례가 소개됐다. 샤오미 TV에서 광고와 불필요한 프로그램을 제거하고 새 화면 실행기를 만든 사례도 있다. 이런 작업은 새로 프로그램을 만드는 바이브 코딩과 달리, 기존 소프트웨어의 기능을 복제하거나 독점 하드웨어에 오픈소스 소프트웨어를 설치하는 방식이다.
이 흐름에 불을 붙인 프로젝트 ‘Reverse Engineer Anything’은 앱의 소스 코드 없이 기능을 조사하고, 작동 방식을 설명하고 근거를 보여준 뒤 다른 프로젝트에 비슷한 기능을 만드는 데 AI를 활용한다. 원문 작성 당시 GitHub에서 별 34만 2,000개 이상을 받았다. 기존에도 오픈소스 코드와 사용자 커뮤니티가 기기를 수리하거나 취약점을 찾아 수정해 왔지만, AI는 이런 작업의 진입 장벽을 낮췄다.
오픈소스 소프트웨어의 정치를 연구하는 마이크 놀런(Mike Nolan)은 404 Media에 AI로 원하는 기능을 재현하기가 쉬워져 이런 복제 작업이 늘고 있다고 말했다. 다만 소프트웨어를 유지·관리하는 데는 많은 노력이 들기 때문에 복제물이 충분히 안정적이지 않을 수 있고, 기업이 이를 실제로 얼마나 도입할지는 불분명하다고 덧붙였다.
우려는 복제 소프트웨어의 품질과 안전성이다. AI가 만든 코드는 원본과 같지 않을 수 있고, 버그가 있거나 제대로 작동하지 않을 수 있다. 사용자가 문제를 이해하거나 고치지 못한 채 이를 기기와 온라인 커뮤니티에 빠르게 배포하면 검토와 관리가 어려워질 수 있다. 인터넷에 연결된 기기에 신뢰할 수 없는 코드를 설치하면 보안 문제가 생길 가능성도 있다.
이 기술이 모든 사람이 직접 소프트웨어를 만들게 하거나 대기업을 무너뜨린다고 단정할 수는 없다. 다만 기사에서는 AI로 제품을 복제해 경쟁사를 가격으로 압박하는 사례와, 제조사가 제한한 기능을 되살리는 활용이 함께 나타날 수 있다고 전망한다. 편리한 수리 수단이자 제품 복제 도구인 만큼, 이용자는 출처와 코드의 안정성을 확인하기 어려운 소프트웨어를 기기에 설치할 때 위험을 고려해야 한다.
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