[IT 소식] 딥마인드, 코드 생성 AI ‘알파코드’ 공개

딥마인드, 코드 생성 AI ‘알파코드’ 공개

프로그램 경연 대회에서 평균 상위 54% 점수 획득

흰색 코드 조각은 알파코드 AI 시스템에서 작성했고 보라색 코드 조각은 사람이 작성했다.(사진=딥마인드)

딥마인드가 프로그램을 작성하는 코드 생성 인공지능(AI) 시스템 ‘알파코드(AlphaCode)’를 공개했다.

딥마인드는 프로그램 경연 대회에서 출제된 문제를  해결하는 수준의 컴퓨터 프로그램을 작성하는 알파코드 AI 시스템을 개발했다고 8일(현지시간) 블로그에 발표했다.

알파코드는 평균적으로 프로그래밍 대회 참가자의 상위 54% 내의 점수를 얻었다. 프로그래밍 경연에서 경쟁력 있는 수준의 성능에 도달한 최초의 코드 생성 AI라 할 수 있다.

프로그래밍 경연은 인기있고 도전적인 활동이다. 수십만 명의 프로그래머가 코딩 대회에 참여해 경험을 쌓고 협력적인 방식으로 자신의 기술을 선보인다. 대회 기간 동안 참가자들은 주어진 문제를 해결하기 위한 프로그램을 작성한다.

예를 들면 특정 제약 조건 내에서 도로와 건물을 배치하는 방법을 찾거나 맞춤형 보드 게임에서 승리하기 위한 전략을 만드는 문제가 주고, 참가자가 얼마나 많은 문제를 해결했는지에 따라 순위를 매긴다.

기업에서도 이를 채용 도구로 사용하거나 소프트웨어 엔지니어 채용 과정에서 유사한 유형의 문제로 지원자의 코딩 능력을 시험한다.

이러한 대회에서 두각을 나타내기 위해 요구되는 문제 해결 능력은 기존 AI 시스템의 능력을 넘어선다.

그러나 최근 생성 AI에 활용한 대규모 변환기 모델을 대규모 샘플링 및 필터링과 결합해 해결할 수 있는 문제의 수에서 상당한 진전을 이뤘다. 선택한 공개 깃허브 코드에서 모델을 사전 훈련하고, 상대적으로 작은 프로그래밍 경연 대회의 데이터 세트에서 미세 조정한다.

알파코드 프로세스 (사진=딥마인드)

평가 단계에서는 각 문제에 대해 많은 양의 C++ 및 파이썬 후보 프로그램을 생성한다. 이전에 코덱스와 같은 모델을 사용하여 수십 또는 수백개의 후보를 생성한 반면 딥마인드는 알파코드가 최대 100만개 이상을 생성하도록 했다.

그런 다음 최종 평가를 위해 후보 프로그램들을 프로그램 구조의 유사성에 따라 클러스터링하고 각 클러스터에서 프로그램을 필터링해 총 10개의 후보 프로그램으로 구성된 솔루션 세트를 제출한다. 이 프로세스를 자동화해 디버깅, 컴파일, 테스트 통과 및 최종 제출에 대한 시행착오를 줄였다.

케빈 엘리스 코넬대 컴퓨터 과학자는 이것이 알파코드의 프로세스에서 가장 혁신적인 단계라고 말했다.

딥마인드는 학습 후 알파코드는 할당된 문제의 34%를 해결했다고 밝혔다. 비슷한 벤치마크에서 코덱스는 한자릿수 성공을을 달성했다.

그 성능을 더 테스트하기 위해 딥마인드는 알파코드를 코드포스(Codeforces)에서 주최하는 온라인 코딩 대회에 참가시켰다. 참가자가 최소 5000명 이상인 대회에서 알파코드는 참가자의 45.7%를 능가했다.

또 프로그램을 훈련 데이터베이스의 프로그램과 비교한 결과 코드나 논리의 많은 부분을 복제하지 않고 창의적으로 만들었다는 것을 발견했다. 

유지아 리 딥마인드의 컴퓨터 과학자는 "AI 코딩이 경쟁에서 이기는 것 이상의 활용성이 있다"며 "개발자가 더 높은 수준 또는 더 추상적인 수준에서 작업할 수 있도록 소프트웨어가 잡다한 작업을 수행하거나 비전문가가 간단한 프로그램을 만드는 데 도움을 줄 수 있다"고 말했다.

다른 문제도 있다. 알파코드는 문제당 수백억에서 수조 건의 작업을 한다. 어마어마한 컴퓨팅 성능을 요구한다. 더구나 온라인 프로그래밍 경쟁에서 해결한 문제는 단편적이지만 실제 프로그래밍은 분산된 대규모 코드 패키지를 관리해야 한다. 이를 위해서는 소프트웨어에 대한 보다 포괄적인 이해가 필요하다.

일부 전문가는 장기적으로는 반복해 개선하는 소프트웨어의 자기계발이 세계를 장악하는 초지능 AI로 이어질 수 있다고 우려한다. 그 시나리오가 먼 것처럼 보일 수 있다. 하지만 전문가들은 ​​AI 코딩 분야에 안전지침이나 규제 도입이 시급하다고 말한다.

박찬 위원 cpark@aitimes.com

원문 : http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=148344