일반 코딩 넘어 SI·SM 반영 차별화
이름·생년월일 등 민감정보 유출 방지
기간 단축·품질 높여 생산성 30% 향상
LG CNS가 기업 환경에 최적화한 ‘챗GPT’ 기반 ‘AI 코딩’을 개발했다. 챗GPT를 사용하듯 자연스럽게(자연어) 질문하면 AI가 기업 환경에 맞춰 자동으로 코드를 짜주는 게 핵심이다.
고객사 데이터를 기반으로 답변하고 고객 정보 유출을 방지하는 등 챗GPT의 한계를 극복하는 기능을 담았다.
LG CNS ‘AI 코딩’은 시스템, 애플리케이션(앱) 등을 구축할 때 개발자 코딩 업무를 지원하는 생성형 AI 서비스다. 일반적 코딩 AI 프로그램과 달리 시스템통합(SI)·시스템관리(SM) 프로젝트의 코딩 표준과 개발 환경 특성을 반영한 코딩이 가능하다는 점이 특징이다.
LG CNS는 이를 위해 자체 개발한 ‘AI 코딩 오케스트레이터’ 기술과 챗GPT를 접목했다. 오케스트레이터는 챗GPT를 포함한 ‘대규모 언어모델(LLM)’이 고객사 데이터를 기반으로 사용자에게 답변 가능하도록 연계 역할을 하는 기술이다. 챗GPT는 공개된 데이터만을 학습한 모델이기 때문에 특정 기업이 보유한 데이터는 알지 못한다.
AI 코딩에 적용된 오케스트레이터는 개발자의 명령어나 질문을 기반으로 프롬프트(Prompt·최적화된 질문)를 구성해 챗GPT에 제공한다. 이를 통해 기업 상황에 최적화한 코드를 산출한다.
기업이 챗GPT를 활용할 때 최대 우려 사항인 정보 유출 방지 기능을 담은 것도 특징이다. 금융권에서 챗GPT를 사용할 경우 실수로 고객 이름, 자산규모 등 개인정보를 입력하더라도 오케스트레이터가 이를 감지하고 마스킹 하는 등 가명정보 처리해 해당 정보가 외부로 유출되지 않도록 조치한다.
‘AI 코딩’은 개발자 요구 사항에 따라 다양한 기능을 지원한다. △코드변환 △코드생성 △코드추천 △코드 품질검사가 대표적이다.
코드변환은 과거 코드를 현재 시스템 버전에 맞는 코드로 자동 변환해주는 기능이다. 코드생성은 개발자가 자연어로 명령하는 내용에 따라 기존 코드 맥락을 분석해 자동으로 코드를 생성한다. 코드추천은 개발자가 코드를 작성하는 과정에서 다음 단계에 작성할 코드를 미리 추천해주는 기능이다. 코드 품질검사는 코드에서 시스템 오류를 발생시키는 부분, 보안에 취약한 코드, 성능 저하에 원인이 되는 부분 등을 탐지해 자동으로 수정하는 기능을 제공한다. 개발자는 코드에서 오류 원인을 찾고 수정을 하는데 긴 시간을 투입하게 되는데, ‘AI 코딩’이 시간을 크게 단축시켜 준다.
LG CNS는 ‘AI 코딩’ 서비스를 통해 시스템 개발 기간 단축과 품질 향상으로 서비스 개발 생산성을 30% 이상 높일 것으로 기대했다.
안현정 LG CNS 애플리케이션아키텍처담당 상무는 “AI 코딩은 코드 품질과 표준, 개발 환경과 아키텍처 등 프로젝트 특성을 반영한 최적화된 코드를 작성할 수 있도록 지원한다”며 “개발자의 훌륭한 러닝메이트 역할을 수행하며 고객사 서비스 생산성을 극대화할 것”이라고 말했다.
김지선 기자 river@etnews.com
