오픈소스 프로젝트들이 AI 기여를 금지하는 이유
The growing divide between AI hype and software engineering reality
AI가 금융 시장에서 거품을 일으키고 있는 가운데, 실제로 LLM이 더 똑똑해지고 있는지 아니면 단지 우리를 더 잘 속이고 있는지에 대한 논쟁이 커지고 있습니다. 120개 오픈소스 프로젝트의 AI 정책을 검토한 결과, 37개 프로젝트가 AI 기여를 전면 금지했고, Linux 커널은 AI 사용을 허용하되 LLM 사용을 명시하도록 요구합니다. GCC, QEMU, Gentoo, Zig, Ghostty 등은 AI 기여를 거부하며, Codeberg, Sourcehut, Flathub도 AI 생성 콘텐츠를 금지합니다. Debian은 현재 AI 사용에 대한 투표를 진행 중이며, 일부는 전면 금지를 제안합니다. 이 글은 왜 전문가들이 AI 기여를 거부하는지, 정보 비대칭, 의인화, 온도 설정, 벤치마크의 한계 등을 통해 설명합니다.
LLM은 사기가 아니라 유용한 도구이지만, AI가 곧 인간을 능가하거나 효율성을 능가할 것이라는 생각은 사실이 아니며, 우리는 인간이 지금까지 만든 가장 복잡한 시스템을 만든 사람들의 말을 들어야 합니다.
HN 토론
87- slowin
이 글(그리고 그가 언급한 AI를 금지하는 오픈소스 프로젝트들)은 매우 반동적이라고 생각합니다.
> 하지만 AI가 능력이나 효율성 면에서 곧 인간을 능가하거나 이미 능가했다는 생각은 사실이 아닙니다.
AI는 이미 대부분의 개발자보다 낫습니다. 사람들이 기억하는 대체 현실이 무엇인지 모르겠지만, 인간 코더들은 대체로 코드 작성에 정말 형편없었습니다. LLM의 평균 PR이 인간의 평균 PR보다 훨씬 낫다고 생각합니다. 프로젝트 관리자가 선호하는 스타일과 아키텍처로 100% 코드를 작성합니까? 아닙니다. 인간도 그렇지 않았습니다.
AI에 대한 많은 합법적인 비판이 있다고 생각하지만, "코딩을 못한다"는 그중 하나가 아닙니다. 지난 몇 년 동안의 발전만 봐도 곧 AI가 어떤 사람보다 코딩을 잘하게 될 것임을 시사합니다. 30년 이상 코더로서 저는 이 사실을 받아들이고 받아들였습니다. 시스템, 소프트웨어 엔지니어링, 제품 디자인에 대한 지식을 활용하면 소프트웨어 개발의 황금기를 살 수 있습니다. 적어도 제게는 그렇게 느껴집니다.
- chermi
기술 채택과 과대광고 주기의 이 단계에서 정확히 예상되는 게시물입니다. 사람들은 기술과 기술 적응이 어떻게 작동하는지 이해하지 못한 채 과대광고에 휩싸였습니다. 그런 다음 6~12개월의 지연 지표를 통해 더욱 최악이라고 확신하게 됩니다. 기술이 쓸모없다고 가장 확신하는 바로 그때가, 기술을 채택하고 진정으로 이해하는 사람들이 그들을 먼지로 만드는 때입니다. 이에 대한 이름이 분명히 있을 텐데?
- karmakurtisaani
약간 관련이 있지만, 저는 LLM 지원 코딩이 소프트웨어 엔지니어링 일자리를 늘릴 것이라고 생각하기 시작했습니다.
생각해 보세요. 이제 코드는 값싸습니다. 회계사가 자신의 업무 흐름을 자동화하는 스크립트를 만들 수 있다는 것을 깨닫고, 뭔가를 대충 만들 것입니다. 이 스크립트는 회사의 회계 파이프라인의 중추가 될 것입니다. 이제 누군가 이 스크립트를 프로덕션화하고 유지 관리해야 하지만, 회계사는 그에 필요한 어휘조차 없으므로 소프트웨어 엔지니어를 고용하여 그렇게 하도록 할 것입니다.
단순화된 예이지만, 이런 일이 일어날 수 있다고 봅니다. 제가 가진 유일한 (개인적인) 문제는 LLM이 업무의 재미있는 부분을 차지한다는 것입니다.
- dave_sid
개발자들이 내일 모두 문을 나서서 조직이 오랫동안 선전해 온 대로 AI로 대체하게 하고, 그런 다음 무슨 일이 일어나는지 보게 되기를 바랍니다. 개발자가 코드만 작성하는 것이 아니라고 설명하는 것이 지루해집니다. "그럼 그들은 뭘 하죠?" 관리자가 잘난 척하며 말하는 소리가 거의 들릴 것 같습니다. 물어봐야 한다면, 당신은 결코 알지 못할 거예요… ♬ ♬ ♬ ♬
- dcanelhas
"please라고 말하지 않기" 부분에 대해. 저는 개인적으로 연습 삼아 공손한 언어를 사용하는 것을 좋아합니다. arXiv의 한 논문에 따르면, 독성 행동이 더 나은 정확도를 얻는다고 합니다.
https://arxiv.org/pdf/2510.04950
얼마 전에 발표되었습니다. 하지만 오늘날에도 여전히 유효한지 궁금합니다.