바이브 코딩 (Vibe Coding)
전 테슬라 AI 디렉터이자 오픈 AI 공동 창립자인 안드레 카파시(Andrej Karpathy)는 '바이브코딩(Vibe Coding)'이라는 개념을 SNS를 통해 제시했다.
바이브 코딩(Vibe Coding)”이라는 개념은 특정 한 명의 사람이 만든 정식 프로그래밍 언어나 기술 브랜드가 아니고, OpenAI, Replit, GitHub, Google 등 여러 기업과 개발자 커뮤니티가 함께 만들어낸 ‘개념적 흐름(코딩 방식)’이다. 즉, 누가 '만들었다'기보다는 AI 기반 자연어( 사람이 일상적으로 사용하는 말이나 글의 언어 )로 코딩 흐름 전체를 설명하는 새로운 트렌드 이름인 것이다. 이젠 비전문가도 아이디어만으로 애플리케이션을 개발할 수 있는 가능성이 열리는 것이다.
이미 8살 여자 아이가 유튜브를 통해 코딩을 하는 모습을 보여 주는 영상이 있다. https://www.youtube.com/watch?v=o5uvDZ8srHA 이 여자 아이는 코딩 용어를 사용하지 않고 45분 만에 해리포터와 대화할 수 있는 AI 서비스를 만든 것이다. 코딩을 단순한 기술적 작업이라기보다는 이렇게 자신만의 느낌과 상상력을 기반으로 기발한 하나의 창작 행위로 인식할 수 있게 된다. 정해진 틀에서 벗어나 본인이 원하는 방식으로 좀 더 유연하게 창의적인 시도가 가능하게 된다.
어떻게 작동할까?
바이브 코딩의 핵심은 LLM (Large Language Model)와 대규모 코드 학습이다. LLM은 대규모 언어 모델이라는 뜻이다. AI가 바이브 코딩을 할 수 있는 이유는 많은 코드와 설명을 학습해서 사람의 말을 컴퓨터 코드로 바꾸는 능력을 갖추었기 때문이다. 쉽게 말해서 수많은 책, 기사, 대화, 코드 등을 학습해서 사람처럼 언어를 읽고, 이해하고 , 대답할 수 있는 능력말이다.
Large -수십억 개의 문장과 단어, 코드 등을 학습,
Language- 자연어와 프로그래밍 언어까지
Model- 인공지능 알고리즘 구조- 뇌처럼 패턴을 배우는 수학적 시스템
< 예시 >
* 사용자가 자연어로 요구 입력 -> AI가 자동으로 코드를 생성 (Python, JavaScript 등)
* OpenAI <GPT-4> , Google <Gemini> , Anthropic < Claude>
AI는 진짜 사람처럼 이해하는 건 아니다. AI는 그동안 학습했던 내용들을 바탕으로 확률이 가장 높은 코드를 생성하는 것이다.
바이브 코딩을 활용 사례
- 플랫폼: Replit
- 기술: AI Agent + 자연어 입력
* 사례 -한 초등학생이 "친구랑 채팅할 수 있는 웹사이트"를 만들고 싶다고 입력 →AI가 HTML/CSS/JS로 자동 생성→ 채팅 기능, 입력창, 스크롤 UI까지 완성
* 사례 - “사용자가 도시를 입력하면, 3일짜리 여행 코스를 추천해 주는 앱을 만들고 싶어요”
→ GPT가 파이썬 + Flask 코드 전체 생성
→ 버튼 UI + 일정 랜덤 생성 + 출력 구현
→ 실제 포트폴리오로 사용!
* 사례 - 학생이 “동물이 점프하면서 먹이를 먹는 게임”을 자연어로 설명
→ ChatGPT가 코드 초안 작성
→ 학생이 수정하며 논리력 + 창의력 동시에 향상
- 팀: 2인 개발자 + 비개발 마케터 < 스타트업 MVP(시제품) 3일 만에 출시>
- 툴: ChatGPT + Bubble + Notion AI
* 사례 - 정기배송 신청 페이지 + 결제 시스템 + 관리 대시보드”
→ 마케터가 자연어로 요구사항 정리
→ GPT가 SQL, 백엔드 API 코드 생성
→ 3일 만에 MVP 완성 → 투자 피칭 성공
- 개발자: 엄마 한 명 + GPT-4 ( 특수 교육-자폐 아동을 위한 학습 앱 )
- 툴: ChatGPT + Kodular (앱 제작 툴)
사례- “아이의 인지능력에 맞는 단어 학습 게임”을 만들고 싶다 → GPT에게 단계별 설명
→ 인터페이스, 정답 확인, 점수 시스템까지 자동 생성
바이브 코딩의 문제점과 한계
1. 정확서의 문제가 있다. - 아직은 AI가 만든 코드가 완벽하지 않고 기능은 작동하지만 버그가 숨어 있을 수 있다.
2. 디버깅 한계 - 생성된 코드가 너무 길거나 복잡하면 어디서 문제가 생겼는지 파악하기가 어렵다.
3. 코드 품질 저하 - 가독성이 낮은 코드, 중복 코드, 비효율 적이거나 비표준적일 수 있다.
4. 보안 취약 - 생성된 코드에 해킹 취약점이 포함되어 있을 수 있다.
5. 저작권 문제 - 생성된 코드가 다른 코드와 유사할 가능성이 있어서 상업적 사용 시 주의가 필요하다.
6. 도구 의존성 - 인터넷이 없거나 Replit, ChatGPT 같은 도구 없이는 무력하다.
바이브 코딩의 미래는?
미래에는 기술적인 면에서 디자인, 기능, 배포까지 AI가 스스로 다 처리하는 올인원 개발 파트너가 될 것이다. 또한 교육에 있어서는 '코딩 수업'대신 '무엇을 만들 것인지'를 고민하는 문제 해결 중심적 사고를 배우게 될 것이다. 따라서 어떻게 표현할지, 어떻게 구조화할지 설명할 수 있는 능력이 중요해지겠다. 또한 누구나 개발자가 되는 시대, 시민 개발자, 디지털 창업이 좀 더 쉬워질 수 있다.
우리가 준비해야 할 것
1. AI와 협업하는 방법 배우기
2. 프롬프트 작성 능력 ( AI에게 정확히 말하는 능력)
3. 창의력 + 논리력 + 설명력 기르기
4. AI도구 익히기 (Replit, Gemini, ChatGPT 등)
5. 나만의 프로젝트 해보기 (앱, 게임, 웹툴 등)