핵심 비유
스마트폰 자동완성 키보드 비유: 문자를 보낼 때 키보드가 '안녕하' 뒤에 '세요'를 제안하는 것처럼, AI 코드 자동완성도 내가 입력한 코드 문맥을 읽고 '다음에 가장 어울리는 코드 조각'을 제안한다. 차이는 스마트폰 키보드가 내 문자 습관을 학습하는 반면, Copilot은 전 세계 수억 명 개발자의 코드 전체를 학습해 훨씬 정교하게 예측한다는 점이다.
핵심 포인트
- AI 코드 자동완성 도구(GitHub Copilot, Cursor 등)는 수십억 줄의 공개 코드를 학습한 대형 언어 모델(LLM)이다 — 사람이 규칙을 직접 넣은 게 아니라, 방대한 코드 패턴을 스스로 학습한 것이 핵심.
- AI는 내가 지금까지 입력한 코드·주석·함수 이름을 '문맥(context)'으로 읽고, 다음에 올 가능성이 가장 높은 코드 토큰을 예측해 제안한다 — 마치 스마트폰 키보드가 다음 단어를 예측하는 것과 같은 원리.
- 완벽하지 않다. AI가 제안한 코드에는 버그·보안 취약점·저작권 문제가 섞일 수 있어, 개발자가 직접 검토하고 판단하는 능력이 여전히 필요하다.
- 코드 자동완성 AI는 '대신 코딩해 주는 기계'가 아니라 '페어 프로그래머(짝 프로그래머)' 역할이다 — 아이디어를 제안하지만, 무엇을 만들지·코드가 옳은지 최종 결정은 사람이 한다.
- GitHub Copilot, Cursor, Claude Code 등 다양한 도구가 이미 현업 개발자들에게 사용되고 있으며, 연구에 따르면 반복 작업 생산성을 약 55% 향상시킨다 — AI 도구를 잘 다루는 능력이 미래 직업에서 중요한 경쟁력이 된다.
교사 팁
도입 활동 — '예언자 게임': 수업 시작에 교사가 칠판에 파이썬 코드 일부(예: def add(a, b):)를 쓰고, 학생들에게 "다음 줄에 뭐가 올 것 같아?"라고 질문한다. 학생 예측을 3~5개 받은 뒤, 실제로 VS Code + Copilot(또는 교사 화면 시연)으로 AI 제안을 보여준다. "AI도 너희처럼 패턴을 보고 예측한 것"임을 연결하면 원리가 직관적으로 전달된다. 이후 주석만 입력(# 두 숫자를 더해서 반환하는 함수)했을 때 AI가 코드 전체를 생성하는 시연을 추가하면 학생 호기심이 극대화된다.