AI 분야의 최근 동향: OpenClaw와 자율적 인공지능

개발자들이 오늘 하고 있는 일을 우리 모두가 내일 하게 될 것입니다.

2023년, 저는 ChatGPT의 출시에 놀랍게도 놀라지 않았습니다. 그것이 할 수 있는 거의 모든 것은 이미 GPT-3로 가능했습니다. AI 개발자들은 이를 이해했지만, 전 세계가 GPT-3가 실제로 얼마나 중요한지 깨닫기 위해서는 ChatGPT가 필요했습니다. 열광은 한 제품 세대 늦게 도착한 셈입니다.

비슷한 일이 지금도 끓어오르고 있습니다.

OpenClaw라는 프로젝트가 사용자 자신의 컴퓨터에서 실행된다는 이유로 개발자 커뮤니티를 강타했습니다. ChatGPT가 아무리 강력해도, 만약 그것이 사용자의 모든 파일에 접근하여 읽고, 쓰고, 명령을 실행하고, 심지어 애플리케이션을 실행할 수 있다면 상상해 보십시오. “이 정보를 새 파일에 저장해 줘”라고 말하거나, “이 폴더에 있는 스프레드시트를 보고 내가 작성 중인 문서에 통합해 줘”라고 요청하거나, 심지어 직접 소프트웨어를 실행하라고 요청할 수도 있습니다. (제 경험상, 마지막 부분은 아직 제한적이지만 빠르게 개선되고 있습니다.)

Claude Code는 거의 정확히 1년 전에 이와 동일한 핵심 기능으로 출시되었지만, 코딩 도구로 포지셔닝되었습니다. 본질적으로 Cursor의 경쟁자였죠. 개발자들은 이를 좋아했습니다. OpenClaw가 한 일은 전 세계에 AI가 단순히 사용자와 함께 생각하는 것이 아니라 실제로 사용자의 컴퓨터를 운영한다는 것이 무엇을 의미하는지 엿보게 한 것입니다.

핵심적으로 OpenClaw는 대규모 언어 모델 옆에 위치한 오픈소스 파일 세트로, 이 모델은 기계에서 명령을 실행할 수 있는 권한을 부여받았습니다. 여기에는 자체 코드 수정도 포함됩니다. OpenClaw 자체는 유행에 그칠 수도 있지만, 방향적으로 중요한 질문들을 표면화시켰습니다.

가장 명백한 변화는 패러다임의 변화입니다: 행동할 수 있는 소프트웨어. 텍스트를 생성하는 것뿐만 아니라, 브라우징하고, 파일을 편집하고, 프로그램을 실행할 수 있습니다. 그 단일한 변화가 두 가지 놀라운 2차 효과를 낳았습니다.

첫째, OpenClaw는 차세대 소프트웨어에서 데이터베이스가 일급 시민이어야 한다는 가정에 도전합니다. 전통적인 데이터베이스를 중심으로 구축되기보다는, 주로 사람이 읽을 수 있는 파일 위에 구축되었습니다. 장기 기억을 위해 학습 내용을 벡터 데이터베이스에 통합하기는 하지만, 핵심 아키텍처는 스키마 우선이 아닌 파일 기반입니다. 예를 들어, 그 이름과 목적은 Identity.md라는 파일에 저장되어 있으며 “vibe: 캐주얼하고 기술적 – 접근하기 쉽지만 정확한”과 같은 내용을 담고 있고, 그 “영혼”은 Soul.md에 저장되어 “진정으로 도움이 되라, 보여주기식으로 도움이 되지 말라 – 불필요한 말은 생략하고, 그냥 도와라; 의견을 가져라 – 나는 반대할 수 있고, 선호할 수 있고, 무언가를 흥미롭거나 지루하게 느낄 수 있다 – 묻기 전에 스스로 해결책을 찾아보라 – 먼저 스스로 알아내려고 하고, 막히면 물어보라”와 같은 내용을 담고 있습니다.

이는 궁극적으로 AI 애플리케이션 계층이 어떤 모습일지에 대한 질문입니다. 주목할 점은, OpenClaw는 추가적인 모델 학습이나 파인튜닝을 포함하지 않습니다. 이는 애플리케이션 계층이 주로 독점 데이터로 학습된 파인튜닝된 LLM들로 구성될 가능성 있는 세계와 대비됩니다. 제 추측은 두 접근 방식이 공존할 것이지만, OpenClaw는 흥미로운 길을 보여줍니다.

둘째, OpenClaw는 중요한 질문과의 직접적인 대결을 강요합니다: 소프트웨어가 코드를 실행하고 사용자의 파일을 자율적으로 편집하도록 허용되어야 할까요?

이는 기능성, 프라이버시, 통제력의 교차점에 있습니다. AI 시스템이 최대한 유용해지려면, 우리 시스템에 쓰기 권한이 필요할 것입니다. 그것은 신뢰를 요구합니다.

OpenClaw의 신뢰 문제에 대한 해결책은 간단합니다: 모든 것을 오픈소스로 만드는 것입니다. “나는 블랙박스야, 날 믿어”라고 말하는 대신, “여기 모든 코드가 있어. 검사해 봐. 로컬에서 실행해 봐. 소유해 봐.”라고 말합니다. (그렇게 말했지만, 사람들은 정확히 그렇게 했고 현재 보안은 부족해 보입니다.)

미래의 AI 애플리케이션 계층에 대해 생각할 때, OpenClaw는 흥미로운 방향을 가리키지만, 이는 분명히 캄브리아기 대폭발 같은 느낌을 주는 첫 번째 불꽃에 불과합니다. OpenClaw가 출시된 지 2주 만에 우리는 이미 개발자들이 특정 작업(예: 금융 워크플로우)에 맞게 커스터마이징하고 그 적응 결과를 오픈소스로 공개하는 것을 보았습니다. Moltbook을 통해 여러 에이전트를 연결하는 실험도 있었고, Moltbook이 에이전트가 “사회화”할 수 있도록 하여, 부산물로 에이전트들이 선호하는 도구에 대해 논의하게 하고, 결국 에이전트 자신들을 위한 도구가 구축되게 했습니다.

만약 우리가 개발자들이 오늘 하는 일이 우리 모두가 내일 하게 될 일이라고 믿는다면, AI는 이미 세 가지 핵심 원시 요소를 통해 소프트웨어가 구축되는 방식을 바꾸었습니다:

• 하네스(Harnesses) — Cursor와 같은 IDE나 Claude Code와 같은 명령줄 도구처럼, 모델에 대한 의견이 반영되고 사용자 정의 가능한 인터페이스를 제공하는 도구들
• 사용자 정의 프레임워크(Customized frameworks) — 개발자의 사고와 작업 방식을 인코딩하는 가볍고 평문의 아티팩트(종종 README 파일). 모델들은 핀볼 기계처럼 이러한 파일들 사이를 오가며: 디자인 가이드라인을 참조하고, 평가자를 확인하며, 자신의 출력을 검증합니다
• 검사 가능한 모델(Inspectable models) — 개발자가 검증할 수 있는 출력을 생성하는 시스템. 하네스와 평가자가 개선됨에 따라, 개발자들은 점점 더 코드를 덜 보게 될 것입니다

우리는 여전히 소프트웨어 구축 방식의 극적인 변화의 첫 이닝에 있습니다.

여기에는 부정적인 측면도 있습니다. 모든 산업이 자신들의 “냅스터 순간”을 맞고 있습니다. 소프트웨어 개발이 인터넷에 의해 처음으로 붕괴된 음악 산업처럼, 우연히 첫 번째가 되었을 뿐입니다. 다른 산업들도 뒤따를 것입니다. 하지만 이는 단순히 유통 방식의 변화가 아닙니다. 이는 작업 자체가 수행되는 방식의 변화입니다. 이는 소셜 미디어의 부상보다는 관계형 데이터베이스의 발명에 더 가깝게 보입니다.

하지만 긍정적인 측면도 있습니다. 이 변화는 전통적인 SaaS를 훨씬 넘어섭니다. 이러한 시스템들은 개인의 상황에 맞게 매우 개인화될 수 있어, 많은 사람들이 자신만의 맞춤형 소프트웨어를 갖게 될 수도 있습니다.

인스타그램 계정을 생성하면 관련 ID가 포함된 데이터베이스에 한 행이 생성된다는 사실을 보통 생각하지 않습니다. 하지만 그렇습니다. 같은 방식으로, 이러한 새로운 유형의 소프트웨어와 함께, 당신은 단순히 그것이 삶에 미치는 영향을 느끼게 될 뿐, 상호작용을 통해 당신이 효과적으로 코드를 작성하고 있다는 사실이나, 당신을 대신하여 코드가 작성되고 있다는 사실을 깨닫지 못할 수도 있습니다.

컴퓨터 과학에는 “자신을 반복하지 말라”는 격언이 있습니다. 어떤 작업을 한 번 이상 한다면, 함수를 작성해야 합니다. AI와 함께라면, 저는 심지어 무언가를 한 번 해볼까 생각만 해도, 자동화하기가 종종 충분히 쉬워서 즉시 자동화하는 것이 합리적이라는 점을 점점 더 깨닫고 있습니다.

앞으로 며칠 동안, 오늘날 소프트웨어가 당신 삶의 얼마나 많은 부분을 의미 있게 건드리지 않는지 살펴보십시오. 저는 이 새로운 종류의 도구들이 그 간격들에 자리 잡을 것이라고 믿습니다.