GSoC 2026에서 AI 도구를 사용하는 GSoC 참여자를 위한 안내

GSoC 조직의 문서를 읽고 커뮤니티에서 AI 도구 사용이 허용되는지 여부에 관한 안내에 주의를 기울이는 것이 중요합니다. Google에서는 조직에 GSoC 참여자에 대한 기대치를 명확하게 밝혀 달라고 요청했습니다.

AI 도구 사용이 적절한 시기 및 여부에 대한 의견은 조직마다 다릅니다.

일부 조직에서는 제안서 작성 등 AI 도구의 사용을 허용하지 않습니다. LLM에서 생성된 코드를 코드베이스에 허용하지 않는 곳도 있습니다.

다음은 AI 도구를 사용할 때 고려해야 할 몇 가지 사항입니다. 다시 말하지만 이 안내는 각 조직에 대해 포괄적이지 않습니다. 각 조직의 GSoC 안내를 읽고 허용되는 항목과 허용되지 않는 항목을 파악해야 합니다.

AI 도구를 사용해야 하는 시기에 관한 멘토의 조언

1. 항상 코드를 검증하고 완전히 이해하세요

가장 중요하고 자주 반복되는 조언입니다. 인간 기여자는 작업에 대해 100% 책임을 지므로 완전한 이해와 검증이 필요합니다.

  • AI가 생성한 내용을 항상 검증하고, 이해가 안 되거나 확실하지 않은 경우 이해할 수 있을 때까지 사용하지 마세요.

2. 핵심 로직이 아닌 연구 및 학습에 AI 사용

최적의 사용 사례는 프로젝트의 가장 중요한 부분에 대한 코드 생성기가 아닌 빠른 학습 또는 정보 검색 도구로 간주됩니다.

  • AI 도구를 주로 조사에 사용하고 코드 생성에는 덜 사용합니다.
  • AI 도구를 사용하여 이해하고 새로운 영역을 탐색합니다.

3. 지루하거나 '힘든' 작업 (상용구, 테스트, 디버깅) 오프로드

반복적이거나 시간이 오래 걸리거나 기존 문제 해결과 관련된 작업에는 AI를 사용하는 것이 권장되므로, 기여자는 지적 문제에 시간을 집중할 수 있습니다.

  • 상용구를 작성하고 리팩터링하는 데 사용
  • 모든 파일 이름을 추가하거나 일부 가져오기를 변경하는 등 단순 작업에만 사용하세요.
  • 프로젝트의 지루한 부분을 자동화하거나 테스트를 코딩하거나 디버깅하는 데 도움을 받습니다.
  • 사용자가 테스트 범위를 정의한 후 AI 도구를 사용해야 함

4. 라이선스 관련 우려사항

조직의 코드베이스에서 AI 생성 코드를 허용하는지 항상 조직에 직접 확인하세요. 이 주제에 관한 논의가 많으며 각 조직에는 자체 관점이 있으므로 잠재적인 GSoC 참여자는 조직의 구체적인 안내를 따라야 합니다.

멘토 및 GSoC 조직의 AI 도구 관련 우려사항

1. 학습 및 기술 개발 방해

가장 일반적인 우려사항입니다. 멘토는 AI를 사용하여 솔루션을 생성하면 학생이 프로그래밍, 문제 해결, 올바른 사고의 기본 기술을 개발하지 못할까 우려합니다.

2. 무조건적인 신뢰 및 이해/확인 부족

참여자는 정확성, 논리, 적용 가능성을 확인하지 않고 AI 생성 출력 (코드 및 텍스트)을 무작정 수락하는 경우가 많습니다. 개발자가 AI 도구를 무분별하게 사용하여 코드를 생성하면 생성된 내용을 이해하지 못하는 경우가 많습니다.

3. 코드/출력 품질이 낮음

AI 생성 코드는 품질이 좋지 않고, 가이드라인을 따르지 않으며, 버그가 포함되어 있고, 유지보수가 어렵거나, 멘토에게 추가 작업을 유발하는 경우가 많습니다.

  • 일반적으로 코드 품질이 낮음 (유지관리자 워크로드 증가)
  • 의미 없는 장황한 산문 생성

AI 생성 코드의 법적 영향은 조직과 멘토에게 심각한 문제입니다.

  • 일부 조직의 커밋 가이드라인에서는 대규모 언어 모델을 통해 생성된 코드가 OSS 라이선스를 위반할 수 있으므로 커밋을 금지합니다.
  • 저작권 문제

5. AI를 효과적으로 사용하지 못함

일부 우려는 AI 자체에 관한 것이 아니라 특히 복잡하거나 새로운 프로젝트 맥락에서 AI를 활용하는 기여자의 기술 부족에 관한 것이었습니다.

  • 코딩에 AI를 효과적으로 사용하려면 기술과 경험이 필요합니다.
  • 참여자가 프로젝트 주제를 이해하지 못하여 AI에 무엇을 물어야 정확한 정보를 얻을 수 있는지 모르는 경우가 있습니다.

6. 환경적 영향

대규모 AI 모델에 사용되는 막대한 양의 에너지 소비

7. 특정 또는 복잡한 작업에서 AI의 한계

멘토는 문제가 복잡하거나, 고유하거나, 새로운 기술을 다루는 경우 AI 도구가 실패하는 경우가 많다고 지적했습니다. 이는 GSoC와 같은 학습 환경에서 흔히 발생하는 일입니다.

  • 도구는 이전에 자주 해결된 문제를 해결하는 데 유용합니다. Google의 사명은 이전에 해결되지 않은 복잡한 문제를 해결하도록 학생들을 가르치는 것입니다.
  • AI는 제한된 컨텍스트에서 간단한 코드를 작성하는 것 외에는 모든 것을 작성하는 데 적합하지 않습니다.
  • 프로젝트에서 AI가 알지 못하는 기술을 사용할 수 있습니다.