인공지능이 질문에 답하거나 문서를 요약하는 도구를 넘어 소프트웨어를 직접 설계하고 개발하는 단계로 이동하고 있다. 중국 공업정보화부는 2026년 9월 11일 ‘인공지능+소프트웨어 특별행동 실시방안’을 공개하고, 인공지능을 소프트웨어 개발 전 과정에 적용하겠다는 계획을 밝혔다.
정책의 핵심은 인공지능을 기존 소프트웨어에 부가 기능으로 넣는 수준에 머물지 않는다는 데 있다. 요구사항 분석과 프로그램 설계, 코드 생성, 시험, 오류 탐지, 보안 검증, 유지보수에 이르는 개발방식 자체를 바꾸겠다는 것이다.
소프트웨어 개발자는 지금까지 사람이 직접 프로그래밍 언어로 명령을 작성하고 오류를 찾아 수정했다. 생성형 인공지능이 발전하면서 자연어로 원하는 기능을 설명하면 인공지능이 코드를 만들고, 기존 코드의 문제점을 찾아 대안을 제시할 수 있게 됐다.
중국 정부는 기업의 상황을 고려해 세 가지 전환경로를 제시했다. 첫째는 지능형 프로그래밍 도구를 사용해 개발 생산성을 높이는 것이다. 둘째는 운영체제와 산업용 소프트웨어를 비롯한 기존 제품을 인공지능 기반으로 개선하는 것이다. 셋째는 소프트웨어 기업 자체가 산업별 인공지능 활용을 돕는 서비스 제공자로 전환하는 것이다.
지방정부가 ‘컴퓨팅 자원 이용권’ 등을 활용해 기업의 인공지능 도입비용을 지원하는 방안도 포함됐다. 중소 소프트웨어업체가 자체 대규모언어모델을 개발하지 않더라도 외부 모델과 지능형 프로그래밍 서비스를 이용할 수 있도록 진입장벽을 낮추려는 것이다.
그러나 인공지능이 만든 코드를 그대로 사용하는 데에는 위험이 따른다. 코드는 문장과 달리 작은 오류 하나가 시스템 전체의 장애나 보안사고로 이어질 수 있다. 인공지능은 실제로 존재하지 않는 함수나 자료를 만들어내거나, 오래된 개발방식을 제안할 수도 있다.
중국의 실시방안이 생성 코드의 안전심사와 신규 소프트웨어의 출시 전 보안검사를 강조한 이유도 여기에 있다. 인공지능이 코드를 빠르게 만들더라도 사람이 그 작동원리와 위험을 이해하고 최종적으로 검증해야 한다.
특히 금융과 의료, 교통, 전력, 행정 분야의 소프트웨어는 오류가 국민의 재산과 안전에 직접적인 영향을 줄 수 있다. 개발 속도를 높였다는 이유만으로 검증절차를 줄여서는 안 된다. 어떤 인공지능 모델을 사용했는지, 어떤 자료로 코드를 만들었는지, 누가 최종적으로 책임지는지를 기록하는 체계도 필요하다.
새로운 소프트웨어 형태로는 ‘AI 에이전트’가 강조됐다. 기존 프로그램이 이용자가 누르는 명령에 따라 한 가지 기능을 실행했다면, AI 에이전트는 목표를 이해하고 필요한 작업을 나누어 여러 프로그램과 자료를 연결해 처리한다.
예를 들어 기업의 구매담당자가 필요한 부품을 찾아달라고 요청하면 에이전트가 재고와 거래처, 가격, 배송일정을 확인하고 주문안까지 작성할 수 있다. 여러 소프트웨어를 하나씩 실행하지 않아도 하나의 에이전트가 업무과정을 연결하는 것이다.
이 과정에서는 권한 관리가 중요하다. 에이전트가 자료를 읽는 것과 계약을 체결하거나 돈을 이체하는 것은 전혀 다른 문제다. 인공지능에 필요한 만큼의 권한만 부여하고 중요한 결정에는 반드시 사람의 승인을 받도록 해야 한다.
중국은 개방형 소프트웨어 생태계도 강화할 계획이다. 인공지능 프로그래밍과 지능형 운영체제, AI 에이전트 관련 성과를 오픈소스 공동체에 공개하고 우수 프로젝트를 선발해 제조업 등 실제 산업에 적용하는 방안을 추진한다.
오픈소스는 기술개발 속도를 높이고 중소기업의 참여를 확대할 수 있다. 반면 프로그램의 출처와 라이선스, 보안 취약점을 제대로 확인하지 않으면 법적 분쟁이나 공급망 위험으로 이어질 수 있다. 공개돼 있다는 사실이 곧 안전하다는 뜻은 아니다.
고용에 대한 접근도 주목된다. 중국 정부는 인공지능 도입 과정에서 소프트웨어 개발자의 대규모·돌발적 실업을 방지하고 기존 인력을 고부가가치 직무로 전환하겠다는 ‘고용친화’ 원칙을 제시했다.
AI가 반복적인 코드 작성을 맡으면 초급 개발자의 업무가 줄어들 가능성이 있다. 그러나 코드 검토와 보안, 시스템 설계, 산업 지식과 인공지능을 결합하는 새로운 업무는 늘어날 수 있다. 문제는 사라지는 직무와 새로 생기는 직무 사이에 시간과 역량의 차이가 존재한다는 점이다.
한국에서도 생성형 인공지능을 활용한 코딩이 빠르게 확산되고 있다. 대기업뿐 아니라 스타트업과 학교에서도 AI 코딩 도구를 사용한다. 그러나 기업별 지침과 보안기준, 생성 코드의 책임범위는 아직 충분히 정리되지 않은 경우가 많다.
한국은 중국의 대규모 지원정책을 그대로 따르기보다 개발 생산성과 안전을 함께 평가하는 체계를 마련해야 한다. 공공기관과 학교, 금융기관에서 사용하는 소프트웨어라면 AI 생성 코드의 표시와 검토기록, 외부 데이터 전송 여부, 오류 발생 시 책임 주체를 명확히 해야 한다.
교육도 달라져야 한다. 학생에게 코드를 외워 작성하게 하는 것만으로는 부족하다. 인공지능이 제시한 코드가 왜 작동하는지 설명하고 오류와 보안 취약점을 찾아 수정하는 능력을 길러야 한다. 개발자는 단순한 코드 작성자에서 문제를 정의하고 결과를 검증하는 설계자로 이동하게 된다.
중국의 ‘AI+소프트웨어’ 행동방안은 인공지능 경쟁의 중심이 더 큰 모델을 만드는 데서 실제 산업의 소프트웨어를 어떻게 바꿀 것인가로 이동하고 있음을 보여준다. 앞으로의 경쟁력은 코드를 가장 빨리 만드는 인공지능보다 안전하고 책임 있게 사용할 수 있는 개발체계를 갖추는 데서 결정될 것이다.
참고자료
- 중국 공업정보화부, 「‘人工智能+软件’专项行动实施方案」 정책 해설, 2026.9.11.
- 중국 공업정보화부, 「‘人工智能+信息通信’创新发展实施意见（2026—2028年）」.
- 중국 공업정보화부 등 8개 부처, 「关于推动工业互联网高质量发展的实施意见」, 2026.6.29.
中国迈向人工智能直接开发软件的时代
“人工智能+软件”行动方案发布，从代码生成延伸至验证、安全与就业转型
人工智能正在从回答问题和整理文件的工具，转变为直接参与软件设计和开发的生产工具。中国工业和信息化部于2026年9月11日解读《“人工智能+软件”专项行动实施方案》，提出将人工智能应用于软件研发全流程。
这项政策并不只是给传统软件增加几个智能功能，而是希望改变需求分析、系统设计、代码生成、测试、错误检查、安全验证和维护升级等开发方式。
过去，开发人员需要直接使用编程语言编写指令并查找错误。随着生成式人工智能发展，开发者可以用自然语言说明需要的功能，由人工智能生成代码、分析已有程序并提出修改建议。
中国根据软件企业不同的发展基础，提出三条转型路径：利用智能编程工具提高开发效率；推动基础软件和工业软件等传统产品智能化升级；支持软件企业转型为人工智能应用服务商。
政策还鼓励地方利用“算力券”等方式，支持企业采购安全可靠的智能编程工具和大模型服务。这样，中小企业即使没有能力自主训练大模型，也可以降低使用人工智能的成本。
但是，人工智能生成的代码不能未经检查直接使用。软件代码与普通文章不同，一个细小错误就可能导致系统故障或网络安全事故。人工智能还可能编造不存在的函数，或者推荐已经过时的开发方式。
因此，行动方案强调建立生成代码安全审查机制，并推动重点行业的新软件在上线前接受安全检测。即使人工智能能够快速生成代码，开发人员仍然需要理解其运行原理、识别风险并完成最终验证。
金融、医疗、交通、电力和政务软件的错误，会直接影响公众安全和财产。企业需要记录使用了什么模型、代码依据什么信息生成、经过了哪些测试，以及谁对最终结果负责。
“智能体软件”是政策重点培育的新形态。传统软件通常按照用户点击的指令完成单一任务，智能体则能够理解目标、拆分任务，并连接多个程序和数据资源执行工作。
例如，企业采购人员要求寻找某种零部件，智能体可以检查库存、供应商、价格和运输时间，并形成采购建议。用户不必分别打开多个软件，智能体可以把整个工作流程连接起来。
这也使权限管理变得更加重要。允许智能体读取资料，与允许其签订合同或转移资金，是完全不同的风险等级。企业只能授予必要权限，并对重大决定保留人工审批。
中国还计划加强开源生态，推动智能编程、智能化软件产品和智能体成果进入开源社区，并选择优质项目在制造业等领域开展应用。
开源能够加快技术创新并扩大中小企业参与，但如果不检查程序来源、许可证和安全漏洞，也可能带来法律纠纷和供应链风险。公开代码并不等于绝对安全。
就业政策同样值得关注。中国提出以“就业友好”为导向，防止软件行业出现大规模突发性失业，并通过培训帮助开发人员转向代码审查、人工智能安全和高附加值岗位。
人工智能可能减少初级开发人员重复编写代码的工作，但代码审核、系统架构、安全管理以及产业知识与人工智能融合等岗位可能增加。真正的问题在于，消失的岗位与新出现的岗位之间存在能力和时间差距。
韩国企业、初创公司和学校也在快速使用人工智能编程工具，但各机构的安全规则、责任范围和检查方式仍不统一。韩国需要建立同时评价开发效率和安全性的制度。
特别是公共机构、学校和金融机构使用的软件，应明确标注人工智能生成代码，保存审查记录，检查数据是否传输到外部，并确定发生错误时的责任主体。
软件教育也需要改变。学生不仅要学习编写代码，还要能够解释人工智能给出的代码为什么能够运行，发现其中的错误和安全漏洞。开发人员的角色将从单纯的代码编写者，转向问题定义者、系统设计者和结果验证者。
中国的“人工智能+软件”行动说明，人工智能竞争正在从开发更大的模型，转向如何改变真实产业的软件生产方式。未来的竞争力，不仅取决于生成代码的速度，更取决于能否建立安全、可靠并且责任清晰的开发体系。
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}