최근 깃허브(GitHub) 풀리퀘스트(PR)에서 특정 어휘를 사용하는 새로운 문체가 빠르게 확산되고 있다는 분석이 나왔습니다. 46만 건의 PR 설명을 분석한 결과, 2025년 초 0.7%에 불과했던 이 문체 집단이 2026년 중반 약 39%까지 증가했으며, 최근 한 달간 사람이 작성자로 표시된 PR의 약 40%를 차지할 정도로 비중이 커졌습니다. 이는 코딩 에이전트, 특히 클로드(Claude) 같은 AI 도구 사용자들이 자주 쓰는 표현들과 유사한 특징을 보입니다.
새롭게 급증한 문체 집단을 대표하는 단어로는 'load-bearing'(하중 지지), 'plainly'(명백히), 'quietly'(조용히), 'seam'(이음새), 'byte-identical'(바이트 단위로 동일한), 'root-caused'(근본 원인을 파악한), 'fail-loud'(명확히 실패하는) 등이 있습니다. 예를 들어 'load-bearing'은 이 집단에서 다른 PR보다 39.47배 높은 빈도로 사용되었습니다. 이러한 어휘들은 단순히 기술 용어라기보다는 코드의 의도와 검증 결과를 단정적이고 서사적으로 설명하는 경향을 보입니다. 이번 분석은 AI 사용 여부를 미리 정의하지 않고 단어 분포만으로 문체를 분류했기 때문에, 특정 PR이 AI에 의해 작성되었는지 여부를 직접적으로 판별하는 것은 아닙니다.
이러한 현상은 AI가 단순한 코드 생성 도구를 넘어 개발자들의 의사소통 방식과 글쓰기 습관에까지 영향을 미치고 있음을 보여줍니다. AI 에이전트가 자신의 작업을 정당화하고 검증 결과를 보고하도록 훈련되면서 특정 어휘와 문장 구조를 반복 사용하게 되고, 이를 접하는 개발자들이 무의식적으로 AI의 문체를 학습하고 받아들이는 순환이 발생할 수 있습니다. 이는 앞으로 AI가 사람의 글을 닮는 동시에 사람이 AI의 문체를 받아들이는 흥미로운 언어 변화로 이어질 가능성을 시사합니다.