AI 전용 프로그래밍 언어 'AIL' (Artificial Intelligence Language) 공개

실용적 조언

LLM 프롬프트 작성 시 불필요한 키워드나 장황한 설명을 줄이면 토큰 비용을 절감할 수 있다
복잡한 로직을 AI에게 시킬 때 기호나 약어를 활용한 압축된 형식을 실험해볼 가치가 있다

섹션별 상세

인간용 프로그래밍 언어의 구문적 설탕(Syntactic Sugar)이 LLM의 토큰 효율성을 저해한다는 문제가 제기됐다. Python의 def, return 같은 키워드는 인간의 가독성을 위해 존재하지만, AI가 이를 생성할 때는 수천 개의 불필요한 토큰을 소모하게 만든다. 작성자는 이를 F1 드라이버에게 기어 변속을 일일이 외치게 하는 것에 비유하며 비용과 속도 측면의 비효율성을 지적했다. AI 네이티브 언어를 통해 이러한 오버헤드를 제거하면 추론 비용을 획기적으로 낮출 수 있다.

AIL(Artificial Intelligence Language)은 키워드 없이 오직 기호(Sigil)만으로 구조를 정의하는 방식을 채택했다. 모든 선언은 @로 시작하고 섹션은 §로 구분하며 $로 블록을 닫는 규칙을 통해 공백 없이도 복잡한 로직을 표현한다. 예를 들어 인간이 100줄로 작성할 로직을 단 한 줄의 압축된 기호 나열로 대체하여 토큰 사용량을 최소화한다. 이는 LLM이 문맥을 파악하는 데 필요한 정보 밀도를 극대화하는 효과를 가져온다.

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@v0§a§[0;0;0...]$@f0§i§v1§?v1

메모이제이션을 적용한 피보나치 수열의 AIL 구현 예시

컴파일러 구현에는 Sea of Nodes IR(Intermediate Representation) 아키텍처가 사용됐다. 데이터 흐름과 제어 흐름을 하나의 그래프 구조로 통합하여 최적화 효율을 높이는 방식이다. C++로 구현된 이 컴파일러는 AIL 구문을 기계어 수준의 효율적인 연산으로 변환하는 역할을 수행한다. 향후 셀프 호스팅(Self-hosting) 가능성까지 고려하여 설계된 고성능 추론 엔진의 기반이 된다.

변수 관리와 할당에는 SSA(Static Single Assignment) 스타일이 적용됐다. 모든 변수 할당(v=)은 새로운 SSA 정의를 생성하여 데이터의 흐름을 명확하게 추적할 수 있게 한다. 루프 구조 역시 #(범위 루프)와 *(반복자 루프) 기호를 사용하여 제어 흐름을 간결하게 정의한다. 이러한 엄격한 구조는 AI가 코드를 생성하거나 해석할 때 발생할 수 있는 논리적 모호성을 줄여준다.

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@f0§i§v0§ v0*v0 $ @f1§i§v§ v0=0 #1§1;6;1§ v0=v0+f0 $ v0 $

도움 함수를 사용하여 제곱의 합을 계산하는 전체 프로그램 예시

용어 해설

씨 오브 노드(Sea of Nodes): — 컴파일러에서 데이터 흐름과 제어 흐름을 하나의 그래프로 통합하여 표현하는 중간 표현(IR) 방식이다. 복잡한 최적화를 더 효율적으로 수행할 수 있게 하며 고성능 언어 구현에 필수적이다.
정적 단일 할당(SSA Form): — 모든 변수가 단 한 번만 할당되도록 보장하는 컴파일러 설계 기법이다. 코드 최적화와 데이터 흐름 분석을 용이하게 하여 AI가 생성한 코드의 논리적 무결성을 검증하는 데 도움을 준다.
토큰 효율성(Token Efficiency): — LLM이 텍스트를 처리하는 최소 단위인 토큰의 개수를 최소화하는 성능 지표이다. 토큰 수가 줄어들면 API 호출 비용이 절감되고 모델의 추론 속도가 향상되는 직접적인 이점이 있다.
시질(Sigil): — 프로그래밍 언어에서 변수의 타입이나 범위를 나타내기 위해 사용하는 특수 기호이다. AIL에서는 키워드 대신 @, §, $ 등의 기호를 사용하여 구문의 길이를 극단적으로 줄이는 데 사용된다.
구문적 설탕(Syntactic Sugar): — 프로그래밍 언어에서 기능을 바꾸지 않으면서 인간이 읽기 편하게 만든 문법적 요소이다. AI에게는 불필요한 정보이므로 이를 제거함으로써 기계 간 통신 효율을 극대화할 수 있다.

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