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

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핵심 요약

LLM의 토큰 효율성을 극대화하기 위해 인간용 키워드를 제거하고 기호(Sigil) 기반의 압축된 구문을 사용하는 AI 전용 언어 AIL이 공개되었습니다.

배경

기존 프로그래밍 언어의 키워드가 LLM 추론 시 불필요한 토큰 소모와 비용을 발생시킨다는 문제의식에서 출발하여, 기호 중심의 초압축 구문을 가진 AI 네이티브 언어 AIL을 개발하고 그 사양을 공유했다.

의미 / 영향

AI가 인간의 언어를 빌려 코딩하는 단계를 넘어 AI 간의 통신과 연산에 최적화된 독자적인 언어 체계가 구축될 가능성을 시사한다. 이는 향후 AI 에이전트 간의 협업이나 복잡한 추론 작업에서 비용 절감과 성능 향상의 핵심 요소가 될 것으로 전망된다.

커뮤니티 반응

작성자의 혁신적인 시도에 대해 흥미롭다는 반응이 많으며, 특히 토큰 비용 절감이라는 실무적 이점에 주목하고 있다.

주요 논점

01찬성다수

인간용 언어는 AI에게 비효율적이므로 토큰 효율을 극대화한 전용 언어 도입이 필요하다

합의점 vs 논쟁점

합의점

기존 프로그래밍 언어의 키워드와 공백이 토큰 소모를 야기한다
AI 네이티브 언어는 정보 밀도를 높여 비용을 절감할 수 있다

논쟁점

인간이 읽기 힘든 기호 기반 구문의 유지보수성 문제
기존 에코시스템과의 호환성 및 학습 난이도

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

실무 Takeaway

인간 가독성을 위한 프로그래밍 언어의 키워드는 AI 추론 시 불필요한 토큰 비용을 발생시키므로 이를 제거한 전용 언어가 필요하다.
AIL은 기호 기반의 구문을 통해 수십 줄의 코드를 단 한 줄로 압축하여 LLM의 컨텍스트 윈도우 활용도를 극대화한다.
Sea of Nodes IR과 SSA 방식을 도입하여 단순한 텍스트 압축을 넘어 실제 실행 가능한 고성능 컴파일러 구조를 갖추었다.

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