AI와 인공지능, 클로드로 밝혀진 ‘원샷 디컴파일’의 놀라운 성능

복잡한 옛날 게임 소스를 해독하는 일, 생각만 해도 머리가 어지럽지 않나요? 하지만 최근 AI—특히 Claude가—이 진짜 골치 아픈 디컴파일 분야에서 놀라운 혁신을 보여주고 있습니다. 이번 글에서는 인공지능을 활용한 ‘원샷 디컴파일’의 원리와 실전 효과, 그 과정을 쉽고 흥미롭게 해부해볼게요.

‘원샷 디컴파일’이란? AI와 인공지능이 들어간 게임 해독의 새로운 흐름

디컴파일이란 이미 짜인 실행 파일, 즉 컴파일된 코드를 다시 사람이 읽을 수 있는 소스 코드로 되돌리는 작업입니다. 예를 들어, 1999년 발매된 닌텐도 64 게임인 ‘Snowboard Kids 2’의 코드는 오랫동안 MIPS 어셈블리 형태로 남아 있었죠. 이를 다시 C 코드로 복원하는 건 퍼즐 맞추기 수준의 섬세한 작업입니다.

그런데 최근 AI—특히 Anthropic의 Claude 모델—을 활용해 함수별로 일관된 바이너리 매칭을 달성하는 ‘원샷(one-shot) 디컴파일’이라는 방법이 등장했습니다. 간단히 말해, 한 번의 프롬프트(명령)로 게임 코드의 함수와 원본 바이너리를 최대한 빠르게 매칭시키는 방식이죠.

인간 손에서 AI 손으로: 디컴파일 과정의 변화

기존의 디컴파일은 주로 사람이 복잡한 어셈블리 코드를 일일이 분석하고, 원래 의도한 동작을 유추해 가며 맞춰나가는 반복작업이었습니다. 이 과정은 엄청난 인내와 시간을 요구했죠.

하지만 Claude를 비롯한 AI 코딩 에이전트가 등장하면서 게임은 바뀌었습니다. 실제로 Chris Lewis의 프로젝트에서는 수백에서 수천 개의 함수를 순식간에 맞추는 과정이 AI에 의해 자동화됐고, 과거 몇 개월이 걸릴 작업이 ‘10번 이하의 반복’만에 끝나기도 했습니다.

Claude 기반 자동화: 효율성과 정확성의 비밀

자동화 흐름은 bash 스크립트와 같이 친숙한 Unix 명령어 환경에서 진행됩니다. 개발자는 함수 하나를 Claude에게 던지고, Claude는 컴파일-디프(diff: 원본과의 비교)-실패로그까지 죽 처리합니다. 성공하면 깔끔하게 프로젝트에 함수가 추가되고, 실패는 따로 기록되어 인간이 봐야 할 부분만 남깁니다.

핵심은 Claude가 패턴 인식과 코드 구조 파악에 강하다는 점입니다. 수천 줄의 복잡한 어셈블리도 Claude는 대체로 빠르게 핵심 역할을 파악해내고, 인간이 놓칠 법한 디테일까지 캐치합니다. 이러한 ‘원샷’ 방식은 반복적인 시도나 끝없는 무한루프 없이, 필요한 만큼만 직접적이고 구체적으로 작업을 완수합니다.

AI가 잘하는 것과 약한 것, 그리고 인간의 역할

Claude와 같은 인공지능은 분명 강력하지만, 완벽하지는 않습니다. 장점으로는 다음과 같은 부분이 손꼽힙니다:

• 패턴 감지와 반복적 시험에서 인간보다 더 인내심 있게 다양한 방식을 시도

• 코드의 순서, 메모리 레지스터, 딜레이 슬롯 등 미묘한 컴파일 결과까지 꼼꼼히 맞춤

• 대량의 함수와 데이터 구조를 빠르게 처리

반대로 단점도 분명히 존재합니다:

• 구조체 필드의 바이트 오프셋 계산 등, 단순 연산을 실수로 수행하거나 반복적으로 문법 오류를 냄

• C89(구식 C 문법)와 같은 세세한 문법 규칙을 자꾸 잊어버림

• 복잡한 제어 흐름(중첩 조건, 다중 점프 등)에서는 인간과 마찬가지로 종종 길을 헤맴

결론적으로, AI 디컴파일러는 ‘보조자’로서 최고의 능력을 발휘합니다. 인간 전문가의 직접 검수와 선택적 개입이 필요하며, 함께 작업할 때 생산성은 극적으로 상승하죠.

교육, 보안, 오픈소스까지… ‘원샷 디컴파일’의 확장 가능성

이 방법은 단순히 고전 게임을 살리는 데서 그치지 않습니다. 소프트웨어 보안 연구자들은 이 기술로 옛날 시스템의 취약점을 빠르게 파악할 수 있고, 오픈소스 커뮤니티는 코딩 경험이 적거나 어셈블리에 익숙하지 않은 사람도 디컴파일 작업에 참여할 수 있습니다.

또한, 기업이나 조직이 수십 년간 유지해온 시스템을 현대 플랫폼으로 이관할 때도 ‘원샷 디컴파일’은 강력한 도구가 됩니다. 코드 매칭, 구조 추적, 데이터 마이그레이션 등 과거엔 힘겨웠던 업무가 AI로 대량 자동화되는 중입니다.

미래를 위한 실용 팁과 시사점

‘원샷 디컴파일’ 전략의 핵심은, 명확한 작업 범위와 검증 절차(예: 10회 시도 내 성공 평가), 그리고 인간의 적극적인 판단입니다. Claude를 무작정 방치하기보다, 실패 시에는 사람이 방향을 잡아주는 것이 성공률을 크게 높이죠.

개발자나 보안 전문가라면, 다음 원칙을 기억하면 좋겠습니다:

• AI에게 명확한 목표와 평가 기준을 제시하세요.

• 반복 실패는 빠르게 인간 검토 루프로 전환하세요.

• 소스 복원뿐 아니라 구조적 이해, 기능 분석까지 함께 노려보세요.

이미 각종 오픈소스 프로젝트나 해커 커뮤니티에서는 이 방식의 파급력을 뜨겁게 논의 중입니다. 앞으로 AI와 인간이 협업하는 디컴파일, 리버스 엔지니어링 분야의 새로운 시대가 한층 가까워질 것입니다.

참고

[1] Using Coding Agents to Decompile Nintendo 64 Games - Simon Willison

[2] AI-Powered One-Shot Decompilation Speeds N64 Game Reverse Engineering - WebProNews

[3] The unexpected effectiveness of one-shot decompilation with Claude - Hacker News