0편. AI가 코드를 짜는 시대, 개발자는 무엇을 해야 할까?

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0편. AI가 코드를 짜는 시대, 개발자는 무엇을 해야 할까?

 

📚 목차
1. AI가 만들어준 코드, 정말 믿어도 될까?
2. 인간 개발자와 AI는 사고 방식부터 다르다
3. AI 시대에 잊혀지는 개발자의 핵심 역량
4. 그래서, 왜 이 시리즈를 시작했는가?
✔ 마무리 - 책임은 여전히 개발자에게 있다

 

AI 코드의 한계를 고민하는 개발자를 그린 AI 생성 일러스트

“요즘 개발은 AI가 반쯤 해주는 거 아냐?”

 

그럴 듯하게 들립니다.

GPT나 Copilot 같은 도구를 써 보면, 함수 이름을 추천해주고 버그를 찾고, 테스트 코드까지 자동으로 만들어줍니다.

개발은 분명 예전보다 빨라졌고 편리해졌습니다.

하지만 속도와 편리함 뒤에 놓치고 있는 건 없는지 생각해볼 필요가 있습니다.

 

1. AI가 만들어준 코드, 정말 믿어도 될까?

AI로 코드를 작성해 보면 정말 편합니다.

몇 줄의 프롬프트만으로 필요한 기능이 구현되고, 문법적으로도 깔끔하게 정리되어 있습니다.

하지만 실무에서는 코드가 잘 "돌아간다"고 해서 곧바로 배포 가능한 수준이라고 보긴 어렵습니다.

보안 문제는 없는지, 시스템 전체 흐름과 맞는지, 예외 처리는 적절한지 등 여러 관점에서 검토가 필요합니다.

 

🔸사례

Copilot으로 간단한 로그인 API를 만들어봤을 때, 다음과 같은 코드가 생성됐습니다.

const user = await db.insert({
  username: req.body.username,
  password: req.body.password, // bcrypt 해시 없음
});

겉보기에는 멀쩡해 보였고, 기능도 잘 작동했습니다.

하지만 코드 리뷰에서 확인한 결과, 비밀번호가 평문으로 저장되고 있다는 치명적인 보안 문제가 있었습니다.

이처럼 겉보기에 완성도 높아 보이는 코드도 내부적으로는 아래와 같은 결함을 자주 내포하고 있습니다

🔹 사용자 입력 검증 누락
🔹 인증 및 권한 처리의 허점
🔹 더 이상 권장되지 않는 API 사용
🔹 전체 흐름을 고려하지 못한 어색한 로직 구조

 

기능이 되더라도, 실무에서는 그대로 쓸 수 없는 코드일 수 있다는 점을 항상 고려해야 합니다.

 

2. 인간 개발자와 AI는 사고 방식부터 다르다

AI는 학습한 코드 데이터를 바탕으로 통계적으로 가능성 높은 결과를 만들어냅니다.

즉, 이전에 많이 쓰였던 코드 패턴을 조합해서 가장 그럴듯해 보이는 코드를 출력하는 방식입니다.

하지만 실제로 개발자가 코드를 설계하는 과정은 훨씬 다릅니다.

구분	개발자	AI 도구
의도 해석	요구사항 기반 설계·구현	입력된 문장의 표면 의미만 해석
맥락 고려	시스템 전반의 흐름과 영향 고려	개별 코드 조각 단위로 판단
오류 대응	디버깅과 학습 통해 개선	피드백 없이 반복 생성
판단 기준	목적·성능·확장성 등 종합적 판단	통계적으로 흔한 형태 출력

예를 들어 로그인 기능을 구현한다고 할 때,

"이 사용자가 어떤 역할을 갖고 있고, 어떤 상황에서 인증을 거부해야 하는가?"

같은 고민은 AI가 아닌, 개발자만이 할 수 있는 판단입니다.

 

테스트가 통과됐다고 해서, 그 코드가 실무에 적합한 건 아닙니다.

AI가 만든 코드는 정답처럼 보일 뿐, 맥락을 이해한 코드는 아니라는 점이 중요합니다.

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3. AI 시대에 잊혀지는 개발자의 핵심 역량

AI의 도움으로 우리는 코드를 더 빠르게, 더 많이 쓸 수 있게 되었습니다.

하지만 그 이면에서, 개발자가 갖춰야 할 중요한 능력들이 희미해지고 있습니다.

🔹 코드의 목적을 설계하는 능력
🔹 문제를 구조적으로 이해하고 해결하는 사고력
🔹 버그나 리스크를 식별하고 다듬는 판단력

 

AI에게 묻는 습관이 자리를 잡기 시작하면, 개발자는 점점 코드에 대한 이해력과 통제권을 잃게 됩니다.

그리고 실무에서는 다음과 같은 문제가 실제로 자주 나타납니다
🔹자동 생성 코드의 라이선스 위반 가능성
🔹조각난 코드 조합으로 인한 논리적 불일치
🔹도구 의존으로 발생하는 역량 저하와 기술 격차

 

이건 단순한 생산성 문제가 아닙니다.

장기적으로는 프로젝트의 신뢰성과 품질, 그리고 유지 가능성에까지 영향을 미치는 이슈입니다.

 

4. 그래서, 왜 이 시리즈를 시작했는가

이 시리즈는 AI 코딩 도구를 비판하려는 목적이 아닙니다.

실제로 저 역시 실무에서 GPT와 Copilot을 적극 활용하고 있습니다.

중요한 건, 우리가 AI를 어떤 기준으로 쓰고, 어떤 방식으로 판단할 것인가입니다.

 

이 시리즈는 다음과 같은 물음에 답하려는 시도입니다:
🔹 AI 코드의 한계는 어디까지인가?
🔹 실무 투입 전에 무엇을 검토해야 하는가?
🔹 AI가 대신해줄 수 없는 영역은 무엇이며, 우리는 어디에 집중해야 하는가?

실제 사례, 코드 리뷰 경험, 팀 내 논의 내용 등을 바탕으로 10편에 걸쳐 실무 개발자가 반드시 알아야 할 생존 전략을 함께 정리해보려 합니다.

 

✔ 마무리 - 책임은 여전히 개발자에게 있다

AI는 분명 강력한 도구입니다.

하지만 AI는 코드만 만들어줄 뿐, 그 코드가 실무에 적합한지는 개발자가 직접 판단해야 합니다.

🔹도메인 로직에 맞는지

🔹보안상 문제가 없는지

🔹시스템 구조와 잘 어울리는지

이런 것들은 GPT도 Copilot도 모릅니다.

실제로 서비스에 반영되는 순간, 모든 책임은 결국 개발자에게 있습니다.

 

AI가 도와주는 시대에 중요한 건, 도구를 넘어서서 판단할 수 있는 힘입니다.

그 힘을 키우기 위한 첫걸음이 이 시리즈의 목표입니다.

 

 

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※ 게시된 글 및 이미지 중 일부는 AI 도구의 도움을 받아 생성되거나 다듬어졌습니다.