3편. AI는 왜 구식 문법을 쓰는가? – 최신 트렌드와의 괴리

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3편. AI는 왜 구식 문법을 쓰는가? – 최신 트렌드와의 괴리

 

📚 목차
1. AI가 구식 문법을 사용하는 근본적인 이유
2. 실무에 자주 나타나는 낡은 코드 예시 3가지
3. 실무에서 문제가 되는 AI 코드 스타일
4. 최신 트렌드에 맞춘 AI 활용 전략
5. 코드 감수 시 개발자가 확인해야 할 항목
✔ 마무리 - 실무 개발자가 챙겨야 할 코드 품질의 기준

 

AI는 왜 구식 문법을 쓰는가? – 최신 트렌드와의 괴리 를 표현한 삽화

AI가 코드를 자동으로 생성해 주는 시대, 이제 개발자는 더 빠르게 아이디어를 구현할 수 있게 되었습니다. 하지만 코드를 살펴보면 묘한 이질감이 느껴지는 경우가 많습니다.

 

"어라? 이 문법 요즘은 안 쓰지 않나?", "이 방식, 성능도 안 좋고 유지보수도 힘든데..."

이유는 단순합니다.
AI는 최신 코드 트렌드가 아니라, 많이 존재했던 코드를 학습했기 때문입니다.

특히 GitHub, Stack Overflow, 각종 블로그에서 수집된 학습 데이터는 대다수가 과거에 작성된 코드입니다. 이로 인해 AI는 여전히 구식 문법, 낡은 API, 비효율적인 패턴을 답변에 포함시키는 경우가 많습니다.

이 글에서는
🔹AI가 왜 낡은 문법을 사용하는지
🔹어떤 코드 패턴이 실무에서 문제가 되는지
🔹최신 개발 트렌드에 AI를 맞추는 실전 전략은 무엇인지

 

실제 코드 예제와 함께 자세히 살펴보겠습니다.

 

1. AI가 구식 문법을 사용하는 근본적인 이유

AI가 생성하는 코드에는 종종 놀랄 만큼 낡은 문법이나 시대에 뒤떨어진 방식이 담겨 있습니다.

이유는 명확합니다. AI는 현재 시점의 우수 사례가 아닌, 과거의 대중적 코드를 학습하기 때문입니다.

AI 언어 모델은 주로 GitHub, Stack Overflow, 블로그 등을 학습 데이터로 활용합니다. 이 중 많은 코드가 다음과 같은 특성을 가집니다

🔹수년 전 작성된 코드가 포함됨
🔹교육 목적의 단순화된 예제 코드
🔹레거시 시스템에서 파생된 구현 방식

 

예를 들어, 파이썬에서 리스트를 정렬할 때 cmp 함수를 사용하는 코드를 AI가 그대로 답변하는 경우가 있습니다.

하지만 이는 Python 3.0부터 deprecated 처리되어 더는 사용하지 않는 방식입니다.

AI는 "많이 쓰인 코드"를 잘 만들지, "요즘 쓰는 코드"를 잘 만들지는 않습니다.
따라서 최신 문법을 사용하려면 개발자가 직접 방향을 제시해 줘야 합니다.

 

2. 실무에 자주 나타나는 낡은 코드 예시 3가지

AI가 생성하는 코드 중에는 겉보기에 잘 작동해 보이지만, 실제로는 시대에 뒤떨어진 문법이나 비효율적인 스타일이 포함되어 있는 경우가 많습니다.

특히 실무 환경에서는 이러한 낡은 패턴이 유지보수성, 호환성, 성능 측면에서 문제를 일으킬 수 있습니다.

다음은 AI 코드에서 자주 나타나는 대표적인 구식 문법 패턴 3가지입니다.

 

🔷 1) Python의 print 문을 함수가 아닌 구문처럼 사용하는 패턴

AI가 생성하는 파이썬 코드에서는 간단한 출력문 예제로 다음과 같은 코드가 자주 등장합니다.

# AI가 종종 출력하는 코드
print "Hello, world!"

이 코드는 Python 2에서만 유효한 문법이며, Python 3 환경에서는 SyntaxError가 발생합니다. 이와 같은 문법을 사용하는 코드는 기본적으로 실행조차 되지 않습니다.

Python 3에서는 print를 함수로 사용해야 하며, 아래와 같이 괄호를 포함한 형태로 작성하는 것이 올바른 방식입니다

print("Hello, world!")

이처럼 AI가 제안하는 코드가 단순 출력문 하나에서도 시대에 뒤처진 스타일을 사용할 수 있으므로, 코드 실행 전에 Python 버전과 문법 호환성을 먼저 점검하는 습관이 필요합니다.

 

🔷 2) JavaScript에서 var 키워드를 사용하는 방식

AI가 생성한 JavaScript 코드에서도 낡은 패턴이 자주 발견됩니다. 그중 하나가 변수 선언 시 여전히 var 키워드를 사용하는 것입니다.

var count = 10;

var는 JavaScript 초창기부터 사용되던 변수 선언 방식이지만, 스코프(scope) 관리의 불명확함, 호이스팅(hoisting) 문제, 그리고 중복 선언 가능성 등 여러 가지 단점이 존재합니다.

이러한 특성은 복잡한 로직이나 이벤트 기반 처리에서 예측 불가능한 오류를 유발할 수 있습니다.

ES6(ECMAScript 2015) 이후로는 let과 const가 표준 변수 선언 방식으로 자리 잡았습니다.

const는 재할당을 방지하고, let은 블록 스코프(block scope)를 갖기 때문에 코드의 안정성과 가독성을 높여줍니다.

실무에서는 특별한 이유가 없다면 var는 지양하고 다음과 같이 작성하는 것이 좋습니다.

let count = 10;

이처럼 var는 과거 코드 호환성 이슈가 있는 상황에서만 제한적으로 사용하는 것이 바람직하며, 그 외에는 최신 키워드를 사용하는 것이 권장됩니다.

 

🔷 3) Python에서 제거된 구식 API 사용

AI가 HTTP 요청 코드를 생성할 때 종종 다음과 같은 코드를 출력하는 경우가 있습니다.

import urllib2
response = urllib2.urlopen("http://example.com")

이 코드는 Python 2 시절에는 널리 사용되었지만, Python 3에서는 urllib2 모듈 자체가 존재하지 않아 ImportError가 발생합니다.

또한, 이 방식은 요청 헤더 구성, 오류 처리, 인증 등 실무에 필요한 다양한 기능을 다루기 어려워 확장성이 매우 떨어지는 접근입니다.

Python 3 시대의 표준 HTTP 요청 방식은 requests 또는 httpx와 같은 고수준(high-level) 라이브러리를 사용하는 것입니다.

예를 들어, 다음과 같이 간결하고 명확하게 HTTP 요청을 보낼 수 있습니다.

import requests
response = requests.get("http://example.com")

requests는 학습 곡선이 낮고 예외 처리가 직관적이어서, 실무에서 가장 많이 사용되는 방식입니다.

더 나아가 비동기 환경에서는 httpx를 통해 async/await 기반 요청 처리도 가능하므로, AI 코드가 구식 API를 사용하고 있는지 항상 확인해야 합니다.

 

이처럼 AI가 생성하는 코드에는 최신 환경에서는 작동하지 않거나, 사용을 지양해야 할 구식 문법과 낡은 API가 자연스럽게 섞여 있습니다.

개발자는 단순히 코드가 “돌아가는가?”를 확인하는 데 그치지 말고, 코드가 현재 환경과 트렌드에 맞는가?를 기준으로 코드를 감수하고 리팩토링하는 습관을 가져야 합니다.

 

3. 실무에서 문제가 되는 AI 코드 스타일

AI가 생성한 코드는 겉보기에는 잘 동작하는 것처럼 보이지만, 실제 실무 환경에서는 문제를 유발할 수 있는 코드 스타일이 자주 포함되어 있습니다.

이러한 문제는 단순한 문법 오류가 아닌, 협업 체계, 프로젝트 유지보수, 성능 최적화 등 장기적인 개발 과정 전체에 영향을 줄 수 있는 요소들입니다.

 

✔️ 코드 스타일이 실무에 미치는 영향

실무에서 코드 스타일은 단순한 개인 취향의 문제가 아니라, 코드의 품질과 신뢰성, 나아가 협업 가능성에 직결됩니다.

AI가 만든 코드가 아래와 같은 특성을 보일 경우, 리뷰 단계에서 지적되거나, 장기적으로 기술 부채(technical debt)를 야기할 수 있습니다.

기술 부채
- 빠른 목표 달성을 위해 코드 품질이나 설계를 희생하여 미래에 더 큰 수정 비용을 발생시키는 기술적 빚입니다.

 

🔷 1) 문법적 호환성 문제

낡은 문법이나 제거된 API를 사용하는 코드는 최신 개발 환경에서는 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다.

예를 들어, Python 2 문법이 포함된 코드는 Python 3 환경에서는 실행 자체가 불가능하며, Node.js의 최신 버전에서는 var 기반 코드가 예상과 다르게 동작할 수 있습니다.

실무에서는 프로젝트의 최소 지원 버전을 명확히 하고, 그에 맞는 문법을 사용하는 것이 기본 전제입니다.

 

🔷 2) 가독성과 일관성 부족

AI는 논리적으로 동작하는 코드를 만들 수 있지만, 사람처럼 의도를 읽기 쉽게 구성된 코드를 자동으로 생성하진 않습니다.

예를 들어, 변수명이나 함수명이 추상적이거나 일관되지 않으면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다

🔹코드 리뷰 시 불필요한 커뮤니케이션 증가
🔹팀원 간 이해도 저하
🔹리팩토링 시 실수 유발

 

다음은 그 예시입니다

# AI가 생성한 비직관적인 함수명
def fn1(a, b):
    return a * b - b

이런 코드는 기능은 맞더라도 의도를 파악하기 어렵고, 유지보수가 매우 힘들어집니다.

 

🔷 3) 성능과 구조에 대한 고려 부족

AI는 보통 단일 기능 중심의 코드를 생성합니다. 즉, "하나의 기능을 완성하는 최소한의 구조"를 우선적으로 만들어냅니다.

하지만 실무에서는 성능, 모듈화, 예외 처리, 테스트 가능성 등 다양한 요소가 고려되어야 하며, 다음과 같은 문제가 자주 발생합니다

🔹반복문 내 API 호출 → 속도 저하

🔹불필요한 파일 입출력 → IO 병목

🔹모든 기능이 하나의 함수에 몰림 → 구조적 비효율

 

예를 들어, 다음 코드는 간단한 파일 처리 예제처럼 보이지만, 대용량 파일 처리 시 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

# AI가 생성한 비효율적 파일 읽기
with open("data.txt", "r") as f:
    content = f.read().split("\n")

해당 방식은 파일 전체를 메모리에 올리기 때문에, 수 GB에 달하는 로그 파일을 처리하는 환경에서는 프로그램이 멈추거나 종료될 수 있습니다.

 

🔷 4) 코드 리뷰에서 reject되는 패턴

대부분의 개발팀은 코드 스타일 가이드를 설정하고, 이를 기반으로 코드 리뷰를 수행합니다. AI가 생성한 코드는 종종 다음과 같은 이유로 리뷰에서 반려됩니다:

🔹네이밍 컨벤션 불일치 (camelCase, snake_case 혼용 등)

🔹주석 미작성 또는 의미 없는 주석

🔹포맷팅 오류 (black, prettier 등 Lint 도구 기준 미준수)

🔹테스트 코드 누락

🔹하드코딩된 상수나 민감정보 포함

 

즉, AI가 생성한 코드는 작성 후 반드시 팀의 기준에 맞게 정제되어야 하며, 그 과정 없이 그대로 사용하면 협업 품질 저하로 이어질 수 있습니다.

 

개발자는 AI가 생성한 코드가 팀의 코드베이스에 적합한지, 최신 트렌드를 반영하고 있는지, 그리고 향후 확장 가능성과 안정성을 보장할 수 있는지를 비판적 시각으로 판단해야 합니다.

이제는 “코드가 맞는가?”보다 “이 코드가 팀과 함께 갈 수 있는가?”가 더 중요한 기준입니다.

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4. 최신 트렌드에 맞춘 AI 활용 전략

AI가 생성하는 코드는 기본적으로 통계적으로 가장 많이 사용된 코드 패턴을 기반으로 합니다.

하지만 ‘가장 많이 사용된 코드’가 곧 ‘최신 트렌드에 맞는 코드’는 아닙니다.

오히려 많이 사용된 코드일수록 과거의 낡은 방식이 포함될 가능성이 높습니다.

 

최신 스타일의 코드를 생성하게 하려면 어떻게 해야 할까요?

 

핵심은 프롬프트를 설계하는 방식에 달려 있습니다. AI는 질문을 구체적으로 명시할수록 더 적절한 결과를 생성합니다.

특히 버전, 라이브러리, 구조 스타일 등을 직접 지정하면 트렌드를 반영한 코드를 유도할 수 있습니다.

 

✔️ 프롬프트 예시: “이렇게 질문해야 최신 코드가 나온다”

AI에게 단순히 “파일 다운로드하는 파이썬 코드 만들어줘”라고 하면 다음과 같은 구식 코드가 생성될 수 있습니다.

import urllib2
response = urllib2.urlopen("http://example.com")

이처럼 프롬프트가 모호하면 AI는 학습된 전체 데이터에서 통계적으로 널리 퍼진 예시를 꺼내오기 때문에, 구식 API가 등장할 확률이 높습니다.

 

반대로, 아래와 같이 질문을 구체화하면 최신 방식이 포함된 코드를 생성할 수 있습니다

“Python 3.10 기준, requests 라이브러리를 사용해서 안정적으로 파일을 다운로드하는 코드를 작성해 줘.
에러 처리도 포함해줘.”

 

이 경우 AI는 requests 기반의 코드에 try-except 블록을 포함시켜 더 실전적인 코드를 제공합니다.

import requests
from requests.exceptions import HTTPError, Timeout, RequestException

def download_file(url: str, dest_path: str, timeout: float = 10.0) -> bool:
    try:
        response = requests.get(url, timeout=timeout)
        response.raise_for_status()  # HTTP 오류 발생 시 예외 발생
        with open(dest_path, 'wb') as f:
            f.write(response.content)
        print(f"✅ 파일 다운로드 완료: {dest_path}")
        return True

    except HTTPError as http_err:
        print(f"❌ HTTP 오류 발생: {http_err}")
    except Timeout:
        print("❌ 요청 시간이 초과되었습니다 (Timeout).")
    except RequestException as req_err:
        print(f"❌ 요청 중 예외 발생: {req_err}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ 예기치 않은 오류: {e}")
    
    return False

 

✔️ 개발자가 직접 설정해야 할 조건들

AI에게 ‘최신 코드’를 생성하도록 유도하려면, 다음 항목들을 프롬프트에서 명시적으로 요청하는 것이 좋습니다:

 

이처럼 단순히 “코드 만들어줘”가 아니라, “이 조건을 만족하면서 만들어줘”라는 식으로 조건을 명확히 설정하면, AI도 그 조건을 최대한 반영한 코드를 제공합니다.

 

✔️ 실무 중심 프롬프트 전략

아래는 실무에서 활용할 수 있는 프롬프트 개선 전략입니다

🔹 최신 기술 명시하기

React 18 기준으로 동작하는 함수형 컴포넌트를 만들어줘.

 

🔹구체적인 예외 상황 지정하기

비동기 파일 다운로드 코드 작성해줘. 네트워크 오류와 타임아웃 처리도 포함해줘.

 

🔹보안 및 성능 고려사항 추가하기

Express.js 기반 REST API 작성해줘. Helmet과 rate limiter를 포함해 보안도 고려해줘.

 

🔹팀 규칙 반영하기

Google Python 스타일 가이드에 맞게 작성해줘. 변수명과 주석도 그 기준에 맞춰줘.

이러한 방식으로 프롬프트를 구성하면, AI가 생성하는 코드도 최신 트렌드에 가깝고, 실무 적용 가능한 수준으로 향상됩니다.

 

✔️ 프롬프트를 자동화하는 방법도 있다?

반복적으로 최신 스타일의 코드를 생성해야 한다면, 자주 사용하는 프롬프트 구성을 템플릿화해 두는 것도 좋은 방법입니다.

예를 들어, 아래와 같은 형태의 프롬프트 템플릿을 만들어 재사용할 수 있습니다:

[언어 버전: Python 3.11]
[목표: 네트워크 요청 처리]
[라이브러리: requests]
[요구 사항: 예외 처리, 재시도 로직 포함]
→ 위 조건에 맞는 코드 작성

이런 형태의 정형화된 입력은 팀 내에서 AI 도구를 사용할 때도 일관된 코드 스타일을 유지하는 데 매우 효과적입니다.

 

AI는 개발자가 요구하는 수준에 맞게 결과를 생성합니다.

다만, 그 수준을 정확히 전달하지 않으면 과거의 코드, 교과서적인 예제, 낡은 스타일이 기본값으로 나오게 됩니다.

 

최신 트렌드에 맞는 코드 생성을 원한다면, 개발자가 먼저 프롬프트 안에 기술 기준, 스타일 가이드, 보안 요건을 명확히 설정해줘야 합니다.

이제는 “AI가 코드를 만들었다”가 중요한 것이 아니라, “내가 원하는 수준의 코드를 만들게 했는가”가 더 중요한 시대입니다.

 

5. 코드 감수 시 개발자가 확인해야 할 항목

AI가 생성한 코드를 실무에 바로 활용하는 것은 매우 위험한 일입니다.

실행 결과가 ‘정상’처럼 보이더라도, 그 코드가 최신 문법을 따르고 있는지, 보안에 취약하지는 않은지, 팀의 스타일 가이드와 일치하는지는 별개의 문제입니다.

따라서 AI 코드의 품질을 판단하기 위해서는 개발자가 직접 감수 기준을 갖고 검토하는 습관이 필요합니다.

 

✔️ 코드 감수가 필요한 이유

AI는 개발자의 요구를 충실히 따르지만, 그 결과물이 반드시 실무에 적합한 형태로 나온다는 보장은 없습니다.

특히 다음과 같은 상황에서는 코드 감수가 필수적입니다

🔹여러 명이 협업하는 프로젝트에 코드가 투입될 때
🔹운영 환경에 직접 반영될 기능을 AI가 생성했을 때
🔹성능이나 보안이 민감한 영역의 코드를 AI가 생성했을 때

 

이러한 상황에서 개발자의 감수가 생략된다면, 코드가 실제 문제를 일으키기 전까지 그 결함을 알아차리기 어려워집니다.

 

✔️ 코드 감수 시 확인해야 할 핵심 항목

AI 코드 감수는 단순히 눈으로 살펴보는 데 그쳐서는 안 됩니다.

다음과 같은 체크리스트를 기준 삼아 체계적으로 검토하는 것이 중요합니다.

🔹1. 문법 및 버전 호환성

▪️코드가 현재 사용하는 언어 버전과 호환되는가?

▪️Deprecated API나 삭제된 문법을 사용하고 있지는 않은가?

 

🔹보안 취약점 여부

▪️하드코딩된 비밀번호, 토큰, API 키가 포함되어 있지는 않은가?
▪️입력값 검증, 인증 처리, 오류 핸들링이 제대로 구성되어 있는가?

 

🔹최신 개발 트렌드 반영 여부

▪️Python에서는 requests나 httpx, JavaScript에서는 fetch나 axios 등 최신 라이브러리를 사용하고 있는가?

▪️async/await 등 비동기 패턴을 상황에 맞게 적용하고 있는가?

 

🔹코딩 스타일과 일관성

▪️변수명, 함수명, 들여 쓰기, 줄 바꿈 등 팀의 스타일 가이드에 맞는가?

▪️Lint 도구나 코드 포맷터를 적용했을 때 오류나 경고가 발생하지 않는가?

 

🔹구조적 완성도

▪️함수가 한 가지 일만 하도록 잘 분리되어 있는가?
▪️하드코딩된 상수나 중복 코드가 존재하지 않는가?
▪️예외 처리, 로깅, 리소스 정리 등이 누락되어 있지는 않은가?

 

✔️ 실무 팁: 도구와 병행하라

코드 감수는 사람의 눈으로만 할 필요는 없습니다.

다음과 같은 자동화 도구와 병행하면 훨씬 효율적이고 안정적인 코드 품질 확보가 가능합니다.

🔹Lint 도구: pylint, eslint, flake8 등으로 스타일 및 문법 오류 자동 감지
🔹보안 검사: bandit(Python), npm audit(Node.js), trivy(Docker 이미지) 등
🔹형식 검사 및 자동 정리: black, prettier, isort 등을 통한 코드 자동 정렬
🔹테스트 커버리지 확인: pytest --cov, jest --coverage 등으로 테스트 범위 점검

 

자동화 도구와 함께 개발자의 판단이 더해질 때, AI가 만든 코드도 충분히 실무에 적합한 형태로 리팩토링할 수 있습니다.

 

✔ 마무리 - 실무 개발자가 챙겨야 할 코드 품질의 기준

AI는 빠르게 코드를 생성할 수 있다는 장점이 있지만, 그 코드가 최신 기술 흐름과 실무 환경에 적합한지는 별개의 문제입니다. 실제로는 오래된 문법, 제거된 API, 협업에 불리한 코드 스타일이 포함된 경우가 많습니다.

 

실무 개발자는 AI의 출력을 단순히 "돌아가는 코드"로 판단해서는 안 됩니다. 다음과 같은 기준으로 꼼꼼히 감수해야 합니다:

🔹 팀의 코드 스타일 가이드를 따르고 있는가?

🔹 유지보수와 확장성이 확보되어 있는가?

🔹 성능과 보안 측면에서 문제가 없는가?

결국, AI는 코드 작성 속도를 높여주는 도구일 뿐이며, 그 코드가 실제로 실무에 투입될 수 있을지는 개발자의 감수와 리팩토링에 달려 있습니다.

 

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

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