무한 코드 시대의 이해도 우위

Source: Dev.to

소개

수십 년 동안 소프트웨어 엔지니어링의 “어려운 부분”은 창조 행위였습니다. 여러분은 앉아서 논리와 씨름하고 그 의도를 구문으로 수동적으로 옮겼습니다. 코드가 동작했다면, 여러분이 왜 그 코드를 썼는지 정확히 이해했기 때문이었습니다. 하지만 최근 조용한 전환이 일어나, 소프트웨어 아키텍처의 가독성을 현대 시스템 설계의 중심에 두게 되었습니다.

Architectural Intelligibility는 엔지니어가 시스템의 의도, 제약 조건, 그리고 의사결정 논리를 그 산출물—코드, 메타데이터, 그리고 주변 문서—로부터 창조된 시점 이후에도 신뢰성 있게 재구성할 수 있는 능력입니다. 특히 이 재구성은 실제 운영 압박 상황, 즉 사고, 감사, 리팩터링, 인수인계 시에도 가능해야 하며, 초기 개발 단계에만 국한되지 않아야 합니다.

현재 팀들이 직면한 문제는 이 능력이 점점 약화되고 있다는 점입니다. 소프트웨어를 구축하는 데 있어 어려운 부분은 이제 코드를 작성하는 것이 아니라는 것입니다.

구현에서 가독성으로의 전환

AI가 논리를 빠르고 대규모로 생성하면서 코드가 풍부하고 즉시 사용 가능해졌습니다. 그 결과, 기술적 노력은 구현에서 해석으로 이동하고 있습니다. 엔지니어들은 더 이상 주로 “우리는 이것을 어떻게 만들까?” 라고 묻지 않고 “이 시스템은 자신이 무엇을 하고 있다고 믿으며, 그 이유는 무엇인가?” 라고 묻습니다.

AI에 전적으로 의존하는 팀에게 이 전환은 측정 가능한 결과를 가져옵니다:

• GitClear가 2024년과 2025년에 발표한 조사 결과에 따르면, 설계자는 하루에 약 50 % 더 많은 풀 리퀘스트(Pull Request, PR)를 관리하게 되었습니다. 이는 AI가 생성한 변경 사항이 시스템 의도를 작은, 느슨하게 맥락화된 업데이트들로 분산시키기 때문입니다.
• 각 풀 리퀘스트는 새로운 동작을 도입하지만, 왜 존재하는지에 대한 명확하거나 지속적인 기록이 종종 없습니다. 시간이 흐르면서 설계자는 사후에 의도를 재구성해야 하는 지속적인 재구성 작업에 압박을 받게 됩니다.
• 2025 Google DORA Report는 구체적인 데이터를 추가합니다. AI 도입이 증가함에 따라 풀 리퀘스트의 양과 복잡성이 급격히 상승했으며, 풀 리퀘스트 크기가 154 % 증가하고 버그 비율이 9 % 상승했습니다. 이는 엄격한 감독이 없을 경우 나타나는 현상입니다.

이러한 효과는 서로 연관되어 있습니다. 규모가 크고 빠르게 움직이는 풀 리퀘스트는 암묵적인 결정을 더 적은 리뷰 사이클에 압축시켜, 인간이 의도를 재구성하는 능력을 압도합니다. 실행 정확도가 떨어지기 전에 가독성이 저하되면서, 해석은 선택이 아니라 생존 기술이 됩니다.

이 확대되는 가독성 격차는 때때로 “Great Code‑Collapse”라고 불리며, 시스템 동작과 이를 설명할 수 있는 메커니즘 사이의 누적된 불일치를 의미합니다. 시스템은 계속 작동하지만, 생성이 완료된 후 내부 논리를 재구성하는 것이 점점 더 어려워집니다.

가독성의 장점은 이러한 역동성을 뒤집어 변화를 더 안전하게 만들고 소유권을 이전 가능하게 한다는 점입니다. 엔지니어를 반응적인 역공학으로 몰아넣는 대신, 가독성 있는 아키텍처는 실행과 함께 의도를 보존합니다—이를 통해 팀은 원래 코드가 작성된 이후에도 자신감을 가지고 시스템을 운영·확장·관리할 수 있습니다.

메타데이터와 설명: 가독성 고정

소프트웨어 아키텍처에서 가독성이란 팀이 시간이 지나도 시스템에 대해 추론할 수 있게 해주는 장점이라면, 메타데이터는 그 장점을 유지하거나 잃게 만드는 주요 메커니즘입니다.

이 문제의 핵심은 메타데이터에 관한 실용적인 질문입니다—시스템 의도가 어디에 기록되고, 구현과 어떻게 연결되며, 연속적인 반복 사이에서 지속되는지 여부입니다.

프롬프트‑드리븐 워크플로우에서는 의도가 상류에서 시작되어 자연어로 표현됩니다. 요구사항, 제약조건, 가정 등이 서술형으로 명시되고, 모델에 전달되어 실행 가능한 로직으로 변환됩니다. 처음에는 이것이 유동적이고 표현력이 풍부하게 느껴집니다.

하지만 시스템이 진화하면서 서술 레이어는 종종 사라집니다. 생성된 로직이 원래 프롬프트와 멀어지면—그것은 필연적으로 일어나며—프로덕션에서 실행 중인 코드와 프롬프트 사이에 지속적인 연결 고리가 거의 존재하지 않게 됩니다.

떠오르는 이해 가능성의 도전

이해 가능성이 증가하는 자동화를 견뎌내려면, 그것이 잘 작성된 코드나 선의의 프롬프트에서 자연스럽게 나타나는 속성으로 남아 있을 수 없습니다. 한 가지 설득력 있는 방향은 의도(intent)를 일급(First‑class) 아키텍처 아티팩트로 다루는 것입니다—버전 관리되고, 검토 가능하며, 실행과 구조적으로 연결된 형태로 말이죠.

실제로 이것은 다음을 의미합니다:

• 명시적인 불변조건, 계약, 그리고 의사결정 기록.
• 시스템이 오늘 수행하는 일뿐만 아니라 시스템이 허용되는 행동을 정의하는 기계가 읽을 수 있는 메타데이터.

목표는 모든 근거를 전부 포착하는 것이 아니라, 변화 속에서도 행동을 이해 가능하게 만드는 제약과 가정을 보존하는 것입니다.

이와 같이 설계된 시스템은 코드 자체가 점점 더 일시적인 환경에서도 소유권과 진화를 관리하기 쉬워집니다. 이 입장은 다음과 같은 북극성을 제시합니다: 이해 가능성은 어느 한 세대의 단계보다 오래 지속되는 내구성 있고 진화 가능한 구조에 기반해야 한다.