개발자가 AI를 Black Box처럼 대할 때 실제로 일어나는 일

Source: Dev.to

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AI‑생성 코드의 숨겨진 인지 부채

나는 재능 있는 주니어 개발자가 AI‑생성 코드가 우리 결제 흐름에 도입한 버그를 고치려고 4시간을 보낸 모습을 목격했다. 코드가 특별히 복잡해서가 아니라, 그가 실제로 무엇을 하고 있는지 전혀 몰랐기 때문이다.

• 그는 코드를 ChatGPT에서 복사‑붙여넣기했다.
• 코드는 합리적으로 보였고, 코드 리뷰를 통과했으며, 개발 환경에서는 동작했다.
• 그러나 아무도 눈치채기 전에 프로덕션에서 3일 동안 고객 데이터를 조용히 손상시켰다.

그에게 로직을 설명해 달라고 물었을 때 그는 설명하지 못했다. 그가 똑똑하지 않아서가 아니라—그는 뛰어났지만—그는 코드를 실제로 읽어본 적이 없었기 때문이다. 그는 AI를 자판기처럼 취급했다: 문제 삽입 → 해결책 받기 → 넘어가기.

이것이 아무도 이야기하지 않는 새로운 기술 부채이다.
코드 자체가 아니라, 블랙 박스에 이해를 외주함으로써 개발자들이 쌓아온 인지 부채이다.

AI 생산성 내러티브가 잘못된 이유

• 이해 없이 속도만 빠른 것은 생산성이 아니라 단순한 속도이다.
• 지난 1년 동안 수십 명의 개발자에게서 이 패턴이 반복되는 것을 보았다.
  • 그들은 AI 도구를 사용해 그 어느 때보다 빠르게 코드를 생성한다.
  • 풀 리퀘스트가 늘어나고, 속도 지표가 급상승하며, 경영진은 이를 좋아한다.
  • 6개월이 지나면, 아무도 코드베이스를 유지보수할 수 없게 된다. 왜냐하면 실제로 어떻게 동작하는지 이해하는 사람이 없기 때문이다.

코드는 나쁜 것이 아니라, 종종 꽤 좋다. 문제는 아키텍처에 있다. AI 출력물을 이해를 위한 시작점이 아니라 신탁의 선언처럼 다루면, 오직 AI만이 설명할 수 있는 시스템을 만들게 된다.

AI는 그 능력에도 불구하고 다음에 대한 맥락이 없다:

• 당신의 특정 비즈니스 로직
• 팀의 관례
• 현재 구조를 형성한 몇 달 전의 결정들

당신은 블랙 박스가 만든 것을 유지하기 위해 그 블랙 박스에 의존하게 된다.

AI를 활용하는 두 가지 방법

AI와의 올바른 관계

• 작동하는 코드만이 아니라 설명을 요청하세요.
• 생성된 코드를 한 줄씩 읽고, 모든 가정을 질문하고 엣지 케이스를 검증하세요.
• 코딩을 시작하기 전에 사고 구조화를 위해 AI를 활용하고, 문서 작성을 AI에게 맡기지 마세요.
• 코드 설명 도구를 활용해 왜 그 접근법이 선택됐는지와 다른 대안들을 이해하세요.

AI는 학습을 대체하지 않고 가속화합니다.

인지 부채 블랙 박스가 만드는 현상

• 사용하지 않는 기술은 사라진다. 이것은 민간 지혜가 아니라 신경과학이다.
• AI에 문제 해결을 위임하고 직접 해결 과정에 참여하지 않으면 핵심 엔지니어링 능력이 퇴보한다:
  • 알고리즘 복잡도에 대한 추론
  • 미묘한 버그 발견
  • 성능 영향 이해

나는 중급 개발자들이 AI를 과도하게 사용한 지 6개월 만에 능력이 떨어지는 모습을 목격했다. 그들은 프롬프트 엔지니어링에는 능숙해졌지만 실제 엔지니어링 능력은 잃었다. 문제를 AI가 해결할 수 있을 정도로 충분히 설명할 수 있었지만, 그 해결책이 올바른지 검증할 수는 없었다.

아이러니는 가혹하다: 생산성을 높이기 위해 만든 도구가 오히려 의존성을 키워버렸다. 속도는 얻었지만 깊이는 잃었다. 기능을 더 빨리 배포할 수 있었지만 문제가 발생했을 때 디버깅을 할 수 없었다.

디버깅 루프 함정

AI‑generated 코드가 실패할 때, 특정 배포와 특정 데이터에 대해 무엇이 잘못됐는지 AI에게 물어볼 수 없습니다. 수정 사항을 요청할 수는 있지만 원래 의도를 이해하지 못하면 그 수정이 근본 원인을 해결했는지, 단지 증상을 패치했는지 판단할 수 없습니다.

Typical loop:

1. AI를 사용해 코드를 생성한다.
2. 코드가 프로덕션에서 실패한다.
3. 오류 메시지를 AI에 복사한다.
4. AI가 해결책을 제시한다.
5. 이해 없이 해결책을 적용한다.
6. 새로운 오류가 나타남 → 3단계로 돌아간다.

각 반복마다 아무도 이해하지 못한 AI‑generated 패치가 코드에 추가됩니다. 시스템은 점점 더 취약하고 이해하기 어려워져 결국 rewrite—which requires genuine understanding that the black‑box approach never fostered.

피할 수 없는 현실: 인터뷰

• 인터뷰는 여전히 실제 엔지니어링 능력을 테스트합니다.
• 사이드 프로젝트, 과제, 혹은 행동 면접 준비에 AI를 활용할 수 있지만, 화이트보드나 실시간 코딩 인터뷰에서는 문제와 혼자 마주하게 됩니다.

인​지 부채가 청구되는 순간입니다. 면접관은 암기된 솔루션을 찾는 것이 아니라, 당신의 능력을 평가합니다:

• 실시간으로 문제를 사고하기
• 트레이드오프를 명확히 설명하기
• 패턴을 인식하기
• 즉석에서 적응하기

만약 그 정신적 근육을 AI에 맡겼다면, 그 차이를 체감하게 될 것입니다.

결론

AI는 이해를 보강하기 위해 사용할 때 강력한 동맹입니다, 대체하는 것이 아니라. 이를 사고 파트너로 여기고, 구조화하고, 설명하고, 탐색하는 데 도움을 주게 하되, 논리와 아키텍처에 대한 소유권은 여러분이 유지하십시오. 그렇지 않으면 숨겨진 인지적 기술 부채를 쌓게 되어 기술이 약화되고, 유지보수가 어려워지며, 궁극적으로 AI가 약속하는 생산성을 저해하게 됩니다.

문제

AI를 블랙 박스처럼 다루는 개발자들은—너무 늦게—인상적인 GitHub 활동이 면접 성과로 이어지지 않는다는 것을 깨닫습니다. 그들은 실제로 시스템을 구축한 적이 없기 때문에 자신이 만든 시스템을 설명할 수 없습니다; 단지 이해하지 못한 구성 요소들을 조립했을 뿐입니다.

시장은 여전히 조립보다 이해를 중시합니다.

문제를 무시해도 도움이 되지 않는 이유

• AI 도구를 회피하는 것은 비현실적이며 어리석은 행동이다.
• 올바르게 사용하면 AI는 개발 속도를 가속화한다.
• 실제 문제는 도구 자체가 아니라 AI 출력물과의 관계이다.

AI와의 더 나은 관계

1. 생성된 코드를 최종 답변이 아닌 대화 시작점으로 생각하세요.
2. Crompt AI(또는 다른 AI)를 사용해 문제를 해결할 때:
   • 후속 질문을 하세요.
   • 특정 구현 선택에 대한 설명을 요청하세요.
   • AI에게 복잡한 부분을 나누어 설명하도록 하세요.
   • 제안된 패턴의 전반적인 맥락을 이해하기 위해 Research & Analysis 기능을 활용하세요.
3. AI가 스스로를 설명하도록 만든 후에 신뢰하세요.

생성된 코드 작업 방법

• 생성된 코드의 모든 줄을 읽으세요.
  • 구문을 확인하는 것(쉬운 부분)만이 아니라 논리를 검증하기 위해서입니다.
  • 스스로에게 물어보세요:
    • 이것이 엣지 케이스를 올바르게 처리합니까?
    • 부하가 걸렸을 때는 어떻게 되나요?
    • 시스템의 다른 부분과 어떻게 상호작용합니까?
    • 데이터 구조나 사용자 행동에 대해 어떤 가정이 이루어지고 있나요?
• 무언가 명확하지 않을 때, 그대로 받아들이고 넘어가려는 충동을 억제하세요.
  • AI Tutor 기능을 사용해 더 자세히 분석하세요.
  • 목표는 스스로 이해를 넓혀 다음에 비슷한 코드를 직접 작성할 수 있게 하는 것입니다.

“AI 도구가 가장 필요할수록 가장 적게 사용해야 합니다—오히려 전혀 다른 방식으로 사용해야 합니다.”

AI 사용의 역설

주니어 개발자를 위한 조언

• AI는 학습을 가속화할 수 있지만, 학습 과정을 건너뛰지 않을 때 비로소 효과가 있습니다.
• AI가 생성한 코드는 단축키가 아니라 학습 기회로 활용하세요.
• 문법을 찾아보는 데 절약된 시간을 패턴을 이해하는 데 투자하세요.

시니어 개발자를 위한 조언

• AI는 이미 이해하고 있는 솔루션을 구현하는 속도를 높이는 도구가 되어야 합니다.
• 보일러플레이트 코드는 AI에게 맡기고, 아키텍처와 비즈니스 로직에 집중하세요.
• 스스로 해결할 수 없는 문제를 AI에 의존한다면, 자동화로 기술 격차를 가리고 있는 것입니다.

블랙‑박스 개발의 숨은 비용

• 비용은 스프린트 속도나 기능 완성률에 나타나지 않는다.
• 몇 달 후에 누군가 시스템을 수정하려고 할 때 아무도 어떻게 동작하는지 모른다는 사실이 드러난다.

블랙‑박스 코드베이스의 증상

• 일관된 스타일, 깔끔한 포맷, 합리적인 패턴—하지만 전혀 일관된 아키텍처가 없다.
• 각 컴포넌트는 개별적으로는 괜찮아 보이지만 전체 맥락에서는 의미가 없다.
• 함수가 실제 사용 사례에 비해 과도하게 설계되어 있다.
• 오류 처리 방식이 일관되지 않는다.
• 성능 특성이 예측할 수 없다.

코드는 이 프로그램 자체를 이해하지 못한 사람이 일반적인 프로그래밍을 이해하고 작성한 것처럼 보인다. AI는 일반적인 패턴을 파악했을 뿐, 당신의 구체적인 요구사항은 파악하지 못했으며, 개발자는 이를 유지보수하기 위한 전체적인 이해를 전혀 구축하지 못했다.

미래는 이렇게 보인다

AI 도구는 사라지지 않으며, 더 나아지고, 더 통합되고, 더 강력해지고 있습니다.
번창할 개발자들은:

1. 생성된 코드를 모두 읽고 이해한다.
2. AI를 학습 가속에 활용하고, 학습을 건너뛰지는 않는다.
3. AI 출력물을 사고의 출발점으로 삼고, 최종 결과물로 여기지 않는다.
4. AI가 도와 작성했더라도, 주니어 개발자에게 설명할 수 있는 시스템을 만든다,
5. 엔지니어와 조립자를 구분짓는 핵심 엔지니어링 역량을 유지한다.

이해 없이 빠른 속도는 속도 문제가 붙은 미래의 기술 부채에 불과합니다.

실행 가능한 요점

• AI를 적극적으로 활용하라, 하지만 이해하지 못하는 코드는 절대 병합하지 말라.
• 2시 새벽에 프로덕션을 디버깅하는 미래의 당신이 고마워할 것이다.

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