생성형 AI 코딩은 검증과 유지보수를 더 요구한다

생성형 AI로 코드를 만들 때는 작성보다 검증에 더 많은 노력을 들여야 한다. 미키마우스가 빗자루에 물을 나르는 일을 맡겼다가 홍수를 일으키는 이야기를 빗대어, 자동화의 종료 조건을 정하고 결과를 감시하며 코드를 현실에서 검증해야 한다고 강조한다.

AI에 일을 맡기더라도 생각과 감독까지 넘길 수는 없다. 먼저 작업 명세와 예외 상황을 검토하고, AI에도 계획을 세우고 불분명한 점을 질문하도록 요청해야 한다. 무엇을 지시했는지 이해하지 못하면 디버깅은 더 어려워진다.

코드를 많이 만드는 것 자체를 성과로 보지 말고, 해결한 문제와 코드 규모의 균형을 살펴야 한다. 필요 없는 복잡성을 경계하고, 기능 개발로 절약한 시간을 리팩터링과 기술 부채 관리에 쓰라는 조언이다. 문서와 코드 규칙, 타입 정보로 AI에 맥락과 제약을 제공하는 방법도 제시한다.

생성된 코드는 시험하기 전까지 현실과 맞는다고 가정하지 말아야 한다. 테스트를 작성하고 사용자 피드백을 일찍 받아야 하며, AI가 만든 주석도 부정확하거나 오해를 부를 수 있어 그대로 신뢰하지 말라고 경고한다. 이런 문제는 인간 개발자에게도 있지만, 생성형 AI가 코드와 유지보수 부담을 더 빠르게 늘릴 수 있다는 것이 글의 주장이다.

글은 1797년 시를 거쳐 2세기 그리스 이야기까지 거슬러 올라가는 ‘마법사의 제자’ 전승과 1940년 디즈니 애니메이션 《판타지아》의 미키마우스 이야기를 자동화의 비유로 삼는다. 참고 자료: The Sorcerer’s Apprentice, 루키아노스의 이야기, 미키마우스 애니메이션, KISS 원칙.