최근 한 연구는 인공지능(AI)이 코드를 작성할 때 발생하는 문제점을 집중적으로 다루고 있다는 점에서 주목받고 있습니다. 프로그래밍에서는 단지 코드를 작성하는 것 이상으로, 버그를 찾아내고 수정하는 디버깅(Debugging)이 중요합니다. 하지만 AI가 작성한 코드에서는 작은 실수가 큰 문제로 이어질 수 있으며, 이를 찾아내는 과정에서 많은 시간이 소모될 수 있습니다. 조사에 따르면, AI가 작성한 코드에서 발생한 섬세한 버그가 개발 전반의 시간을 오히려 증가시킨다는 사례도 보고되었습니다. 그렇다면 AI가 정말로 코딩에 한계를 가진 것일까요? 그리고 우리는 이를 극복하기 위해 어떤 방법을 사용할 수 있을까요?
디버깅과 코딩: 차이가 중요한 이유
- 코드는 단지 컴퓨터가 이해할 수 있는 명령어의 집합이지만, 디버깅은 사람이 코드의 오류를 찾아내고 고치는 과정입니다.
- Brian Kernighan이라는 유명 프로그래머는 "디버깅은 코딩보다 두 배 더 어렵다"고 말한 적이 있습니다. 정말로 코딩이 문제의 시작이라면, 디버깅은 문제를 끝내는 예술이라 할 수 있습니다.
- 예를 들어, 어린 학생이 수학 방정식을 풀 때 식을 세우는 것보다 잘못된 계산을 찾아 수정하는 부분이 더욱 어렵다고 느낄 때가 많습니다. 비슷한 방식으로 AI도 코드 작성 후 문제를 해결하는 기민함이 부족합니다.
AI로 작성된 코드의 허점
- AI는 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 코드를 생성합니다. 하지만 지나치게 복잡하거나 이례적인 경우, AI는 사람이 쉽게 짓지 않을 오류를 포함할 수 있습니다.
- Hacker News라는 커뮤니티에서는 한 개발자가 AI로 작성된 코드 내 작은 버그로 인해 클래스를 완전히 재작성해야 했던 경험을 공유했습니다. 이 사례는 AI가 작성하는 코드의 신뢰성 문제를 구체적으로 보여줍니다.
- 예를 들어, 우리가 낯선 언어로 숙제를 시도하면, 문법적으로 어긋난 부분을 직접 찾는 것은 무척 복잡합니다. 이런 점에서 AI로 작성된 코드 역시 비슷한 문제를 겪습니다.
AI 디버깅의 대책 방안을 고민하다
- 해결책 중 하나는 AI의 코드를 사람이 다시 검토하고 테스트하는 것입니다. 이를 통해 오류를 발견할 확률을 높일 수 있습니다.
- 또한, 디버깅을 전문적으로 도와주는 새로운 AI 도구들이 등장하고 있습니다. 이는 기존 LLM(Language Learning Models)보다 더욱 정교한 디버깅 수행을 목표로 합니다.
- 실제로 학생이 영어 에세이를 작성한 후 선생님이 난해한 문법 문제를 교정해주는 과정과 유사하다고 볼 수 있습니다. AI는 스스로 철자 오류를 바로잡는 능력이 부족합니다.
사람과 협업하는 AI 프로그램
- AI는 완벽한 해답을 제공할 수는 없지만, 프로그래밍 초안을 작성하거나 간단한 문제를 푸는 데 활용됩니다.
- 예를 들어, AI는 초보 프로그래머가 작성하기 어려운 초기 스크립트와 테스트 케이스(Test Case)를 생성하는 데 큰 도움을 줍니다.
- 그러나 디버깅 같은 고급 단계에서는 인간의 창의성과 직관이 여전히 필요합니다. 이는 마치 AI가 바둑 게임에서 실수를 하더라도 인간 플레이어가 전체 판을 뒤집는 전략을 세우는 것과 비슷합니다.
AI의 제한 극복하기: 최적 실천법
- AI와 협력하여 코딩 효율성을 높이기 위해, 사용자는 AI가 생성한 결과물을 꼼꼼히 검토하는 습관을 들이는 것이 중요합니다.
- Hacker News에 등장한 사례처럼, AI 코드에 지나치게 의존하기보다 유연한 사고로 접근해야 합니다. 완벽한 도구에 의지하기보단 보조 역할로 사용해야 합니다.
- 개발 교육 현장에서는 학생들에게 AI 사용법과 코드 리뷰(Review) 기술을 함께 가르쳐주는 것이 중요합니다. 이런 방식은 AI가 작성한 내용의 함정을 피하는 능력을 길러줍니다.
맺음말
AI는 작성과정을 단순화하는 매력적인 도구이지만, 그 한계도 분명히 존재합니다. 디버깅 같은 복잡한 문제 해결 과정에서는 사람이 주도권을 잡아야 합니다. 다음 단계는 AI를 더 나은 도구로 만드는 데 중점을 두면서, 교육과 실무에서 AI와 사람이 협업할 수 있는 방법을 계속 탐구해야 합니다. 이를 통해 인간과 AI의 결합이 개발 과정의 새로운 혁신을 이끌게 될 것입니다.
출처: https://medium.com/@impure/apple-study-says-ai-cant-code-4ca19779f8ae
