LLM은 올바른 코드를 작성하지 않는다. 그럴듯한 코드를 작성할 뿐이다

원문: LLM은 올바른 코드를 작성하지 않는다. 그럴듯한 코드를 작성할 뿐이다 (GeekNews Topic, 2026-03-08)

오늘의 결론

"나는 LLM을 활용해 코드 작성의 효율성을 높이고 싶지만, 결과물의 품질이 저하되는 문제를 걱정하고 있다." 원문에서는 LLM이 작성한 코드가 '그럴듯함'을 넘어서 실제 성능과 요구사항을 충족하지 못한다는 점을 강조하고 있다.

이 글이 "성능 자랑"이 아닌 이유

LLM을 사용하는 것은 단순히 성능을 높이는 것이 아니라, 실제로는 예상치 못한 문제와 부채를 초래할 수 있다는 점을 명확히 보여준다.

내가 본 것:

1. [성능 저하]: 원문에서 SQLite를 LLM이 Rust로 재작성한 경우, 기본 키 조회에서 원본보다 약 20,000배 느린 성능을 보였다는 사실은 LLM의 성능 개선이 단순히 코드 생성이 아닌, 내부 알고리듬의 정확성과 효율성에 크게 의존한다는 것을 보여준다.

1. [구조적 오류]: LLM이 생성한 코드는 종종 핵심 알고리듬 오류와 비효율적 설계를 포함하고 있다. 예를 들어, 매 쿼리마다 fsync 호출을 하는 등의 비효율성이 그 예다. 이는 실제 운영 환경에서 큰 부담이 될 수 있다.

1. [개발자 피로]: LLM이 만든 코드가 끊임없이 결함을 포함하고 있어 다른 개발자들이 검토에 피로를 느낀다는 점은, AI가 코드의 품질을 높이는 대신 오히려 부담을 가중시킬 수 있음을 나타낸다. 이는 결과적으로 개발자들이 더 많은 시간과 노력을 들여야 한다는 것을 의미한다.

내가 가져갈 실행 포인트 3개

(1) [효율적인 코드 검토]: [AI와 인간의 협력]

AI가 생성한 코드의 품질을 높이기 위해서는 인간의 검토 과정이 반드시 필요하다. LLM이 만든 코드가 비효율적이거나 오류가 포함될 가능성이 높기 때문에, 코드 리뷰를 통해 문제를 사전에 발견하는 것이 중요하다.

(2) [단위 테스트 강화]: [버그 발견의 기초]

LLM이 생성하는 코드의 특성상, 예상치 못한 버그가 발생할 가능성이 높다. 따라서 각 기능에 대해 강력한 단위 테스트를 구현하여 초기 단계에서 버그를 발견하고 수정할 수 있는 체계를 마련하는 것이 필요하다.

(3) [작은 코드 조각 활용]: [AI의 장점 극대화]

LLM은 작은 코드 조각을 즉시 생성하는 데 강점을 보인다. 따라서 전체 코드를 맡기기보다는, 특정 기능에 대한 작은 코드 조각을 요청하고 이를 검토하여 사용하는 것이 더 효율적일 수 있다. 이 방식은 코드의 복잡성을 줄이고 품질을 높이는 데 도움을 준다.

내가 설계할 기준

LLM을 활용하기 좋은 상황

• 특정 기능 구현을 위한 작은 코드 조각 생성
• 반복적인 코드 패턴 자동화
• 초기 프로토타입 개발 시 빠른 피드백을 위한 코드 생성

LLM 활용이 적합하지 않은 경우

• 대규모 프로젝트의 주요 모듈 개발
• 복잡한 비즈니스 로직 구현
• 고도의 성능 최적화가 필요한 시스템

실패를 줄이는 운영 체크리스트

• LLM이 생성한 코드에 대한 충분한 검토를 생략하지 말 것
• 단위 테스트 없이 LLM의 코드를 배포하지 말 것
• 기존 알고리즘과의 비교 검토를 게을리하지 말 것
• LLM의 결과물에 대한 피드백 루프를 설정하지 말 것
• 성능 기준을 사전에 명확히 설정하지 말 것

이번 주에 할 1가지

• 대상: LLM이 생성한 코드의 품질 검토
• 측정: 코드 리뷰 시간과 발견된 버그 수
• 성공 기준: 코드 리뷰 후 1주일 이내에 발견된 버그가 0개일 경우 "됐다"고 볼 것

마무리

LLM을 활용할 때의 가장 큰 인사이트는 '그럴듯함'을 넘어서 실제 품질과 성능을 중요시해야 한다는 것이다. Timeware는 기술 문제 해결을 위해 LLM의 장점을 극대화하되, 항상 품질 기준을 유지하려는 노력을 기울인다.

FAQ

Q. LLM을 사용할 때 가장 자주 생기는 문제는 무엇인가요?

LLM은 종종 비효율적이거나 오류가 포함된 코드를 생성하여, 결과적으로 추가적인 검토와 수정이 필요하게 됩니다.

Q. 실무 적용 시 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?

LLM이 생성한 코드가 요구사항을 충족하지 못하는 경우가 많아, 이로 인해 개발 팀의 피로도가 높아질 수 있습니다.

Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?

Timeware에서는 LLM을 사용하여 반복적인 작업의 효율성을 높이고, 코드 리뷰와 테스트 과정을 통해 품질을 유지하고 있습니다.

Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?

LLM 기술은 지속적으로 발전할 것이지만, 실제 코드 품질과 성능에 대한 우려는 여전히 남을 것입니다. 따라서 개발자들은 AI와의 협력을 통해 더 나은 결과를 도출해야 할 것입니다.