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

내가 오늘 해결하고 싶은 문제는 LLM이 생성한 코드의 신뢰성 부족이다. 원문에서 제기한 문제는 LLM이 만들어낸 코드가 실제 성능을 보장하지 않으며, 가상의 코드가 실제 환경에서 얼마나 비효율적일 수 있는지를 잘 보여준다.

이 글이 "성능 자랑"이 아닌 이유

원문 핵심은 LLM이 생성한 코드의 신뢰성과 효율성의 결여에 있다. 성능을 자랑하는 표면적인 내용과 달리, 실제로는 코드의 품질 문제가 크다는 것을 강조한다.

내가 본 것:

1. [성능 저하 문제]: LLM이 Rust로 재작성한 SQLite의 기본 키 조회 성능이 원본보다 20,000배 느리다는 점은 LLM의 코드가 기본적인 알고리즘 오류와 비효율적 설계로 인해 실제로 얼마나 쓸모없을 수 있는지를 보여준다. 이는 단순히 코드가 컴파일되고 테스트를 통과한다고 해서 유용하다는 것을 의미하지 않는다.

1. [인간의 피드백 필요성]: 원문에서 언급된 것처럼, LLM은 코드를 작성할 때 비효율성을 스스로 수정하지 못한다. 이러한 특징은 사람의 피드백을 통해 개선될 수 있는 부분인데, LLM은 결국 같은 실수를 반복하는 경향이 있다. 내가 현업에서 겪는 문제도 이러한 피드백 부족으로 인해 발생한다.

1. [기술적 부채 문제]: LLM이 생성하는 코드는 실제 요구사항을 충족하지 못하는 경우가 많으며, 이는 장기적으로 개발자들에게 기술적 부채로 남는다. 이 문제는 특히 대규모 프로젝트에서 더욱 두드러지며, 나 역시 이로 인해 많은 시간을 소모한 경험이 있다.

내가 가져갈 실행 포인트 3개

(1) [코드 품질 검증]: [신뢰할 수 있는 코드 검토 절차]

LLM이 생성한 코드를 무작정 사용하기보다는 반드시 검토하는 절차를 마련해야 한다. 원문에서 언급된 fsync 호출 문제와 같이, LLM이 생성하는 코드는 비효율적인 부분이 많기 때문에 코드 리뷰를 통해 문제를 조기에 발견하는 것이 중요하다. 이를 통해 코드의 신뢰성을 높일 수 있다.

(2) [피드백 루프 구축]: [인간의 역할 강화]

LLM이 생성한 코드에 대해 지속적으로 피드백을 주는 시스템을 구축해야 한다. LLM은 인간의 판단과 경험을 바탕으로 개선할 수 있는 기회를 제공하므로, 검토 후 피드백을 주는 루프를 만들어야 한다. 이 과정에서 LLM의 한계를 인식하고 인간의 역할을 강조하는 것이 필요하다.

(3) [적절한 사용 범위 설정]: [LLM 활용 전략]

LLM을 사용할 때는 자동완성 수준의 작은 코드 조각에 한정하여 사용하는 것이 좋다. 대규모 코드를 맡기면 관리와 유지보수에서 어려움을 겪을 수 있기 때문이다. LLM의 장점을 잘 활용하기 위해서는 사용 범위를 명확히 설정하고, 적절한 상황에서만 활용해야 한다.

내가 설계할 기준

이 기술/접근법을 보내기 좋은 일

• 소규모 코드 조각 작성: LLM은 작은 코드 조각을 작성할 때 유용하게 활용될 수 있다.
• 기본적인 알고리즘 구현: 기본적인 알고리즘을 빠르게 구현하는 데 도움을 줄 수 있다.
• 부가적인 코드 완성: 기존 코드에 필요한 부가적인 기능을 추가할 때 사용할 수 있다.

이 기술/접근법이 맞지 않는 경우

• 복잡한 시스템 설계: 복잡한 시스템이나 아키텍처 설계에는 적합하지 않다.
• 상세한 최적화가 필요한 경우: 성능 최적화가 중요한 경우, LLM의 결과는 신뢰할 수 없다.

실패를 줄이는 운영 체크리스트

• LLM이 생성한 코드를 무조건 신뢰하지 말 것: 검토가 없는 코드는 사용하지 말아야 한다.
• 피드백 루프를 구축하지 않을 것: 지속적인 피드백을 주지 않으면 개선이 없다.
• 기능 요구를 명확히 하지 않을 것: LLM이 의도한 대로 작동하지 않을 수 있음을 항상 인지해야 한다.
• 복잡한 문제를 LLM에 맡길 것: 복잡한 문제 해결은 인간의 판단이 필요하다.
• 기술적 부채를 무시할 것: LLM이 만든 코드에서 발생하는 기술적 부채를 간과하지 말아야 한다.

이번 주에 할 1가지

• 대상: LLM이 생성한 특정 코드 조각
• 측정: 코드 리뷰를 통해 발생한 문제와 피드백을 기록
• 성공 기준: 코드 리뷰 후 1회의 피드백 루프를 완료하고, 발생한 문제를 50% 이상 수정했을 때 "됐다"고 볼 것이다.

마무리

LLM을 활용하는 것은 유용할 수 있지만, 그로 인해 발생하는 신뢰성 문제와 기술적 부채를 간과해서는 안 된다. 개발자는 LLM이 생성한 코드의 품질을 철저히 검토하고 피드백을 통해 개선해 나가야 한다. Timeware는 이러한 문제를 해결하고 안정적인 운영을 위해 고객과 함께 나아가고 있다.

FAQ

Q. LLM을 활용할 때 가장 자주 생기는 문제는 무엇인가요?

LLM이 생성한 코드의 비효율성과 신뢰성 부족이 주요 문제입니다. 이러한 문제는 코드 리뷰를 통해 개선할 수 있습니다.

Q. 실무 적용 시 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?

LLM이 생성한 코드의 품질을 판단하는 데 어려움이 있습니다. 따라서 코드 리뷰와 피드백이 필수적입니다.

Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?

Timeware는 LLM을 활용하되, 반드시 사람의 검토를 거쳐 신뢰성을 높이는 방향으로 운영하고 있습니다.

Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?

LLM의 발전과 함께 인간의 피드백 및 검토 시스템이 더욱 중요해질 것이며, 이는 기술적 부채 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것입니다.