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 LLM(대형 언어 모델)이 생성하는 코드의 품질과 실용성이다. 원문에서 언급된 바와 같이, LLM이 생성한 코드가 실제로는 그럴듯하지만 성능이나 정확성에서 큰 문제를 안고 있다는 점을 명확히 이해해야 한다.

이 글이 "성능 자랑"이 아닌 이유

LLM이 만든 코드는 겉보기에는 그럴듯할지라도, 실제로는 비효율적이고 성능 저하를 초래할 수 있는 오류가 존재하기 때문이다. 내가 본 것:

1. [성능 저하]: 원문에서는 LLM이 Rust로 재작성한 SQLite 코드가 기본 키 조회에서 원본보다 20,000배 느리다는 사례를 들고 있다. 이는 LLM이 생성한 코드가 실제로는 비효율적 설계를 포함하고 있음을 보여준다. 내 경험에서도, 코드가 작동하는 것과 성능이 우수한 것은 전혀 다른 문제라는 것을 종종 마주친다.

1. [무분별한 코드 생성 경향]: LLM은 문제가 생기면 코드를 더 복잡하게 만들려는 경향이 있다. 원문에서 말하듯이, 성능을 높이기 위해 특수 루틴이나 커스텀 자료구조를 추가하다 보면 오히려 코드가 기하급수적으로 늘어난다. 이처럼 무분별한 코드 생성은 유지 보수를 어렵게 만들고, 장기적으로는 기술적 부채를 쌓는 원인이 된다.

1. [자동화의 한계]: LLM이 생성한 코드가 자동화에 유리하다는 점은 분명하지만, 전체 프로젝트에 적용할 경우 그로 인한 유지 보수의 어려움이 크다는 지적이 있다. 실제로 나는 LLM을 사용해 작은 코드 조각을 생성하고 검토하는 데는 유용하다고 느끼지만, 대규모 프로젝트에서는 더욱 많은 계획과 시간이 필요하다는 것을 실감하고 있다.

내가 가져갈 실행 포인트 3개

(1) LLM 코드의 성능 검증: 성능 체크는 필수

LLM이 생성한 코드는 반드시 성능 검증을 거쳐야 한다. 원문의 예시처럼, 기본 키 조회에서 20,000배 느린 성능을 보일 수 있으므로, 적절한 벤치마크와 테스트를 통해 성능을 체크하는 것이 중요하다. 이를 통해 실무에서 코드의 실효성을 확보할 수 있다.

(2) 코드 복잡성 관리: 단순함이 답이다

LLM이 생성한 코드가 복잡해지는 것을 방지해야 한다. 원문에서 언급한 대로, 문제를 해결하기 위해 코드가 기하급수적으로 늘어나는 현상은 피해야 한다. 이를 위해서는 코드 리팩토링과 모듈화를 통해 단순하고 유지보수하기 쉬운 구조를 유지하는 것이 중요하다.

(3) LLM 활용의 적절한 범위 설정: 경계를 정하자

LLM의 활용 범위를 명확히 설정해야 한다. 원문에서처럼 LLM이 작은 코드 조각을 생성하는 데는 유리하지만, 전체 코드를 맡기는 것은 위험할 수 있다. 따라서 LLM을 사용할 때는 어떤 부분에 활용할 것인지 명확히 정해두는 것이 중요하다.

내가 설계할 기준

LLM 코드 생성을 고려하기 좋은 상황

• 작은 기능 구현을 위한 자동 완성
• 프로토타입 개발 단계에서의 코드 스니펫 생성
• 기존 코드 리뷰를 위한 참고 자료로 사용

LLM 코드 생성을 피해야 할 상황

• 대규모 프로젝트나 시스템 전체를 설계할 때
• 성능이 중요한 비즈니스 로직을 구현할 때
• 복잡한 알고리즘이나 데이터 구조를 다룰 때

실패를 줄이는 운영 체크리스트

• LLM이 생성한 코드를 무비판적으로 수용하지 말 것
• 성능 테스트를 거치지 않은 코드는 사용하지 말 것
• 중복 코드나 불필요한 복잡성을 피할 것
• LLM의 제안이나 추천을 반드시 검토할 것
• 코드 작성 시 목표와 의도를 명확히 할 것

이번 주에 할 1가지

• 대상: LLM이 생성한 코드의 성능 검증
• 측정: 성능 벤치마크를 통해 비교 분석
• 성공 기준: LLM이 생성한 코드의 성능이 기존 코드와 비슷하거나 더 나은 경우

마무리

LLM이 작성한 코드의 품질과 성능을 면밀히 검토할 필요가 있다. 그럴듯한 코드가 아닌, 실제로 유용한 코드를 생성하기 위해서는 경험 기반의 검증이 필수적이다. Timeware의 관점에서 문제 해결의 정확한 순서를 따르고, 운영 안정성을 확보하는 것이 중요하다.

FAQ

Q. LLM이 생성한 코드의 품질을 어떻게 보장할 수 있나요?

LLM이 생성한 코드는 반드시 성능 테스트와 코드 검토를 통해 검증해야 합니다. 단순히 작동하는 것 이상으로, 요구 사항에 부합하는지 확인하는 것이 중요합니다.

Q. LLM을 실무에서 적용할 때 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?

LLM이 작성한 코드가 복잡해지는 경향이 있어, 이를 관리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 따라서, 코드의 단순함을 유지하는 것이 중요합니다.

Q. Timeware는 LLM을 어떻게 활용하나요?

Timeware에서는 LLM을 주로 작은 코드 스니펫이나 프로토타입 개발에 활용합니다. 전체 시스템 설계에는 사용하지 않으며, 성능 검증을 통해 품질을 보장합니다.

Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?

LLM의 발전과 함께, 성능과 품질을 보장하는 방법도 계속해서 진화할 것입니다. 이에 따라 LLM을 활용한 코드 생성의 기준과 관행이 더욱 명확해질 것으로 예상됩니다.