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 생성하는 코드의 품질과 성능에 대한 의문입니다. 원문에서 제시된 대로, LLM은 그럴듯한 코드 조각을 만들지만 실제로는 심각한 성능 저하와 버그가 발생할 수 있음을 알았습니다.

이 글이 "기술 리뷰"가 아닌 이유

LLM의 코드 품질 문제를 단순한 성능 자랑으로 국한할 수 없습니다.

내가 본 것:

1. [성능 저하]: SQLite를 LLM이 Rust로 재작성한 경우, 기본 키 조회에서 원본보다 약 20,000배 느린 성능을 보였습니다. 이는 단순히 코드가 컴파일되고 테스트를 통과한다고 해서 실제 성능이 보장되지 않음을 보여줍니다.

1. [비효율적 설계]: LLM이 생성한 코드에서는 핵심 알고리즘 오류와 비효율적인 설계가 존재합니다. 예를 들어, fsync를 매 쿼리마다 호출하는 데 따른 성능 저하가 발생하며, 이는 대규모 프로젝트에서 더욱 심각한 문제가 됩니다.

1. [인지적·기술적 부채]: LLM이 작성한 코드가 요구사항을 충족하지 못하는 경우가 많아서, 결국 미래의 개발자들이 이로 인해 발생하는 부채를 해결해야 할 상황이 발생합니다. 이는 개발 현장에서 지속적으로 피로감을 유발할 수 있습니다.

내가 가져갈 실행 포인트 3개

(1) [코드 리뷰 강화]: [LLM 코드 검토의 중요성]

LLM이 생성한 코드는 그럴듯해 보이지만, 실제로는 심각한 오류와 비효율성을 내포하고 있을 수 있습니다. 따라서 코드 리뷰 과정을 강화해야 합니다. 예를 들어, LLM이 생성한 코드에 대해 다른 개발자와 함께 검토하는 시간을 가져야 하며, 이를 통해 발견되지 않은 문제를 사전에 차단할 수 있습니다.

(2) [성능 테스트 강화]: [실제 성능 보장]

LLM이 생성한 코드가 성능이 저하되는 경우가 많으므로, 성능 테스트를 강화해야 합니다. 모든 코드 변경 사항에 대해 성능 테스트를 진행하고, 주요 쿼리에 대해 Benchmarks를 설정하여 실제 성능을 확인하는 것이 중요합니다. 이를 통해 프로젝트의 지속 가능성을 높일 수 있습니다.

(3) [기술 부채 관리]: [미래의 부채 예방]

LLM이 생성한 코드에서 발생할 수 있는 인지적·기술적 부채를 사전에 관리해야 합니다. 이를 위해 코드 작성 시, 문제 발생 가능성을 인지하고 문서화하여 후속 개발자가 쉽게 이해할 수 있도록 해야 합니다. 이를 통해 미래의 개발자들이 부담을 덜 수 있습니다.

내가 설계할 기준

LLM이 작성한 코드를 사용하기 좋은 업무

• 프로토타입 개발: 신속한 코드 테스트가 필요한 상황
• 코드 자동완성: 작은 코드 조각을 자동으로 작성할 때
• 단순 알고리즘: 복잡성이 낮은 문제를 해결할 때

LLM이 맞지 않는 경우

• 대규모 프로젝트: 복잡한 시스템에서의 코드 작성 시
• 고성능 요구 사항: 성능이 중요한 시스템에서의 활용 시

실패를 줄이는 운영 체크리스트

• LLM이 생성한 코드를 무작정 사용하지 말 것
• 성능 저하가 우려되는 부분에서 fsync 호출을 최소화할 것
• 코드 리뷰를 거치지 않은 상태에서 배포하지 말 것
• 복잡한 코드 구조를 피하고 단순한 설계를 유지할 것
• 문서화 없이 코드를 작성하지 말 것

이번 주에 할 1가지

• 대상: LLM이 생성한 코드에 대한 성능 테스트
• 측정: 쿼리 성능을 Benchmarking 도구로 측정하여 실제 성능을 기록
• 성공 기준: 생성한 코드의 성능이 기존 코드와 비교했을 때 20% 이상 빠른 성능을 보여줄 것

마무리

LLM이 생성하는 코드는 그럴듯해 보일 수 있지만, 실제 성능 저하와 버그로 인해 개발자에게 심각한 부담이 될 수 있습니다. 따라서 우리는 개발 과정에서 LLM을 사용할 때, 명확한 기준과 철저한 리뷰 과정을 통해 운영 안정성을 유지해야 합니다. Timeware는 이러한 문제를 인식하고, 실질적인 해결책을 제시함으로써 안정적이고 효율적인 IT 솔루션을 제공하고자 합니다.

FAQ

Q. LLM이 작성한 코드의 품질을 어떻게 개선할 수 있나요? LLM이 작성한 코드는 항상 검토하고 성능 테스트를 진행하여 문제를 조기에 발견해야 합니다.

Q. LLM 코드 검토 시 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요? 코드의 성능과 구조를 이해하기 어려운 부분이 가장 큰 장애물입니다. 따라서, 코드 리뷰를 진행할 때 다양한 관점에서 평가해야 합니다.

Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요? Timeware는 LLM을 활용하여 프로토타입을 신속하게 개발하는 동시에 코드 리뷰와 테스트 과정을 강화하여 품질을 확보하고 있습니다.

Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요? 앞으로 LLM의 성능 개선이 이루어질 것으로 예상되지만, 우리는 여전히 코드 검토와 성능 테스트를 통해 품질을 보장하는 접근 방식을 지속할 것입니다.