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 LLM을 사용하여 코드 작성 시 발생하는 비효율성과 오류를 줄이는 방법이다. 원문에서 얻은 구체적 답은, LLM이 생성한 코드는 그럴듯하게 보이지만 실제로는 핵심 알고리즘 오류와 비효율적 설계를 포함하고 있어 인간의 검토와 피드백이 필수적이라는 것이다.

이 글이 "단순한 LLM 비판"이 아닌 이유

LLM의 문제는 단순히 코드의 정확성을 넘어, 생성된 코드가 실제 요구사항을 충족하지 못하고 유사한 오류를 반복하게 만든다는 점에 있다.

내가 본 것:

1. [성능 저하]: LLM이 Rust로 재작성한 SQLite 버전은 기본 키 조회에서 원본보다 약 20,000배 느렸다. 이는 LLM이 생성한 코드가 내부적으로 효율적이지 않다는 것을 잘 보여준다.
2. [오류를 반복하는 경향]: LLM은 문제가 발생하면 코드를 더 추가하는 방식으로 해결하려는 경향이 있다. 이로 인해 중복 코드와 복잡한 구조가 생겨나며, 성능이 저하되는 악순환이 발생한다.
3. [검토의 필요성]: LLM이 생성한 코드는 테스트는 통과하지만, 실제 요구사항을 제대로 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 개발자는 LLM의 코드에 대한 충분한 검토와 피드백이 필요하다.

내가 가져갈 실행 포인트 3개

(1) LLM의 출력 코드 검토: 필수 절차

LLM이 생성한 코드는 비효율적인 설계 오류를 포함하고 있다. 예를 들어, 기본 키 인식을 잘못하거나 필요 이상으로 fsync를 호출하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 이러한 오류는 성능 저하를 초래하므로, 팀 내에서 LLM의 출력을 검토하는 절차를 명문화하는 것이 중요하다.

(2) 코드 품질 기준 설정: 명확한 지침

LLM의 코드가 항상 요구사항을 충족하지 않기 때문에, 코드 품질 기준을 명확히 설정해야 한다. 이를 통해 LLM을 통해 생성된 코드의 적합성을 평가할 수 있다. 예를 들어, 성능, 안정성 및 유지보수성을 기준으로 삼아 검토할 수 있다.

(3) LLM 사용 시 피드백 시스템 구축: 지속적인 개선

LLM은 인간의 피드백을 통해 개선되지 않는다. 그러므로 LLM을 사용하는 과정에서 발생하는 문제를 지속적으로 기록하고, 개선 방안을 마련하는 피드백 시스템을 구축해야 한다. 이를 통해 반복되는 오류를 줄이고 효율성을 높일 수 있다.

내가 설계할 기준

LLM을 활용하기 좋은 상황

• 작은 코드 스니펫 생성: LLM은 짧고 간단한 코드 조각을 빠르게 생성하는 데 유용하다.
• 반복적인 로직 구현: 반복되는 코드 패턴을 작성할 때 LLM을 활용하면 시간 절약이 가능하다.
• 프로토타입 개발: 초기 프로토타입 단계에서 아이디어를 신속하게 구현하는 데 적합하다.

LLM이 맞지 않는 경우

• 복잡한 알고리즘 구현: LLM은 복잡한 로직을 처리하는 데 한계가 있다.
• 성능 최적화가 필요한 코드: 성능이 중요한 상황에서는 LLM의 출력을 그대로 사용하기 어렵다.
• 요구사항이 명확한 대규모 프로젝트: 대규모 프로젝트에서는 LLM의 출력이 요구사항을 충족하지 못할 가능성이 높다.

실패를 줄이는 운영 체크리스트

• LLM이 생성한 코드를 무조건 신뢰하지 말 것.
• 코드 리뷰 프로세스를 생략하지 말 것.
• 성능 테스트를 반드시 진행할 것.
• LLM의 출력 내용을 바탕으로 추가 로직을 바로 작성하지 말 것.
• 피드백 시스템을 구축하여 지속적으로 개선할 것.

이번 주에 할 1가지

• 대상: LLM이 생성한 코드를 검토하는 프로세스를 팀 내에 도입하기
• 측정: 코드 리뷰를 진행한 후 버그 발생률과 성능 지표를 비교하여 평가
• 성공 기준: 다음 개발 주기 내에 LLM을 활용한 코드의 버그 발생률이 50% 이상 감소했을 때

마무리

LLM은 유용한 도구지만, 그 자체로 완벽하지 않다. 우리는 LLM이 생성한 코드를 신뢰하기 보다는, 검토와 피드백을 통해 개선해야 한다. Timeware의 핵심 가치는 문제 해결 순서와 운영 안정성을 기반으로 하기에, LLM의 잘못된 출력을 교정하는 과정도 우리의 중요한 임무다.

FAQ

Q. LLM의 코드가 왜 문제가 되나요?

LLM이 생성한 코드는 그럴듯하게 보이지만, 실제로는 여러 논리적 오류와 성능 저하를 초래할 수 있습니다.

Q. LLM을 사용할 때 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?

LLM이 생성한 코드의 오류를 발견하고 수정하는 데 많은 시간과 리소스가 소모됩니다. 따라서 충분한 검토가 필요합니다.

Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?

Timeware에서는 LLM을 사용하여 초기 프로토타입을 빠르게 제작하되, 코드 리뷰와 성능 테스트를 통해 필수적인 검증 작업을 수행합니다.

Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?

앞으로 LLM의 성능과 정확성을 개선하기 위한 다양한 기술과 도구가 개발될 것으로 보입니다. AI 평가 시스템이나 코드 품질 측정 도구가 더욱 발전할 것입니다.