LLM은 올바른 코드를 작성하지 않는다. 그럴듯한 코드를 작성할 뿐이다
SQLite를 LLM이 Rust로 재작성한 버전 은 기본 키 조회에서 원본보다 약 20,000배 느린 성능 을 보임 코드가 컴파일되고 테스트를 통과하지만, 내부적으로 핵심 알고리듬 오류 와 비효율적 설계가 존재 주요 원인은 PRIMARY KEY 인...
요약
SQLite를 LLM이 Rust로 재작성한 버전 은 기본 키 조회에서 원본보다 약 20,000배 느린 성능 을 보임 코드가 컴파일되고 테스트를 통과하지만, 내부적으로 핵심 알고리듬 오류 와 비효율적 설계가 존재 주요 원인은 PRIMARY KEY 인...
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 얻은 구체적 답은 LLM이 작성한 코드가 기본적으로 "그럴듯한" 형태를 띠지만, 실제 성능이나 효율성에서 심각한 결함이 있다는 점이다.
이 글이 "단순한 성능 자랑"이 아닌 이유
이 글은 LLM의 생성물이 단순한 성능 자랑에 그치지 않고, 실제 개발 환경에서 발생할 수 있는 문제를 강조하고 있다.
내가 본 것:
- 성능 문제: LLM이 Rust로 재작성한 SQLite 코드가 기본 키 조회에서 원본보다 약 20,000배 느린 성능을 보이는 것은 심각한 문제다. 이는 코드가 컴파일되고 테스트를 통과하더라도, 실제 동작에서 핵심 알고리듬 오류와 비효율적 설계가 존재함을 나타낸다.
- 비효율적인 접근: LLM은 문제가 발생하면 코드를 더 복잡하게 만드는 경향이 있다. 예를 들어, fsync를 매 쿼리마다 호출하는 방식이나, 기본 키를 잘못 식별하는 등의 문제는 성능을 크게 저해한다. 이런 비효율적 접근은 결국 개발자의 피로를 가중시킨다.
- 기술적 부채: LLM이 생성한 코드는 요구사항을 충족하지 못하는 경우가 많아, 향후 개발자들이 기술적 부채를 해결해야 하는 상황을 초래한다. 이는 개발 과정에서 발생하는 시간과 자원의 낭비를 의미하며, 지속 가능한 유지보수를 어렵게 만든다.
내가 가져갈 실행 포인트 3개
(1) LLM 사용 제한: 자동완성 단계에서의 활용
LLM의 자동완성 기능은 작은 코드 조각에 대해서는 유용할 수 있다. 그러나 전체 코드를 맡기면 계획과 관리에 더 많은 시간이 소요되고 유지보수도 어려워질 수 있다. 따라서 LLM을 사용할 때는 구체적인 요구 사항을 명확히 하고, 작은 단위로 활용하는 것이 중요하다.
(2) 코드 리뷰 프로세스 강화: LLM의 결과물 검토
LLM이 생성한 코드는 대개 결함이 존재하기 때문에, 철저한 코드 리뷰가 필수다. 다른 개발자들이 피로감을 느끼지 않도록, 리뷰 프로세스를 체계적으로 정리하고, LLM이 작성한 코드의 결과물을 신중하게 검토해야 한다.
(3) 기술적 부채 관리: LLM에 의존하지 않기
LLM의 결과물은 종종 요구사항을 충족하지 못하고, 기술적 부채를 쌓아가는 경향이 있다. 이를 해결하기 위해서는 LLM에 의존하지 않고, 명확한 기준과 설계를 통해 코드를 작성하며, 발생할 수 있는 부채를 사전에 고려해야 한다.
내가 설계할 기준
LLM을 활용하기 좋은 일
- 소규모 코드 조각의 자동완성 작업
- 코드 테스트 및 프로토타입 제작
- 반복적인 코드 패턴 생성
LLM이 맞지 않는 경우
- 대규모 프로젝트의 핵심 알고리즘 설계
- 성능 최적화가 중요한 작업
- 복잡한 비즈니스 로직을 포함한 코드 작성
실패를 줄이는 운영 체크리스트
- LLM이 생성한 코드는 반드시 검토해야 한다.
- 매 쿼리마다 fsync 호출을 피해야 한다.
- 기본 키 및 중요한 데이터 구조를 정확히 인식해야 한다.
- LLM의 결과물에 대한 피드백 루프를 마련해야 한다.
- 코드 품질 및 성능 기준을 설정하고 주기적으로 점검해야 한다.
이번 주에 할 1가지
- 대상: LLM이 생성한 코드 모듈의 성능 검토
- 측정: 코드 성능을 측정하기 위한 벤치마크 테스트를 작성
- 성공 기준: 테스트 결과가 기준 성능에 부합하는지 여부
마무리
LLM은 개발자의 작업을 보조할 수 있는 유용한 도구이지만, 그 결과물이 반드시 신뢰할 수 있는 것은 아니다. 운영 안정성과 기술적 부채 관리를 철저히 하며, LLM의 결과물에 대한 지속적인 검토와 피드백이 필요하다. 개발자들은 이러한 인사이트를 바탕으로 LLM을 현명하게 활용해야 한다.
FAQ
Q. LLM이 생성한 코드를 어떻게 활용해야 할까요?
LLM은 작은 코드 조각을 작성하는 데 매우 유용하나, 전체 코드에 대한 신뢰성은 낮습니다. 따라서 작은 단위의 작업에서 활용하고, 철저한 코드 리뷰를 진행하는 것이 좋습니다.
Q. 실무 적용 시 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?
LLM의 생성물이 요구사항을 충족하지 못하는 경우가 많아, 최종 결과물의 품질을 보장하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해서는 명확한 기준과 설계를 수립해야 합니다.
Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?
Timeware는 LLM을 사용하여 자동화 및 프로토타입 작업에 활용하지만, 최종 코드는 반드시 개발자들이 검토하고 수정하여 최적의 품질을 유지합니다.
Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?
LLM의 발전과 함께, 더 정교한 평가 시스템이 개발될 것입니다. 이는 LLM의 결과물이 보다 정확하고 신뢰할 수 있도록 발전하는 데 기여할 것입니다.