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 품질과 효율성의 한계이며, 원문에서 지적한 바와 같이, LLM은 코드 생성 과정에서 핵심 알고리즘 오류와 비효율적 설계로 인해 실제 성능이 떨어질 수 있다는 점이다.

이 글이 "단순한 LLM 성능 비교"가 아닌 이유

LLM의 코드 생성 문제는 단순히 성능 저하의 문제가 아니다. 이는 개발자들이 미래에 직면할 인지적·기술적 부채를 초래할 수 있는 중대한 사안이다.

내가 본 것:

1. [성능 저하]: SQLite를 LLM이 Rust로 재작성한 결과, 기본 키 조회 성능이 원본보다 약 20,000배나 느리다는 사례는 LLM이 코드가 컴파일되고 테스트를 통과하더라도 실제 동작에서 심각한 성능 저하를 초래할 수 있음을 잘 보여준다. 이는 LLM이 진정한 문제 해결보다는 그럴듯한 답변을 제공하는 경향이 있음을 시사한다.

1. [피드백 부족]: LLM은 사람과 달리 주어진 피드백을 지속적으로 개선하지 않는다. 지적이 들어와도 결국 비효율적인 코드 패턴을 반복하며, 이는 개발자들에게 지속적인 피로감을 주고 비효율성을 증가시킨다. 이는 팀 내에서의 협업에도 부정적인 영향을 미친다.

1. [비대칭 구조]: 법률 문서 작성에서 LLM이 만들어낸 결과가 타당해 보일지라도 실질적으로는 부적절한 주장일 수 있다는 점은 소프트웨어 개발에서도 마찬가지다. 개발자는 LLM이 생성한 코드를 검토하고 수정해야 하는 부담이 커지며, 이는 궁극적으로 기술적 부채를 축적하게 만든다.

내가 가져갈 실행 포인트 3개

(1) [코드 리뷰의 중요성]: [LLM 코드에 대한 검토 필요성]

원문에서 언급된 것처럼, LLM이 생성한 코드는 테스트를 통과하더라도 요구사항을 충족하지 못하는 경우가 많다. 이는 내가 현업에서 LLM을 활용할 때, 반드시 생성된 코드를 다른 개발자와 함께 철저히 리뷰해야 함을 의미한다. 내 경험상, 팀원들과의 코드 리뷰는 이 과정에서 발생하는 오류를 사전에 차단할 수 있는 유용한 방법이다.

(2) [비효율적 접근 지양]: [자동화에 의존하기보다 수동 검토 필요]

LLM이 비효율적인 코드 해결 방안을 지속적으로 생성하는 경향은 내가 프로젝트를 진행함에 있어 문제를 해결하는 방식에 대한 재고가 필요함을 일깨워 준다. 코드의 성능을 높이기 위해서는 LLM이 생성한 코드를 단순히 받아들이기보다는, 내가 직접적인 피드백을 주고 개선점을 찾아야 한다.

(3) [기술적 부채 관리]: [LLM의 역할 재정립]

LLM이 만들어낸 코드는 기술적 부채를 증가시킬 수 있다. 따라서 내가 LLM을 사용할 때는, 코드의 품질과 유지보수성을 항상 염두에 두어야 한다. 이 과정에서 LLM이 아닌 사람의 판단이 중요함을 다시 한번 깨달았다. 인지적 부채를 피하기 위해서는 LLM의 코드를 사용하면서도, 반드시 그에 대한 검토와 수정이 필요하다.

내가 설계할 기준

LLM을 활용하기 좋은 일

• 간단한 코드 조각 생성
• 특정 알고리즘의 패턴 찾기
• 빠른 프로토타입 제작

LLM이 맞지 않는 경우

• 복잡한 시스템 설계
• 성능 최적화가 필요한 대규모 프로젝트
• 보안이 중요한 코드 작성

실패를 줄이는 운영 체크리스트

• LLM이 생성한 코드를 무조건 신뢰하지 말 것.
• 코드 리뷰를 반드시 진행할 것.
• 성능 테스트를 사전에 수행할 것.
• 코드에 대한 피드백을 지속적으로 제공할 것.
• 기술적 부채를 인식하고 관리할 것.

이번 주에 할 1가지

• 대상: LLM이 생성한 코드의 성능 테스트 및 리뷰
• 측정: 코드 리뷰 후 성능 저하가 발생하는지 확인
• 성공 기준: 성능 저하가 10% 이하일 경우, "됐다"고 볼 것

마무리

LLM은 매우 유용한 도구일 수 있지만, 그 자체로 모든 문제를 해결해 주지는 않는다. 내가 직접 검토하고 개선하는 과정이 반드시 필요하다. Timeware의 관점에서 볼 때, 이러한 문제 해결 순서와 운영 안정성을 통해 우리가 만든 시스템이 더욱 신뢰받는 결과를 낳을 수 있다.

FAQ

Q. LLM이 생성한 코드의 신뢰성을 어떻게 보장하나요?

코드 리뷰와 성능 테스트를 통해 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 특히, 복잡한 시스템에서는 더욱 철저한 검토가 필요합니다.

Q. 실무 적용 시 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?

LLM이 생성한 코드의 비효율성과 오류를 확인하는 과정에서 개발자 간의 커뮤니케이션이 부족해질 수 있습니다. 이 점을 주의해야 합니다.

Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?

Timeware는 LLM의 출력을 초기 프로토타입으로 사용하되, 반드시 개발자들이 후속 검토와 수정을 통해 최종 코드를 완성하는 방식을 취하고 있습니다.

Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?

AI 기술이 계속 발전함에 따라, LLM의 코드 생성 능력은 더욱 향상될 것입니다. 하지만 인간의 판단과 검토가 여전히 필요할 것이며, 이 조화가 중요한 키가 될 것입니다.