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 부족이며, 원문에서 제시한 것처럼 LLM의 코드는 종종 비효율적이고 오류를 포함하고 있다는 점에서 내가 실질적으로 직면하는 문제와 일치합니다."

이 글이 "코드 생성 도구의 발전"이 아닌 이유

LLM이 생성하는 코드의 품질이 성능 문제로 이어지는 실제 사례를 보여주기 때문입니다.

내가 본 것:

1. [성능 저하]: SQLite를 LLM이 Rust로 재작성한 결과, 기본 키 조회에서 원본보다 약 20,000배 느린 성능을 보였습니다. 이는 LLM이 생성한 코드가 실제로는 비효율적이란 것을 직접적으로 보여줍니다.

1. [알고리즘 오류]: 원문에서는 LLM이 코드가 컴파일되고 테스트를 통과해도 내부적으로 핵심 알고리즘 오류가 존재한다고 언급합니다. 이는 우리가 검토해야 할 중요한 포인트로, LLM이 기술적으로 올바르지 않은 결과를 생성할 수 있음을 시사합니다.

1. [피드백의 부재]: LLM은 피드백을 통해 학습하는 인간과는 달리, 한 번 만들어진 패턴을 고치지 못하는 경향이 있습니다. 이로 인해, 생성된 코드가 반복적으로 문제를 일으킬 수 있습니다.

내가 가져갈 실행 포인트 3개

(1) [코드 검토의 중요성]: LLM에 의존하지 않기

LLM이 생성한 코드는 성능 문제를 일으킬 수 있습니다. 원문에서 언급된 것처럼, 기본 키 인식 누락과 같은 오류가 발생할 수 있기 때문에, 코드를 작성한 후 반드시 철저한 검토가 필요합니다. 나는 항상 팀원들과 함께 LLM이 생성한 코드를 검토하여 잠재적인 성능 저하를 찾아내고 수정하는 과정을 거치고 있습니다.

(2) [테스트 케이스 다각화]: 단순한 테스트 이상

LLM이 생성한 코드는 종종 요구 사항을 충족하지 못합니다. 이 때문에 여러 테스트 케이스를 만들어야 합니다. 예를 들어, fsync를 매 쿼리마다 호출하는 문제는 성능 저하를 초래할 수 있으므로, 이를 해결하기 위한 다양한 테스트를 사전에 준비하는 것이 중요합니다. 이 과정에서 다양한 경로를 고려한 테스트를 통해 코드의 신뢰성을 높이고 있습니다.

(3) [효율적인 LLM 활용법]: 코드 조각 단위

LLM을 사용할 때는 전체 코드를 맡기기보다는 자동완성 수준에서 작은 코드 조각을 생성하는 것이 더 효율적입니다. 원문에서도 LLM이 통계적으로 가장 흔한 코드 패턴을 생성한다고 언급되었듯이, 작은 코드 조각을 검토하여 필요한 부분만 적용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 조기에 오류를 발견하고 수정할 수 있습니다.

내가 설계할 기준

LLM을 사용하기 좋은 일

• 프로토타입 개발: 초기 프로토타입을 빠르게 작성할 때 LLM의 도움을 받을 수 있습니다.
• 단순한 알고리즘: 복잡하지 않은 알고리즘을 구현할 때 LLM이 유용할 수 있습니다.
• 작은 코드 조각: 개별 기능을 개발할 때 작은 코드 조각을 생성하는 데 LLM을 활용할 수 있습니다.

LLM이 맞지 않는 경우

• 대규모 프로젝트: 복잡한 시스템을 구축할 때는 LLM의 오류가 누적될 수 있으므로 주의해야 합니다.
• 정확한 요구 사항이 있는 경우: 비즈니스 로직이나 특정한 규정이 있는 경우, LLM이 생성한 코드는 부적합할 수 있습니다.

실패를 줄이는 운영 체크리스트

• LLM이 생성한 코드를 무조건 신뢰하지 말 것.
• 결과물을 코드 리뷰 없이 배포하지 말 것.
• LLM의 코드에서 발생하는 오류를 문서화하고 공유할 것.
• 필요 없는 fsync 호출이나 비효율적인 알고리즘을 포함한 코드를 피할 것.
• 성능 저하를 모니터링하여 지속적으로 개선할 것.

이번 주에 할 1가지

• 대상: LLM이 생성한 코드의 성능 검토
• 측정: 각 코드 조각의 성능 테스트 결과
• 성공 기준: 모든 코드 조각에서 성능 저하가 없음을 보장하는 것

마무리

LLM은 단순히 "그럴듯한" 코드를 생성하는 도구일 뿐이며, 이 도구를 적절히 활용하기 위해서는 충분한 검토와 테스트가 필요합니다. LLM의 한계를 이해하고, 이를 통해 운영의 안정성을 높이는 것이 Timeware의 핵심입니다.

FAQ

Q. LLM의 코드가 왜 자주 문제를 일으키나요?

LLM은 데이터에서 학습한 패턴을 바탕으로 코드를 생성하기 때문에, 특정한 요구 사항이나 복잡한 로직을 올바르게 처리하지 못할 수 있습니다.

Q. 실무 적용 시 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?

LLM이 생성한 코드가 비효율적이거나 오류가 있을 때, 이를 발견하고 수정하는 과정에서 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 충분한 테스트와 검토가 필수적입니다.

Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?

Timeware에서는 LLM을 보조 도구로 활용하여 코드의 초기 구조를 제시하지만, 최종적인 개발 및 검토는 엔지니어들이 철저히 수행합니다.

Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?

LLM과 같은 AI 기술은 점점 발전할 것이지만, 여전히 인간의 판단과 검토가 필요할 것입니다. 미래에는 LLM을 보완하는 다양한 도구들이 개발될 것으로 예상합니다.