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 LLM(대규모 언어 모델)이 생성한 코드의 품질이 저하되는 이유를 파악하는 것이며, 원문에서 제공한 분석을 통해 "LLM은 그럴듯한 코드나 생성할 뿐, 실제 요구사항을 충족하는 코드는 작성하지 않는다"는 점을 깨달았다.

이 글이 "LLM의 가능성"이 아닌 이유

LLM의 성능을 과신하는 경향이 있지만, 실제로는 "그럴듯한" 코드가 주는 기술적 부채와 낭비에 대한 경고가 더 중요하다.

내가 본 것:

1. [성능 저하]: 원문에서는 SQLite를 LLM이 Rust로 재작성했을 때, 기본 키 조회 성능이 원본보다 20,000배 느리다는 점을 언급한다. 이는 LLM이 생성한 코드의 품질이 실제 성능에 미치는 부정적인 영향을 잘 보여준다. 성능이 떨어지면 결국 사용자 경험에 악영향을 미치기 때문에, LLM의 출력을 무조건 신뢰하기 어려운 이유가 된다.

1. [내부 오류]: LLM이 생성한 코드는 테스트를 통과하지만, 내부적으로는 핵심 알고리즘 오류와 비효율적인 설계가 존재한다는 점이 강조된다. 이는 코드 리뷰 단계에서 문제가 발생하며, 올바른 판단 없이 코드를 사용하면 나중에 발생할 기술적 부채가 클 수 있다는 것을 의미한다.

1. [비효율적 접근]: LLM은 문제가 발생하면 코드를 더 복잡하게 만드는 경향이 있다. 문제가 발생했을 때, 우회 코드나 중복 코드가 추가되어 코드가 기하급수적으로 늘어나는 상황은 실무에서 효율성을 떨어뜨린다. 이는 개발 팀이 유지보수와 업데이트에 막대한 시간과 노력을 들여야 함을 나타낸다.

내가 가져갈 실행 포인트 3개

(1) [코드 검토 강화]: [LLM 코드 사용 시 필수]

LLM이 생성한 코드는 테스트를 통과하는 경우가 많지만, 내 경험에 따르면 실제 요구사항을 충족하지 못하는 경우가 잦았다. 따라서 LLM이 생성한 코드는 반드시 코드 리뷰 과정을 강화해야 하며, 이를 통해 발생할 수 있는 오류를 조기에 발견할 수 있다.

(2) [LLM 출력에 대한 피드백 시스템 구축]: [지속적인 개선을 위해]

LLM이 생성한 코드는 피드백을 통해 개선하기 어려운 경향이 있다. 따라서, 내가 주도적으로 LLM의 출력을 검토하고, 이를 기반으로 보다 나은 프롬프트를 개발하는 방안을 모색해야 한다. 지속적인 피드백 시스템이 필요하다.

(3) [작은 코드 조각 활용]: [효율적인 코드 생성]

LLM은 전체 코드를 생성하는 것보다는 작은 코드 조각을 즉시 검토할 때 효율적이다. 내 경험상 LLM이 생성한 작은 코드 조각들을 조합하여 사용하는 것이 더 효율적이며, 이로 인해 발생하는 기술적 부채를 줄일 수 있다.

내가 설계할 기준

LLM을 활용하기 좋은 일

• 단순한 기능 구현: 작은 모듈이나 단순한 기능들을 구현할 때.
• 자동화된 테스트 케이스 생성: 반복적인 테스트 케이스를 생성하는 데 유용함.
• 빠른 프로토타이핑: 초기 아이디어 검증을 위한 프로토타입을 작성할 때.

이 기술이 맞지 않는 경우

• 대규모 프로젝트: 코드가 방대해지고 복잡성이 높아질 경우.
• 성능이 중요한 상황: 성능이 중요한 어플리케이션에서는 LLM의 결과가 부적합할 수 있다.

실패를 줄이는 운영 체크리스트

• LLM의 출력을 그대로 사용하지 말고 항상 검토하라.
• 복잡한 코드 구조를 피하고 단순한 로직을 유지하라.
• LLM의 결과물에 대한 충분한 테스트를 수행하라.
• 팀원들과 LLM의 출력에 대한 피드백을 공유하고 논의하라.
• 프로토타입 단계에서만 LLM을 활용하고, 이후에는 수작업으로 구현해라.

이번 주에 할 1가지

• 대상: LLM이 생성한 코드에 대한 코드 리뷰 및 수정
• 측정: 리뷰 후 발생한 버그 수 및 수정 시간
• 성공 기준: 5개 이상의 버그를 조기에 발견하고 수정 완료

마무리

LLM의 사용이 증가하고 있는 현 시점에서, 그럴듯한 코드가 주는 위험성을 이해하는 것이 중요하다. 우리는 LLM의 결과물을 무조건 신뢰하기보다는, 이를 실용적으로 검토하고 조정해야 한다는 점을 명심해야 한다. Timeware는 이러한 원칙을 바탕으로 고객에게 실제로 도움이 되는 솔루션을 제공하기 위해 노력하고 있다.

FAQ

Q. LLM의 출력 결과를 어떻게 검증하나요?

LLM의 출력 결과는 항상 코드 리뷰를 통해 다른 개발자와 함께 검증하는 것이 가장 좋습니다. 이 과정에서 발생할 수 있는 오류를 사전에 체크할 수 있습니다.

Q. 실무 적용 시 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?

코드가 생성된 후의 유지보수 부분에서 어려움이 많이 발생합니다. LLM이 생성한 코드의 복잡성 때문에, 이를 이해하고 수정하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?

Timeware는 LLM을 코드 생성의 보조 도구로 사용하며, 생성된 코드를 팀 내에서 철저히 검토한 후 실제 프로젝트에 적용하고 있습니다.

Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?

AI와 LLM의 발전이 계속됨에 따라 더욱 지능적인 코드 생성이 가능해질 것입니다. 그러나 그에 따라 검증과 유지보수의 중요성은 더욱 강조될 것입니다.