AI가 80% 작성한 코드, 6개월 운영 결과 공개… 효과 본 3가지와 실패한 3가지

AI 요약

AI가 생성한 코드의 80%를 사용한 프로젝트를 6개월간 운영한 결과, ‘추가’하는 방식으로는 유지보수성이 확보되지 않았다는 결론을 얻었다. 코멘트 추가, 공통화, 추상화 등은 시간이 지나면서 오히려 유지보수를 어렵게 만들었고, ‘제거’와 ‘최소화’ 전략만이 효과를 보였다. 효과가 있었던 것은 ‘이유’만 남긴 코멘트, 작은 함수 단위 유지, 인간이 명세와 테스트를 직접 관리하는 세 가지였다.

핵심 포인트

• AI가 생성한 대량의 코멘트와 docstring은 코드 변경 시 업데이트되지 않아 ‘거짓 지도’가 됨
• 조기 공통화와 추상화는 새로운 요구사항에 유연하게 대응하지 못하고 ‘제거 불가능한 유착’이 됨
• ‘이해하기 쉽게’라는 모호한 지시는 표면적인 개선만 가져오고 실제 유지보수성은 개선되지 않음
• ‘이유(Why)’만을 코멘트로 남기고, 함수 책임을 작게 분할하며, 명세와 테스트는 인간이 직접 관리하는 방식이 유일하게 효과적이었음

향후 전망

• AI는 계속해서 ‘추가’하는 방향으로 코드를 생성하므로, 개발자는 의식적으로 ‘제거’하는 전략을 취해야 함
• 유지보수성을 확보하기 위해서는 ‘하지 않기로 결정한 것’이 ‘하는 것’보다 더 중요해질 것