LLM이 생성한 코드에서 발생하는 이해 부채: 시한폭탄

• 최근 LLM(대형 언어 모델) 을 활용한 코드 생성이 확산됨
• 자동 생성된 코드는 이해 부채를 유발하여 유지 보수에 어려움을 초래함
• 개발자가 코드를 깊게 이해하지 못하는 현상으로 장기적 위험 발생 가능성 높음
• 이러한 코드가 쌓이면서 프로젝트 신뢰성 저하 및 기술 부채 증가 우려됨
• LLM 활용 시 코드 품질 및 문맥 이해에 신경 써야 할 필요성 대두됨

LLM이 생성한 코드와 이해 부채 문제

• 최근 개발 현장에서는 ChatGPT, Copilot 등 LLM 기반의 코드 자동생성 도구 사용이 늘어나는 추세임
• 이러한 도구들은 개발자의 지식이나 직접 이해 없이도 복잡한 코드를 신속하게 생성함
• 하지만 이 과정에서 코드의 의도, 제한사항, 동작 원리가 명확히 파악되지 않아 '이해 부채(comprehension debt)'가 쌓이는 현상 발생함

이해 부채란 무엇인가

• 이해 부채는 코드의 품질, 구조, 의도를 팀원이 충분히 이해하지 못하는 상태를 의미함
• 단기적으로는 개발 속도를 높일 수 있지만, 장기적으로는 유지 보수 비용 증가, 버그 발생, 기능 확장 제한 등 다양한 부작용으로 이어질 위험 존재함

LLM 생성 코드의 추가적 위험

• LLM이 생성하는 코드는 명확한 주석이나 맥락 제공 없이 결과만 빠르게 도출함
• 팀원 간 지식 공유 미흡 및 기존 시스템과의 호환성 부족 문제 노출 가능성 높음
• 반복적으로 LLM 코드에 의존할 경우, 전체 프로젝트의 코드 신뢰성 저하 초래 가능함

기술 부채와 비교

• 기존의 기술 부채는 개발자가 의식적으로 타협하는 결과이지만, LLM 기반의 이해 부채는 무의식적으로 누적될 수 있어 위험성 큼
• 문제 인식이 어렵고, 발생 원인 추적 및 해결이 더 복잡해짐

결론 및 시사점

• LLM 활용 시 코드의 맥락과 의도를 팀원 전체가 이해하도록 문서화·공유하는 노력이 중요함
• 코드 리뷰 강화, 주석과 문서 보강, 지식 공유 세션 등 조직 차원의 장치 필요성 대두됨
• 이해 부채 관리 없이는 자동화 도구의 장점이 오히려 장기적 리스크로 전환될 수 있음