AI가 소프트웨어 개발에 본격적으로 도입되면서 코드 작성 속도가 눈에 띄게 빨라졌습니다. 이미 수많은 기업들이 AI 코딩 도구 를 활용하고 있으며, 대다수의 개발자들 역시 AI를 업무에 적용하거나 도입을 검토하고 있는 상황입니다. 하지만 우리 모두가 알고 있듯, 속도가 곧 품질을 보장하지는 않습니다.
실제로 많은 개발 현장에서 AI가 생성한 코드는 겉보기에 그럴듯해 보이지만, 그 이면에는 치명적인 오류가 숨어 있거나 아예 작동하지 않는 경우가 적지 않습니다. 때문에 개발자들은 결국 수작업으로 코드를 검토하고 디버깅을 반복하게 되는데, 이는 처음 기대했던 자동화의 이점을 크게 훼손하며 오히려 불신만 키우는 결과를 가져옵니다.
결국 AI 코딩 도구 가 진정한 의미의 개발 효율화를 실현하기 위해서는 그 정확도가 최소 95% 이상으로 도달해야 합니다. 단순히 AI를 도입하는 것보다 더 중요한 것은 신뢰할 수 있는 환경을 구축하고 AI가 제공하는 결과를 믿을 수 있도록 만드는 것입니다.
이번 블로그에서는 AI가 만들어내는 ‘그럴듯한 착각’이 왜 문제가 되는지, 신뢰할 수 없는 코드가 조직 전체의 개발 흐름에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 이를 해결하기 위한 핵심 조건은 무엇인지 구체적으로 짚어보겠습니다.
현재 LLM 솔루션의 문제점과 한계
GitHub Copilot같은 AI 코딩 도구 는 수많은 코드 예제를 학습해 특정 문맥에서 ‘그럴듯한’(hallucination) 코드를 빠르게 생성해냅니다. 익숙한 스타일의 함수 작성, 잘 알려진 API 호출 통합, 반복적인 보일러플레이트 코드 자동화 등에서는 특히 강력하죠. 이런 능력은 LLM이 패턴 인식에 뛰어나기 때문에 가능한 일입니다.
하지만 이와 같은 방식은 동시에 AI의 가장 큰 한계이기도 합니다. LLM은 코드의 진짜 의미나 맥락을 이해하지 못한 채, 그저 확률적으로 ‘맞아 보이는’ 코드를 제안할 뿐입니다. 이로 인해 존재하지 않는 라이브러리나 API를 호출하거나, 문맥상 잘못된 코드를 자신 있게 만들어내는 ‘할루시네이션(hallucination)’ 현상이 발생하곤 합니다.
결국 AI가 만들어낸 코드는 항상 사람이 직접 검토하고 테스트해야 합니다. 입력은 빠르지만 디버깅에 시간을 쏟게 되면, 생산성 향상 효과는 급격히 줄어듭니다. 확장성과 실사용에 있어 가장 큰 장애물은 여전히 사람의 개입이 필요하다는 것입니다.
이런 오류가 실제 운영 환경에 반영된다면 문제는 단순한 버그를 넘어서 심각한 품질 저하로 이어질 것이고, 결국 자동 생성된 코드로 절약한 시간은 나중에 디버깅과 테스트 과정에서 완전히 소모되고 말 것입니다.
AI 기반 개발 도구가 전통적인 개발 방식보다 확실히 더 높은 효율성을 제공하는 것은 사실입니다. 그러나 신뢰성과 정확성이 충분히 보장되지 않는다면, 중요한 소프트웨어 개발에는 여전히 위험한 선택이 될 수밖에 없습니다.
‘정확한 코드’란 단순히 동작하는 코드가 아니라, 개발자가 의도한 대로 동작하며 다음과 같은 조건을 충족해야 합니다:
- 구조적으로 잘 설계되고 문서화되어 있어야 함
- 문제없이 컴파일이 가능해야 함
- 충분한 테스트를 거쳐야 함
신뢰와 생산성의 열쇠는 ‘정확도’
AI 도구가 개발 업무에서 실제로 가치를 발휘하려면 정확성이 충족되어야 합니다. 생성된 코드가 개발자의 의도에 맞게 정확히 작동하고, 별도의 수정 없이 바로 활용될 수 있어야만 생산성 향상이라는 실질적인 효과를 기대할 수 있습니다.
그러나 현실은 그렇게 단순하지 않습니다. 예를 들어 리팩토링처럼 결과의 정확성을 판단하기 쉬운 작업도 있지만, 새로운 기능을 구현하는 복잡한 작업에서는 그 판단이 훨씬 어려워집니다. 이때 가장 확실한 해답은 테스트입니다. 테스트 코드까지 함께 생성해 신뢰를 높이는 AI 도구만이 실무에 효과적으로 활용될 수 있습니다.
AI 도구의 진정한 가치는 반복적인 작업을 줄이고, 디버깅에 들이는 시간을 최소화함으로써 개발자가 더 중요한 문제에 집중할 수 있게 만드는 데 있습니다. 사소한 버그가 반복되면 개발자는 AI가 만든 코드를 일일이 점검하고 수정하는 데 더 많은 시간을 써야 하고, 결국 생산성 향상은커녕 오히려 비효율이 발생하여 AI 도구의 사용 자체가 줄어들 수밖에 없습니다.
하이브리드 AI 접근법
현재의 LLM 기반 AI는 코드 생성에 뛰어나지만 정확성을 보장하기에는 아직 부족합니다. 이를 극복하기 위한 전략으로 하이브리드 접근법이 주목받고 있습니다. 이 방식은 생성형 AI에 보완적인 기술들을 결합해 정확도와 신뢰도를 높이는 방법입니다.
강화 학습:
AI가 코드 결과에 따라 보상과 패널티를 받으며 반복 학습해 더 정확한 코드를 생성하도록 개선합니다.
코드 실행 통합:
AI가 생성한 코드를 실행하고 테스트해 결과를 검증하며, 적절한 코드를 선택하거나 수정합니다.
정적/기호 분석 활용:
정적 및 기호 분석 기법을 결합해 AI가 더 안정적이고 정확한 코드를 생성할 수 있도록 지원합니다.
Diffblue 를 통한 신뢰할 수 있는 코딩 에이전트 구축
AI 도구가 개발 업무에서 실제로 가치를 발휘하려면 정확성이 충족되어야 합니다. 생성된 코드가 개발자의 의도에 맞게 정확히 작동하고, 별도의 수정 없이 바로 활용될 수 있어야만 생산성 향상이라는 실질적인 효과를 기대할 수 있습니다.
그러나 현실은 그렇게 단순하지 않습니다. 예를 들어 리팩토링처럼 결과의 정확성을 판단하기 쉬운 작업도 있지만, 새로운 기능을 구현하는 복잡한 작업에서는 그 판단이 훨씬 어려워집니다. 이때 가장 확실한 해답은 테스트입니다. 테스트 코드까지 함께 생성해 신뢰를 높이는 AI 도구만이 실무에 효과적으로 활용될 수 있습니다.
AI 도구의 진정한 가치는 반복적인 작업을 줄이고, 디버깅에 들이는 시간을 최소화함으로써 개발자가 더 중요한 문제에 집중할 수 있게 만드는 데 있습니다. 사소한 버그가 반복되면 개발자는 AI가 만든 코드를 일일이 점검하고 수정하는 데 더 많은 시간을 써야 하고, 결국 생산성 향상은커녕 오히려 비효율이 발생하여 AI 도구의 사용 자체가 줄어들 수밖에 없습니다.
마무리
AI 코딩 도구 가 주목받고 있지만, 소프트웨어 팀이 가장 먼저 고려해야 할 요소는 ‘정확성’입니다. 아무리 많은 기능을 갖추고 있어도 정확하지 않다면 생산성과 신뢰성이 떨어질 수밖에 없습니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 단순히 LLM에 의존하는 것을 넘어 강화 학습(RL)과 코드 실행(CE)을 결합한 하이브리드 접근이 필요합니다. AI가 생성한 코드를 스스로 테스트하고 수정하며 정확성을 높임으로써 인간의 검토와 수정 부담은 줄어들고, AI 도구의 진정한 생산성 향상을 실현할 수 있습니다.
Diffblue Cover는 이러한 하이브리드 접근을 효과적으로 구현한 대표적인 솔루션입니다. 코드 실행을 기반으로 테스트를 반복적으로 개선하고, 높은 정확도(최대 99%)를 달성하며 엔터프라이즈 환경에서 신뢰할 수 있는 AI 코딩 솔루션으로 자리잡고 있습니다.
AI를 활용해 개발 효율을 극대화하려면 정확성을 보장할 수 있는 솔루션을 선택해야 합니다. LLM과 RL/CE의 결합은 신뢰할 수 있는 AI 개발 환경을 만드는 가장 효과적인 방법으로 자리잡을 것입니다
Diffblue, 정확하지 않은 AI 개발을 끝내는 테스트 자동화의 해답
실행 기반 피드백 루프와 강화 학습을 통해, LLM이 놓치는 코드 신뢰성과 테스트 품질을 구조적으로 보완합니다.
