AI(LLM)가 생성하는 코드가 종종 쓰레기처럼 느껴지는 근본적인 이유는 AI에게 ‘내일’이 없기 때문이다. AI는 오직 현재 주어진 프롬프트와 컨텍스트라는 좁은 창을 통해서만 세상을 보며, 그 안에서 수학적으로 가장 확률 높은 답을 내놓는 ‘로컬 옵티마(Local Optima)‘에 갇혀 있다.
지속 가능한 코드베이스는 당장의 작동뿐만 아니라, 미래의 변경 가능성과 가독성이라는 ‘전역적인 최적화’를 필요로 한다. 하지만 AI는 시스템 전체의 생애주기를 책임지지 않는다. “지속 가능한 아키텍처를 짜달라”는 프롬프트조차 AI에게는 그저 ‘그렇게 들리는 코드를 작성하라’는 또 다른 로컬 제약 조건에 불과하다. 결국 인간 개발자의 역할은 AI가 빠지기 쉬운 이 ‘단기적 최적화의 늪’에서 코드베이스를 건져내어 장기적 궤도로 수정하는 교정자가 되는 것이다.
근거
LLM은 미래에 관심이 없으며 지속 가능한 아키텍처보다 당면 프롬프트 해결에만 주안점을 둔다는 원문의 통찰을 바탕으로 한다.
LLM은 미래에 관심이 없기 때문에 지속가능한 코드베이스나 아키텍쳐보단 당면 프롬프트 해결에만 주안점을 두고 작업함
연결된 생각
- 20260605-ai-accelerated-technical-debt — 단기적 최적화가 반복될 때 발생하는 부채
- 20260605-software-is-specification-human-decision — 장기적 궤도를 설정하는 인간의 결정