AI가 만들어낸 가짜 코드, 정말 큰 문제일까?

AI 코드 생성, 믿어도 될까?

AI 기반 코드 생성 도구(LLM, 대규모 언어 모델)를 사용해 본 개발자라면 한 번쯤 겪었을 것입니다.
"AI가 추천한 코드를 실행해 보니 존재하지 않는 함수나 라이브러리를 사용하고 있었다!"

이런 경험은 AI 코드 생성의 신뢰도를 의심하게 만듭니다. “이런 엉터리 코드를 쓰느니 내가 직접 작성하는 게 낫지 않을까?” 라는 생각이 들기도 하죠.

하지만, 정말 AI 코드 생성에서 가장 큰 문제는 ‘환각(hallucination, AI가 존재하지 않는 정보를 만들어내는 현상)’일까요?

사실 환각 코드 자체는 그리 큰 문제가 아닙니다. 오히려 코드 실행 과정에서 바로 드러나기 때문에 쉽게 수정할 수 있습니다.
진짜 위험한 것은 언뜻 보면 정상적으로 동작하는 코드지만, 논리적인 오류가 숨어 있는 경우입니다.

이 글에서는 AI가 환각 코드를 만들어내는 이유와, 이를 효과적으로 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.

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AI의 환각 코드란?

LLM이 만들어낸 코드에서 가장 흔한 문제 중 하나는 ‘환각’입니다.
즉, AI가 존재하지 않는 함수나 라이브러리를 만들어내는 현상입니다.

예를 들어, AI에게 이렇게 요청했다고 가정해 보겠습니다.

“Python으로 데이터를 정리하는 코드를 만들어줘.”

그러면 AI는 다음과 같은 코드를 생성할 수도 있습니다.

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")
df = df.clean_data()  # 존재하지 않는 메서드
print(df.head())

여기서 clean_data() 메서드는 실제 pandas 라이브러리에 존재하지 않습니다.
AI는 문맥상 적절하다고 판단하여 함수명을 창작해버린 것입니다.

하지만 이런 오류는 코드 실행 즉시 AttributeError가 발생하기 때문에 쉽게 발견하고 수정할 수 있습니다.
이 점이 텍스트 생성 AI와 코드 생성 AI의 중요한 차이점입니다.
텍스트에서는 틀린 정보를 사실처럼 인식할 수도 있지만, 코드는 실행해 보면 금방 오류를 확인할 수 있습니다.

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진짜 문제는 ‘환각 코드’가 아니다

오히려 더 위험한 문제는 다음과 같은 경우입니다.

import datetime

def calculate_age(birth_year):
    return datetime.datetime.now().year - birth_year

print(calculate_age(2000))

이 코드에는 실행 오류도 없고, 논리적으로도 문제가 없어 보입니다.
하지만, 현재 연도를 가져오는 방식이 올바른지 검토해봐야 합니다.

예를 들어, AI가 이런 코드도 생성할 수 있습니다.

def calculate_age(birthdate):
    return 2025 - birthdate.year

이렇게 작성된 코드라면, 매년 직접 2025 값을 수정해야 하는 불편함이 생깁니다.
또한, 태어난 연도만 보고 계산하는 방식이기 때문에, 생일이 지난 경우와 지나지 않은 경우를 고려하지 않은 로직일 수 있습니다.

이처럼 AI가 만들어낸 코드가 실행된다고 해서 완벽하다고 볼 수 없습니다.
즉, LLM 코드의 진짜 위험은 실행 오류가 아니라, 보이지 않는 논리적 오류입니다.

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AI 코드 활용법: 오류를 줄이고 효율적으로 사용하기

그렇다면, AI가 만든 코드를 어떻게 활용해야 할까요?

1️⃣ AI가 생성한 코드는 반드시 실행해보자

• LLM이 만들어낸 코드를 바로 신뢰하지 말고, 직접 실행해 보면서 오류를 확인해야 합니다.

2️⃣ AI가 추천하는 함수나 라이브러리는 공식 문서를 확인하자

• AI가 만들어낸 함수가 실제로 존재하는지, 공식 문서에서 직접 검색해보는 습관을 들이면 오류를 미리 방지할 수 있습니다.

3️⃣ 코드를 이해하고, 필요한 부분을 수정하자

• AI는 논리적으로 완벽한 코드를 생성하지 않습니다.
• 코드의 흐름을 이해하고, 수정해야 하는 부분이 있는지 검토해야 합니다.

4️⃣ 다른 모델도 활용해 비교해보자

• 모델마다 학습 데이터가 다르기 때문에, 같은 질문을 여러 AI 모델에 물어보고 비교해보면 더 정확한 답을 얻을 수 있습니다.

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AI가 개발자를 대체할 수 있을까?

많은 사람들이 "AI가 코드를 만들어 주니 개발자는 필요 없지 않을까?" 라는 의문을 가집니다.
하지만 실제로는 AI가 개발자를 완전히 대체하기는 어렵습니다.

✅ AI는 보조 도구일 뿐, 인간의 역할이 더 중요해진다

• AI가 만들어낸 코드가 논리적으로 맞는지 검토하고, 실제로 동작하는지 테스트하는 역할은 여전히 개발자가 해야 합니다.
• 오히려 AI 덕분에 개발자는 더 효율적인 코드 리뷰와 테스트에 집중할 수 있습니다.

✅ AI 코드가 동작한다고 해서 신뢰할 수는 없다

• AI가 만든 코드는 겉보기에는 깔끔하지만, 보이지 않는 논리적 오류가 있을 가능성이 큽니다.
• 개발자는 단순히 코드 실행 여부가 아니라, 의도한 대로 동작하는지 확인하는 과정을 거쳐야 합니다.

✅ 개발자의 핵심 역량은 여전히 중요하다

• 좋은 코드란 단순히 실행되는 것이 아니라, 유지보수가 쉽고, 확장 가능한 코드입니다.
• 코드를 설계하고 최적화하는 능력은 AI가 대체할 수 없습니다.

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AI 코드 생성, 올바르게 활용하면 강력한 도구가 된다

AI 기반 코드 생성은 개발자의 업무를 돕는 강력한 도구입니다.
하지만 완벽한 정답을 제공하는 것이 아니라, 보조적인 역할을 한다는 점을 이해해야 합니다.

✔ 기억해야 할 핵심 포인트

✅ AI가 만들어낸 코드의 오류는 실행해 보면 바로 알 수 있다.
✅ 하지만 보이지 않는 논리적 오류가 더 큰 위험이 될 수 있다.
✅ AI가 개발자를 대체하는 것이 아니라, 개발자의 역할을 더욱 중요하게 만든다.

결국, AI를 효과적으로 활용하는 개발자는 더 강력한 경쟁력을 가지게 될 것입니다.
AI의 한계를 이해하고, 이를 보완하며 활용하는 것이 진정한 AI 개발 시대의 핵심 역량이 될 것입니다. 🚀

https://simonwillison.net/2025/Mar/2/hallucinations-in-code/

Hallucinations in code are the least dangerous form of LLM mistakes