AI 코딩 툴, 정말 믿고 써도 될까? – ‘AI 환각’ 문제와 안전하게 활용하는 법
빠르게 개발하고 싶지만, 찜찜한 당신을 위해
개발 현장에서 AI 코딩 툴이 일상이 되고 있습니다. GitHub Copilot, ChatGPT 같은 생성형 AI 도구를 활용하면 단순 반복 작업부터 복잡한 알고리즘까지 빠르게 작성할 수 있죠.
그런데, 써보신 분들은 아실 겁니다. 때때로 AI가 황당한 코드를 내놓는다는 사실을요.
존재하지도 않는 함수 호출, 컴파일조차 안 되는 코드, 논리적으로 맞지 않는 동작… 이른바 ‘AI 환각(hallucination)’ 현상입니다.
“이걸 내가 일일이 검토해야 하는데, 과연 효율적인 걸까?”
이런 고민에 빠진 개발자분들, 많으실 겁니다.
이 글에서는 AI 환각이란 무엇인지, 왜 발생하는지, 그리고 환각 문제를 줄이면서도 AI 코딩 툴을 안전하게 활용하는 실무 팁까지 자세히 알려드리겠습니다.
읽고 나면, AI 코딩 툴을 좀 더 믿고 활용할 수 있는 자신감이 생기실 겁니다.
1. AI 환각이란 무엇인가?
‘AI 환각’이란, 생성형 AI가 현실에 존재하지 않는 내용이나 틀린 정보를 그럴듯하게 만들어내는 현상을 말합니다.
코딩에서는 이런 식입니다:
- 존재하지 않는 함수 호출
- 컴파일 오류 발생 코드
- 불필요하게 복잡하거나 비효율적인 알고리즘
- 문서와 실제 코드 불일치
즉, AI가 자신감 있게 “정답이다!” 하고 내놓은 코드가 엉터리일 때가 많다는 뜻입니다.
2. 왜 이런 문제가 발생할까?
AI는 프로그래머처럼 논리적으로 사고하는 게 아닙니다.
대규모 코드 데이터를 학습해 ‘확률적으로 그럴듯한 코드’를 만들어냅니다.
이 과정에서 다음과 같은 이유로 환각이 발생합니다:
- 불완전한 학습 데이터
- 최신 라이브러리나 언어 변화 반영 불가
- 명확하지 않은 프롬프트(지시문)
- 맥락 부족
AI는 어디까지나 ‘도움’을 주는 도구일 뿐, 만능이 아닙니다.
3. AI 환각이 불러온 실제 사례
현장에서 발생한 실제 사례들을 보면 그 위험성을 실감하게 됩니다.
사례 ①: 존재하지 않는 함수 호출
한 스타트업 개발팀은 사용자 ID 기반 크레딧 차감 함수를 만들려고 했습니다.
그런데 AI는 실제로 없는 함수를 제안했습니다.
스테이징 환경(테스트 서버)에서 오류가 발생해 다행히 프로덕션 배포는 막았습니다.
사례 ②: 타입이 맞지 않는 매개변수
JavaScript 프로젝트에서 AI가 객체 대신 단순 ID 값만 받는 코드를 생성했습니다.
타입 검사가 느슨한 언어 특성상 오류가 바로 드러나지 않았고, 이후 버그 수정에 시간을 뺏겼습니다.
사례 ③: 비효율적인 반복문
마이크로소프트 개발자는 AI가 너무 복잡하게 짜인 비효율적인 반복문 코드를 생성해, 결국 사람이 처음부터 다시 짜야 했던 경험을 털어놨습니다.
4. AI 환각 줄이는 4가지 방법
1) 명확한 프롬프트 작성법
AI 코딩 툴에서는 지시문(프롬프트)이 핵심입니다.
- “고객 ID로 크레딧 차감하는 JavaScript 함수. 매개변수는 객체이며 {id, amount} 형태. 예외 처리 포함.”
이렇게 구체적으로 요구사항을 적어야 합니다.
Tip:
작은 단위의 코드 블록씩 요청해 점진적으로 검토하는 것도 좋습니다.
2) 최신 정보 학습 여부 확인
AI가 학습한 데이터는 특정 시점까지만 반영되어 있습니다.
예를 들어, 2024년 2월 이후 라이브러리 업데이트는 모를 수 있습니다.
- “이 라이브러리 최신 버전 기준인가?”
- “지식 컷오프(최종 학습일)가 언제인가?”
꼭 확인해보세요.
3) 참고 자료 및 문서 요청
AI가 제시한 코드의 출처(공식 문서, API 레퍼런스)를 함께 달라고 요청해보세요.
예:
- “해당 API 문서 링크도 함께 제공해줘.”
- “코드와 관련된 공식 레퍼런스를 알려줘.”
출처를 확인하면 허무맹랑한 코드인지 바로 감별할 수 있습니다.
4) 검색 증강 생성(RAG) 활용
RAG는 AI가 특정 데이터 소스를 참고하도록 설정하는 방식입니다.
내부 코드베이스나 공식 문서를 연결해두면, AI가 참고하면서 더 정확한 코드를 제안합니다.
예시:
- AI 코딩 어시스턴트 'Cursor' → @codebase 기능
- 벡터 DB(Chroma 등)에 내부 코드 저장 후 참조하도록 설정
5. AI 생성 코드 검증하는 법
1) AI 활용해 코드 자체 평가
AI에게 코드 검토도 맡겨보세요.
- “이 코드가 의도한 대로 작동하는지 평가해줘.”
- “이 코드에 보안 취약점이 있을 가능성은?”
다른 AI에게 ‘심판’ 역할을 시키는 방식입니다.
2) 사람의 최종 확인 필수
결국 가장 중요한 건 개발자 본인의 눈입니다.
- 풀 리퀘스트(PR) 리뷰
- 팀원들과 코드 리뷰
- 코드베이스에 맞는지 직접 점검
3) 테스트 및 QA 강화
- 유닛 테스트(단위 테스트) 필수
- 자동화된 코드 스캐너 활용 (SAST, 린팅 툴)
- 프로덕션 배포 전 스테이징 환경 테스트
6. AI 코드 안전하게 쓰기 위한 개발 프로세스 설계 팁
- AI 생성 코드 부분 표시 → 리뷰 시 강조
- 데브옵스(DevOps) 파이프라인 구축 → 테스트·빌드 통과한 코드만 배포
- 롤백 절차 명확히 → 배포 후 문제 발생 시 즉시 복구 가능하도록
AWS 엔지니어는 “AI가 만든 코드에 하이라이트 표시를 해두면 팀원들이 더 꼼꼼하게 본다”고 조언했습니다.
AI는 ‘도우미’, 운전대는 개발자가 잡아야
생성형 AI는 분명 개발자의 생산성을 높이는 강력한 도구입니다.
하지만 아직 완벽하지 않습니다.
AI가 내놓은 코드는 ‘초안’일 뿐, 마지막 검토와 책임은 사람에게 있다는 점, 잊지 마세요.
“AI를 믿되, 검증하라.”
이 원칙만 지킨다면, AI와 함께 더 안전하고 효율적인 개발을 할 수 있을 것입니다.
시사점 및 기대효과
- AI 코딩 툴의 한계를 이해하고, 안전하게 활용하는 법을 알게 됨
- 개발 효율성은 높이되, 코드 품질과 안정성을 유지하는 개발 문화 정착
- 개발자는 창의적인 문제 해결에 집중하고, AI는 반복 작업 보조 역할 수행
AI와 개발자의 협업이 점점 더 중요해지는 시대입니다.
오늘부터, AI가 내놓은 코드에 ‘한 번 더 의심하는 습관’을 가져보는 건 어떨까요?
AI 코딩 툴의 환각을 줄이는 방법 8가지
AI 코딩 툴이 생성하는 코드가 “그럴듯해 보이지만 실제로는 잘못되었거나 작동하지 않는 경우가 많다. 그렇다면 AI 환각이 코드를 망치는 것을 어떻게 방지할 수 있을까? AI 코딩 툴을 활용하는
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