🤖 AI, 코드 작성은 잘하는데 소프트웨어 개발은 왜 어려울까?

출처: 셔터스톡

 

📌 AI 코딩의 눈부신 성과

최근 대규모 언어 모델(LLM: Large Language Model)의 발전은 많은 사람들을 놀라게 했습니다. 몇 줄의 프롬프트만 주면 정확한 문법과 로직을 갖춘 코드를 뚝딱 생성해내죠. 실제로 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)이나 챗GPT 기반의 코딩 기능을 사용해본 개발자라면, 반복적이고 지루한 코딩 작업에서 AI가 상당한 효율을 발휘한다는 걸 체감했을 겁니다.

벤치마크 테스트에서도 AI는 **“초급 개발자 수준의 성능”**을 입증했다는 평가가 속속 나오고 있습니다. 이런 흐름은 “머지않아 AI가 소프트웨어 엔지니어를 대체할 것”이라는 과감한 전망으로 이어지기도 합니다.

 

⚠️ 하지만 “소프트웨어 개발”은 다르다

그렇다면 왜 여전히 AI는 ‘코드 작성기’ 수준에 머물고, 진짜 ‘소프트웨어 엔지니어’로는 성장하지 못할까요?

 

 

1. 메타 모델 유지 불가능

소프트웨어 개발은 단순히 코드 줄을 쌓는 작업이 아닙니다.

• 아키텍처 설계
• 요구사항 분석 및 반영
• 기능 간 상호작용 관리
• 테스트 및 유지보수 전략 수립

이 모든 과정은 **명확한 메타 모델(전체 시스템의 청사진)**을 구축하고 지속적으로 유지하는 능력에 달려 있습니다. 하지만 AI는 문맥 이해 능력이 한정적이고, 장기간 일관성을 유지하는 데 취약합니다.

즉, AI는 **“지금 당장 코드가 맞는지”**는 잘 처리하지만, **“이 코드가 전체 시스템 안에서 어떻게 작동해야 하는지”**는 고려하지 못한다는 한계가 있습니다.

 

2. 혼란과 추측의 반복

Zed 코드 편집기 개발자 콘라드 아윈(Conrad Arwin)은 이렇게 지적했습니다.

“AI는 자신이 작성한 코드가 제대로 동작한다고 가정하는 경향이 있다. 테스트가 실패하면 ‘코드를 고칠까? 아니면 테스트를 바꿀까?’를 추측할 뿐이다.”

즉, 인간 개발자는 실패 원인을 파악하고 근본적으로 구조를 개선하지만, AI는 그저 겉으로 드러난 오류에 임시 방편을 적용하려는 경향이 강합니다. 이는 단순 오류 수정에는 유용해도, 대규모 시스템에서는 오히려 리스크가 됩니다.

 

3. 복잡성의 벽

단순한 계산기 앱이나 크롤러 같은 작고 단순한 프로그램은 AI도 꽤 잘 만듭니다. 그러나 결제 시스템, 의료 데이터 관리 플랫폼, 국방용 네트워크 같은 복잡하고 안전이 중요한 소프트웨어는 전혀 다른 차원의 과제입니다.

이런 프로젝트는 수십만 줄의 코드와 수백 명의 협업을 필요로 하며, 각종 보안·법규·성능 요구사항까지 충족해야 합니다. AI가 아직 이런 ‘종합 엔지니어링’을 맡기엔 역부족입니다.

 

 

🧩 현재 논의되는 시각

• 비관론: AI는 결국 ‘보조도구’ 이상은 되기 어렵다. 코딩은 단순하지만, 소프트웨어 엔지니어링은 복잡한 창의적 문제 해결이기 때문.
• 낙관론: 지금은 미숙하지만, 2022년 챗GPT 등장 이후 불과 3년 만에 AI가 10배 성장한 것을 보면, 머지않아 ‘준전문가 수준’으로 발전할 수 있다. 특히 테스트 자동화·CI/CD·버그 추적 도구와 결합한다면 가능성이 크다.

 

🔮 미래 전망: AI와 개발자의 역할

앞으로 AI는 ‘코드 생산성 도구’로서 더욱 자리잡을 것입니다. 개발자들은 지루한 반복 작업을 AI에 맡기고, 자신은 설계·검증·창의적 문제 해결에 집중하게 되겠죠.

또한, 장기적으로는

• AI가 프로젝트 맥락을 기억하도록 돕는 아키텍처(예: 장기 메모리 기능 강화)
• 테스트 주도 개발(TDD)과 결합한 자동 검증 시스템
• 팀 협업을 관리하는 AI PM(프로젝트 매니저) 기능

이런 기술 발전이 병행된다면, AI가 진짜 “소프트웨어 개발 파트너”로 성장하는 날도 머지않을 수 있습니다.

 

 

📝 정리

AI는 이미 코딩 생산성 혁신을 가져왔지만, 소프트웨어 개발은 단순 코딩을 넘어선 총체적 엔지니어링 작업입니다.
현재 AI는 “초급 엔지니어+자동화된 비서” 수준에 머물고 있으며, 앞으로의 발전은 인간 개발자의 역할을 대체하기보다 협력과 증폭에 초점이 맞춰질 가능성이 큽니다.