AI가 짠 코드, 그냥 믿으세요? '의심하는 자동화' 개발법 이야기

AI 코딩, 다들 하시죠? 그런데 말이에요

요즘 커서(Cursor)나 클로드 코드, 코파일럿 같은 AI 도구로 코드를 짜는 게 일상이 됐잖아요. 한 줄 명령하면 함수가 뚝딱 나오고, 막히는 부분 물어보면 술술 풀어주고. 정말 편해졌어요. 그런데 여기서 한 개발자가 던진 질문이 인상적이에요. 'AI가 짜준 코드, 우리가 너무 쉽게 믿고 있는 거 아닐까?'

그가 제안하는 건 'Automated Doubt', 우리말로 풀면 '자동화된 의심' 프로세스예요. AI를 안 쓰자는 게 아니라, AI의 결과물을 무조건 믿는 대신 체계적으로 의심하는 단계를 개발 과정에 끼워 넣자는 거예요.

왜 의심해야 하냐면요

AI가 짠 코드는 보기엔 그럴싸해요. 문법도 맞고, 변수명도 깔끔하고, 얼핏 보면 완벽해 보이죠. 이게 바로 함정이에요. 사람이 짠 어설픈 코드는 '어, 이거 좀 이상한데?' 하고 의심하게 되는데, AI가 짠 매끈한 코드는 그냥 넘어가게 되거든요. 이걸 '자동화 편향(automation bias)'이라고 해요. 기계가 내놓은 답을 사람이 과하게 신뢰하는 심리예요.

문제는 AI가 종종 그럴듯하게 틀린다는 거예요. 존재하지도 않는 함수를 불러오거나(이걸 '환각'이라고 하죠), 엣지 케이스(예외적인 입력 상황)를 놓치거나, 보안 구멍을 만들어놓고도 태연하게 '잘 동작합니다'라고 말하니까요. 매끈한 겉모습 때문에 이런 오류가 리뷰를 통과해버리면, 나중에 운영 환경에서 터지는 거예요.

'자동화된 의심'은 어떻게 동작할까요

핵심 아이디어는 이거예요. AI에게 코드를 짜게 한 다음, 또 다른 AI(또는 같은 AI에게 역할을 바꿔서)에게 그 코드를 공격하게 만드는 거예요. 마치 한 명이 글을 쓰고 다른 한 명이 빨간펜으로 검토하는 것처럼요.

구체적으로는 이런 흐름이에요. 먼저 AI가 기능을 구현하면, 그다음에 '이 코드의 약점을 찾아라', '이 코드가 실패할 수 있는 입력을 모두 나열해라', '보안 관점에서 이 코드를 비판해라' 같은 의심 전용 프롬프트를 던져요. 그러면 AI가 자기가 짠(혹은 다른 AI가 짠) 코드의 빈틈을 스스로 끄집어내요.

여기서 한 발 더 나가면, 이 의심 과정을 CI 파이프라인(코드를 커밋할 때마다 자동으로 검사하는 시스템)에 자동으로 끼워 넣는 거예요. 사람이 매번 '의심해주세요'라고 부탁하는 게 아니라, 코드가 들어올 때마다 자동으로 비판하는 단계가 돌아가게 만드는 거죠. 그래서 이름이 '자동화된' 의심인 거예요. 의심을 사람의 의지에 맡기지 않고 시스템으로 강제하는 거예요.

업계 흐름에서 보면

사실 이건 새로운 개념이라기보다, 사람들이 오래전부터 해온 테스트 주도 개발(TDD)이나 코드 리뷰 문화를 AI 시대에 맞게 재해석한 거예요. 그리고 요즘 AI 업계에서 뜨거운 'LLM-as-a-judge'(AI에게 다른 AI의 결과를 채점하게 하는 기법)나 멀티 에이전트 검증과도 결이 같아요. 한 AI가 만들고, 다른 AI가 깐다는 발상이죠.

Anthropic이나 OpenAI도 모델끼리 서로 검증하게 하는 방식을 연구하고 있고, 실제로 여러 에이전트가 토론하면 단일 모델보다 정확도가 올라간다는 결과들이 나오고 있어요. '자동화된 의심'은 이런 흐름을 개인 개발자 워크플로우 수준으로 끌어내린 실용적인 버전이에요.

한국 개발자에게는

AI 코딩 도구 도입이 빠른 한국 개발 현장에서 특히 와닿는 이야기예요. '생산성이 올랐다'는 말 뒤에 숨은 품질 리스크를 어떻게 관리할지 고민하게 만들거든요. 당장 해볼 수 있는 건 간단해요. AI에게 코드를 받은 뒤 한 번 더 '이 코드의 문제점을 비판적으로 짚어줘'라고 물어보는 습관을 들이는 거예요. 이 한 줄만 추가해도 놓치던 버그가 눈에 띄게 줄어요.