AI가 짜준 코드에서 나는 '냄새들' — LLM 시대의 새로운 코드 리뷰 체크리스트

코드에서 '냄새'가 난다는 말, 들어보셨나요

개발 바닥에는 '코드 스멜(code smell)'이라는 말이 있어요. 이게 뭐냐면, 코드가 당장 고장 난 건 아닌데 '어... 이거 뭔가 좀 이상한데? 나중에 문제 생기겠는데?' 하는 찜찜한 신호를 말해요. 음식이 상하기 직전에 살짝 냄새가 나는 것처럼요. 그런데 요즘 ChatGPT나 Claude 같은 LLM(거대 언어 모델)이 짜주는 코드가 늘어나면서, 기존과는 결이 다른 새로운 냄새들이 등장하기 시작했어요. 이번 글의 주제가 바로 이 'LLM 스멜'이에요. AI가 만든 코드에서 유독 반복적으로 나타나는, 알아두면 리뷰할 때 큰 도움이 되는 신호들이죠.

LLM이 짠 코드에서 자주 나는 냄새들

첫째는 과한 주석이에요. i += 1 옆에 '// i를 1 증가시킨다'처럼, 코드만 봐도 뻔히 아는 내용을 굳이 한 줄 한 줄 설명하는 거죠. LLM은 친절하게 보이려고 이런 주석을 잔뜩 붙이는데, 정작 '왜' 이렇게 했는지는 안 적혀 있는 경우가 많아요. 둘째는 불필요한 방어 코드예요. 절대 null이 들어올 수 없는 곳에도 null 체크를 넣고, try-except로 온 사방을 감싸서 정작 진짜 에러가 어디서 났는지 안 보이게 만들죠. 셋째는 가장 위험한 환각(hallucination)이에요. 실제로는 존재하지도 않는 함수나 라이브러리 옵션을 너무나 자신만만하게 가져다 쓰는 거예요. 동작할 것처럼 그럴듯하게 생겼는데 돌려보면 '그런 함수 없는데요?' 하고 터지죠.

넷째는 바퀴 재발명이에요. 언어 표준 라이브러리에 이미 있는 기능을 모른 채 직접 30줄짜리로 다시 구현하는 거죠. 다섯째는 장황함이에요. 세 줄이면 끝날 걸 추상화 계층을 잔뜩 만들어서 클래스 다섯 개로 늘려놓는 식이요. 글에서도 비슷한 냄새가 나는데, em 대시(—)를 남발하거나 '이건 단순히 X가 아니라, Y입니다' 같은 특유의 문장 틀이 반복되면 'AI가 썼구나' 하고 눈치챌 수 있어요.

업계 맥락: '슬롭(slop)'과 리뷰의 시대

요즘 영어권에서는 이렇게 그럴듯하지만 알맹이가 부실한 AI 생성물을 'AI 슬롭(slop)'이라고 불러요. 음식물 찌꺼기 같은 느낌의 단어죠. 중요한 변화는, 개발자의 핵심 역량이 '코드를 빠르게 짜는 능력'에서 '쏟아지는 코드를 빠르게 검증하는 능력'으로 옮겨가고 있다는 점이에요. 예전엔 코드를 직접 쓰느라 시간을 썼다면, 이제는 AI가 1분 만에 토해낸 200줄을 사람이 꼼꼼히 읽고 '이건 진짜인가, 환각인가'를 가려내는 데 시간을 쓰게 된 거죠. 코드 리뷰가 그 어느 때보다 중요해진 시대예요.

한국 개발자에게 주는 시사점

실무에서 바로 쓸 수 있는 원칙 몇 가지로 정리해볼게요. 첫째, AI가 쓴 코드도 내가 쓴 코드처럼 책임진다. '얘가 짠 거라서요'는 변명이 안 돼요. 둘째, 환각이 의심되면 직접 확인한다. 처음 보는 함수나 옵션이 나오면 공식 문서를 한 번 검색해보세요. 셋째, 테스트로 검증한다. AI가 짠 코드일수록 테스트 코드의 가치가 올라가요. 그래야 그럴듯한 거짓말을 걸러낼 수 있거든요. 넷째, 프롬프트로 미리 막는다. '주석은 왜 그렇게 했는지만 달아줘', '표준 라이브러리를 우선 써줘'처럼 요청 단계에서 조건을 걸면 냄새나는 코드가 확 줄어요.

마무리

AI는 코드를 빠르게 써주지만, 그 코드가 맞는지 판단하는 건 여전히 사람의 몫이에요. 여러분은 AI가 짜준 코드에서 어떤 '냄새'를 가장 자주 만나나요? 환각 때문에 한번 크게 당해본 경험이 있다면 댓글로 공유해 주세요. 서로의 체크리스트가 늘어날수록 우리 모두의 리뷰가 단단해지니까요.