AI 코딩이 오히려 버그를 늘린다? 개발자들이 겪는 6가지 함정과 회피 전략

AI 코딩이 오히려 버그를 늘린다? 개발자들이 겪는 6가지 함정과 회피 전략

AI 코딩 도구가 개발 생산성을 크게 높여준다는 것은 이미 많은 개발자가 체감하고 있다. 하지만 현업에서는 “코드는 빨리 짜지는데 버그가 더 늘었다”, “리팩토링이 오히려 지옥이 됐다”라는 반응도 동시에 나오고 있다. 문제는 AI 코딩 자체가 아니라, AI를 쓰는 방식에 있다. 실제 개발 현장에서 자주 발생하는 6가지 함정과, 이를 피하기 위한 실전 전략을 정리했다.

1. 코드가 왜 돌아가는지 모른 채 사용한다

AI가 생성한 코드는 대부분 그럴듯하게 작동한다. 문제는 개발자가 내부 로직을 충분히 이해하지 않은 채 그대로 채택하는 경우다. 이렇게 작성된 코드는 추후 버그가 발생했을 때 원인 파악이 극도로 어려워진다. 특히 비동기 처리, 상태 관리, 예외 처리 로직에서 문제가 누적된다.

회피 전략: AI가 생성한 코드라도 반드시 “핵심 로직 설명”을 함께 요구하고, 최소 한 번은 직접 재작성하거나 주석으로 구조를 정리하는 습관이 필요하다.

2. 프로젝트 맥락을 무시한 코드 생성

AI는 현재 파일이나 함수 단위의 맥락은 잘 처리하지만, 프로젝트 전체 아키텍처를 완벽히 이해하지는 못한다. 그 결과 기존 코드 스타일과 맞지 않거나, 중복 로직을 새로 만드는 코드가 자주 생성된다.

회피 전략: 프롬프트에 “현재 프로젝트 구조 요약”, “기존 유사 함수 참고”, “이미 존재하는 유틸 확인 후 작성” 같은 조건을 명시해야 한다.

3. 테스트 코드 없이 바로 병합한다

AI가 생성한 코드는 정상 동작하는 것처럼 보여도 엣지 케이스에 매우 취약한 경우가 많다. 테스트 코드 없이 바로 머지하면, QA나 운영 환경에서 문제가 터진다.

회피 전략: 기능 코드와 함께 “단위 테스트 3~5개 생성”을 기본 루틴으로 묶어두는 것이 가장 효과적이다.

4. 보안 취약 코드가 섞여 들어온다

입력값 검증 누락, SQL 인젝션 가능성, 인증 처리 부실 등 보안 관련 문제는 AI 코드에서 자주 발견된다. 특히 빠르게 프로토타입을 만들 때 이런 코드가 그대로 서비스로 올라가는 경우가 위험하다.

회피 전략: “보안 취약점 검토 포함”, “OWASP 기준으로 점검” 같은 명령을 함께 넣고, 보안 스캐너를 병행해야 한다.

5. 리팩토링이 누적되며 구조가 망가진다

AI로 조금씩 기능을 추가하다 보면, 전체 구조를 고려하지 않은 코드가 누적되며 기술 부채가 빠르게 쌓인다. 초기에는 편하지만 일정 시점 이후 유지보수가 급격히 어려워진다.

회피 전략: 일정 주기마다 “현재 코드베이스 기준 구조 리팩토링 제안”을 AI에게 시켜 전체 관점의 정리를 진행하는 것이 좋다.

6. AI 결과를 무조건 신뢰한다

가장 위험한 함정이다. AI는 자신감 있게 틀린 코드를 내놓을 수 있으며, 에러 메시지 해석도 틀리는 경우가 있다. 이 상태에서 개발자가 검증 없이 신뢰하면 버그는 눈덩이처럼 커진다.

회피 전략: AI는 ‘보조 개발자’로만 두고, 최종 판단은 사람이 한다는 원칙을 명확히 세워야 한다.

📌 함정 요약 표

🚀 결론: AI 코딩은 ‘속도 도구’이지 ‘판단 도구’가 아니다

AI 코딩은 분명 개발 속도를 비약적으로 높여준다. 하지만 구조·보안·테스트에 대한 판단까지 맡기면 오히려 품질은 빠르게 무너진다. AI를 잘 쓰는 개발자는 코드를 맡기는 사람이 아니라, AI의 출력을 통제하고 검증하는 사람이다. 이 기준만 지켜도 “AI 때문에 버그가 늘었다”는 문제의 상당 부분은 해결된다.