AI가 작성한 코드에서 발생하는 '비전문가의 무지' 리스크란 무엇인가?

'비전문가의 무지(Insecure by dumbness)' 리스크는 생성형 AI가 작성한 코드가 기능적으로는 작동할지라도, 보안 및 아키텍처 관점에서는 심각한 결함을 내포하고 있는 현상을 의미합니다.

이는 AI 모델 자체의 악의가 아니라, 이를 사용하는 사용자의 기술적 이해도 부족과 검증 체계의 부재에서 기인합니다. 구체적인 특징과 원인은 다음과 같습니다.

1. 정의 및 발생 원인

• 비전문가의 배포: 기술적 이해가 부족한 비전문가(또는 시민 개발자)가 AI 도구를 이용해 애플리케이션을 빠르게 생성하고 배포하는 과정에서 발생합니다. 이들은 코드가 "작동한다"는 것과 "안전하다"는 것의 차이를 구별하지 못합니다.
• 검증 불가능한 속도: AI는 코드를 매우 빠르게 생성하지만, 인간의 코드 리뷰와 보안 검증 속도가 이를 따라가지 못해 검증되지 않은 코드가 운영 환경(Production)으로 유입됩니다.
• 주니어 개발자 효과: AI는 마치 "손이 매우 빠르지만 아키텍처적 판단력이 결여된 주니어 개발자"처럼 행동합니다. 즉, 구현은 빠르지만 전체 시스템의 보안이나 구조적 안정성을 고려하지 못해 대규모 리스크를 유발합니다.

2. 구체적인 보안 안티 패턴 (Anti-Patterns) 옥스 시큐리티(OX Security)의 보고서에 따르면, AI가 작성한 코드에서 소프트웨어 공학의 핵심 원칙을 위반하는 10대 안티 패턴이 발견되었습니다.

• 리팩터링 회피 (Avoidance of Refactors): 코드를 개선하거나 최적화하지 않고 기존 구조를 답습하여 장기적으로 기술 부채를 쌓습니다.
• 형식적 테스트 (Fake Test Coverage): 테스트 커버리지를 채우기 위한 무의미한 테스트 코드를 작성하여, 실제 보안 결함을 가립니다.
• 모놀리식 구조 회귀 (Return of Monoliths): 모듈화가 부족하여 유지보수성과 확장성을 저해하는 구조로 코드를 작성합니다.
• 과도한 명세화 및 불필요한 예외 처리: 유연성이 떨어지거나 불필요한 코드를 추가하여 시스템 복잡도를 높입니다.

3. '작동하는 코드'와 '좋은 코드'의 괴리 AI가 생성한 코드는 컴파일이 되고 기능적으로는 문제가 없어 보일 수 있습니다(The code compiles. The feature works). 하지만 다음과 같은 '판단 실패(Judgment Failures)'가 숨어 있을 수 있습니다.

• 보안 취약점: 비밀번호 저장 시 약한 해싱 알고리즘을 사용하거나, 보안성이 낮은 라이브러리를 선택할 수 있습니다.
• 성능 문제: 소수의 사용자에게는 작동하지만, 대규모 트래픽 발생 시 시스템을 마비시키는 비효율적인 쿼리(N+1 문제 등)를 포함할 수 있습니다.

4. 대응 방안 이러한 리스크를 해결하기 위해서는 기존의 수동 코드 리뷰만으로는 한계가 있습니다.

• 보안 내재화 (Security-by-Design): AI가 코드를 생성하는 단계에서부터 보안 결함을 차단하도록 설계해야 합니다.
• 자동 검증 체계: AI의 속도에 맞춰 보안을 검증할 수 있는 자동화된 시스템(AI-Native Security) 도입이 필요합니다.
• 역할 변화: 인간 개발자는 단순 구현보다는 아키텍처 설계와 보안 감독에 집중해야 합니다.