AI 코드가 인간 작성 코드보다 버그 발생률이 높은 원인은?

제공된 자료를 종합해 보면, AI가 작성한 코드는 인간이 작성한 코드보다 **평균 1.7배 더 많은 문제(버그 및 품질 이슈)**를 포함하는 것으로 분석되었습니다. AI 코드가 인간 코드보다 버그 발생률이 높은 주요 원인은 다음과 같습니다.

1. 비즈니스 로직 및 맥락 이해의 부재

AI는 통계적 패턴에 따라 코드를 생성할 뿐, 실제 시스템의 복잡한 비즈니스 로직이나 아키텍처 규칙을 이해하지 못합니다.

• 표면적 정확성 추구: AI는 코드가 겉보기에 '작동'하는 것에 집중하여, 제어 흐름 보호나 의존성 순서 등 시스템의 깊은 규칙을 놓치는 경향이 있습니다.
• 예외 처리 누락: null 체크, 가드 조건(Guard Clause), 예외 처리 로직 등 실제 운영 환경에서 필수적인 방어 코드가 자주 누락되어 서비스 장애로 이어질 위험이 큽니다.
• 일관성 부족: 저장소별 관례나 명명 규칙을 따르지 않고 일반화된 패턴을 적용하여, 가독성 저하와 유지보수 어려움을 초래합니다,.

2. '비전문가의 무지(Insecure by Dumbness)'와 보안 취약점

AI는 악의가 없더라도 **'판단력이 결여된 주니어 개발자'**처럼 행동하여 보안 취약점을 양산합니다.

• 오래된 패턴 답습(Zombie Vulnerabilities): AI는 과거 데이터를 학습했기 때문에 MD5와 같은 철 지난 암호화 방식을 사용하거나, 이미 알려진 취약한 코드 패턴을 재현하는 경향이 있습니다.
• 환각 패키지(Hallucinated Packages): AI가 존재하지 않는 라이브러리나 패키지를 임포트하도록 제안하여, 해커가 이를 선점해 악성 코드를 심는 '소프트웨어 공급망 공격'의 빌미를 제공할 수 있습니다,.
• 보안 밀도 저하: 파이썬(Python) 등 특정 언어에서 AI 코드는 인간 작성 코드보다 보안 취약점 발생 비율이 현저히 높게 나타나기도 합니다,.

3. 코드 품질 저하와 기술 부채의 '복리' 증가

AI는 기능 구현 속도는 빠르지만, **장기적인 유지보수성(Maintainability)**을 고려하지 않아 기술 부채를 가중시킵니다.

• 코드 중복(DRY 원칙 위반): AI는 기존 코드를 재사용(Refactoring)하기보다 새로운 코드를 복사-붙여넣기하는 방식으로 생성하여, 코드 중복이 전년 대비 급증하고 유지보수 비용을 높이고 있습니다,.
• 반복 수정 시 품질 저하: 연구에 따르면 AI를 통해 코드를 반복적으로 수정(Iteration)할 경우, 코드 복잡도가 증가함에 따라 치명적인 보안 취약점이 37.6% 증가하는 등 품질이 급격히 저하되는 현상이 발견되었습니다,.
• 코드 비만(Code Bloat): AI는 간결한 해결책보다는 필요 이상으로 장황하고 복잡한 코드를 생성하여, 오류 가능성을 높이고 테스트를 어렵게 만듭니다,.

4. 사용자 검증의 한계와 '바이브 코딩'

버그의 원인은 AI 모델뿐만 아니라 이를 사용하는 인간의 검증 실패에도 있습니다.

• 이해 없는 수용: 개발자(특히 주니어)가 AI가 작성한 코드의 원리나 부작용을 이해하지 못한 채 "작동하니까 괜찮다"는 식으로 맹목적으로 수용하는 태도(Vibe Coding)가 버그를 유입시킵니다,.
• 검증 병목: AI가 쏟아내는 코드의 양이 너무 많아 인간이 꼼꼼히 리뷰하기 어려워졌으며, 실제로 AI 코드를 디버깅하는 데 직접 작성하는 것보다 더 많은 시간이 걸린다는 응답도 많습니다,.

결론적으로 AI 코드는 **"기능적 구현(Implementation)"**에는 능숙하지만, **"구조적 설계(Architecture)"**와 **"보안 맥락(Security Context)"**을 고려하는 **기술적 안목(Technical Taste)**이 부족하기 때문에 인간 코드보다 버그 발생률이 높습니다,.