AI 코드가 초래하는 기술 부채가 유지보수에 미치는 영향은?

AI 코드가 초래하는 기술 부채는 기존의 선형적인 부채와 달리 **"복리(Compound)"**로 불어나는 특성을 가지며, 유지보수 단계에서 **심각한 비용 증가와 운영 마비(Paralysis)**를 초래할 위험이 있습니다.

AI 코드가 유지보수에 미치는 악영향은 크게 코드 품질의 저하, 보안 취약점의 누적, 아키텍처의 붕괴, 그리고 인간의 통제력 상실이라는 4가지 차원에서 분석할 수 있습니다.

1. 코드 품질 저하와 '코드 비만(Code Bloat)'

AI는 코드를 생성하는 데 비용이 들지 않기 때문에, 불필요하게 길고 중복된 코드를 양산하여 유지보수 부담을 가중시킵니다.

• DRY(Don't Repeat Yourself) 원칙의 붕괴: 2024년 GitClear의 분석에 따르면, AI 도입 이후 코드 복사-붙여넣기가 급증하면서 코드 중복이 전년 대비 10배 가까이 증가했습니다. 이는 코드를 재사용하거나 모듈화(Refactoring)하는 비율이 급감했음을 의미하며, 수정 사항이 생겼을 때 여러 곳을 동시에 고쳐야 하는 유지보수의 악몽을 초래합니다.
• 가독성 저하: CodeRabbit의 연구 결과, AI가 작성한 코드는 인간이 작성한 코드보다 가독성 문제가 3배 이상 많았습니다. 명명 규칙 불일치, 일관성 없는 구조 등으로 인해 나중에 코드를 읽고 이해해야 하는 유지보수 담당자의 인지 부하를 크게 높입니다.
• 코드 비대화: AI는 간결한 해결책보다는 장황한 코드를 선호하는 경향이 있어, 시스템의 복잡도를 높이고 테스트와 디버깅을 어렵게 만듭니다.

2. 보안 부채의 '비선형적' 증가

AI 코드는 겉보기에 정상 작동하지만, 내부적으로는 심각한 보안 결함을 숨기고 있어 "조용한 보안 위협"이 됩니다.

• 반복 수정 시 보안 악화: 400개의 코드 샘플을 분석한 연구에 따르면, AI를 통해 코드를 반복적으로 수정(Iteration)할 경우, 5회 반복 후 치명적인 보안 취약점이 37.6% 증가하는 현상이 발견되었습니다. 이는 AI가 수정 과정에서 복잡성을 높이면서 보안성을 떨어뜨리는 **'피드백 루프 보안 저하'**를 일으키기 때문입니다.
• 좀비 취약점과 환각 패키지: AI는 오래된 데이터를 학습했기 때문에 MD5와 같은 철 지난 암호화 방식을 사용하거나(좀비 취약점), 존재하지 않는 라이브러리를 임포트하여 해커에게 백도어를 열어주는 '환각 패키지(Hallucinated Packages)' 공격에 노출될 수 있습니다.

3. 아키텍처 실종과 '바이브 코딩'의 함정

AI는 당장의 기능 구현(Implementation)에는 능하지만, 전체 시스템의 구조(Architecture)를 고려하지 않아 장기적인 기술 부채를 쌓습니다.

• 표면적 정확성 추구: AI는 "작동하는 코드"를 만드는 데 집중할 뿐, 비즈니스 로직이나 시스템의 장기적 안정성은 고려하지 않습니다. 이를 **'바이브 코딩(Vibe Coding)'**이라 부르며, 겉만 멀쩡하고 속은 썩어있는 코드를 양산하여 나중에 기능을 확장하거나 변경할 때 시스템 전체를 재작성해야 하는 상황을 만듭니다.
• 모놀리식 구조 회귀: AI는 현대적인 마이크로서비스나 모듈화된 구조 대신, 거대하고 복잡한 단일 구조(Monolith)로 코드를 작성하는 경향이 있어 유지보수성과 확장성을 떨어뜨립니다.

4. 조직적 혼란과 '기술적 마비'

기술 부채가 쌓이면 결국 개발 팀이 코드를 통제하지 못하는 단계에 이르게 됩니다.

• 검증 비용의 폭증: AI가 만든 코드를 디버깅하는 데 걸리는 시간이 직접 작성하는 것보다 더 많이 걸린다는 응답이 45.2%에 달합니다. 이는 개발의 병목이 '작성'에서 '검증'과 '수정'으로 이동했음을 의미합니다.
• 3단계 붕괴 시나리오:
  1. 초기(Phase 1): 기능이 빠르게 개발되어 생산성이 높아 보입니다.
  2. 혼란(Phase 2): 새로운 팀원이 입사했을 때, 아무도 그 코드가 왜 그렇게 작성되었는지 설명하지 못합니다. 문서화가 부족하고 아키텍처가 엉망이기 때문입니다.
  3. 마비(Phase 3): 코드가 서로 얽히고설켜(Spaghetti code) 작은 수정조차 시스템 전체를 망가뜨릴 위험이 커지면서, 팀은 변경을 두려워하고 기술적 마비 상태에 빠집니다.

요약: "고금리 대출"과 같은 AI 코드

결론적으로 AI가 초래하는 기술 부채는 **"고금리 사채"**와 같습니다. 초기에는 개발 속도라는 막대한 현금을 당겨 쓸 수 있게 해주지만, 시간이 지날수록 **복리 이자(유지보수 비용, 보안 위험, 아키텍처 붕괴)**가 붙어 감당할 수 없는 수준으로 불어납니다.

따라서 유지보수 단계에서의 재앙을 막기 위해서는 **"AI가 짠 코드는 격리하고 검증(Quarantine & Verify)"**하는 엄격한 프로토콜과, 코드의 양이 아니라 품질과 설계를 관리하는 엔지니어링 리더십이 필수적입니다.