AI 코드 리뷰, 실무에서 써보니 생기는 문제 5가지

AI 코드 리뷰는 분명히 생산성을 끌어올린다.
문법 오류를 잡고, 스타일을 통일하고,
리뷰 속도를 사람이 따라갈 수 없을 정도로 끌어올린다.

하지만 실무에 넣어보면 곧 느끼게 된다.
“이건 편해졌는데, 이 부분은 오히려 더 조심해야겠는데?”라는 감각을.

아래는 실제로 사용하면서 반복해서 마주친 지점들이다.

AI 코드 리뷰를 바라보는 개발

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1) 맥락을 모른 채 ‘정답 코드’를 제시한다

AI는 코드만 보고 판단한다.
문제는 왜 이 코드가 이렇게 작성되었는지는 알 수 없다는 점이다.

• 레거시 시스템과의 호환
• 특정 장비나 환경 제약
• 성능보다 안정성을 우선한 설계

이런 배경이 빠진 상태에서
AI는 종종 “더 깔끔한 코드”를 제안한다.
겉으로는 좋아 보이지만, 실제로 적용하면 리스크가 커지는 경우도 적지 않다.

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2) 컴파일은 되지만, 책임지는 코드는 아니다

AI가 제안한 코드가 컴파일된다고 해서
그 코드가 안전하다는 의미는 아니다.

에러 처리가 애매하거나,
경계 조건이 빠져 있거나,
운영 환경에서는 한 번도 검증되지 않은 흐름이 남아 있는 경우가 많다.

결국 장애가 나면 로그를 읽고 원인을 추적하는 건 사람이다.
AI는 사과하지 않는다.

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3) 팀의 암묵적 규칙을 이해하지 못한다

실무 코드에는 문서에 없는 규칙들이 숨어 있다.

• 이 함수는 여기서만 호출한다
• 이 값은 절대 외부에 노출하지 않는다
• 이 로직은 건드리면 안 된다

AI는 이런 암묵적 합의를 알지 못한 채
형식적으로 “더 나은 구조”를 권한다.
그래서 리뷰를 그대로 수용하기보다
의도를 다시 확인하는 과정이 반드시 필요하다.

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4) 테스트 관점이 항상 한 박자 늦다

AI는 코드 개선에는 능숙하지만
“이게 어디서 터질 수 있을까?”라는 질문에는 약하다.

실제 서비스에서 문제가 되는 지점은
대부분 엣지 케이스와 예외 흐름이다.
이 부분은 여전히 경험 많은 개발자의 촉이 더 빠르다.

 

이런 이유로 AI 코드 리뷰 결과를 그대로 적용하기보다는,
사람이 직접 맥락과 의도를 다시 확인하는 과정이 필요하다.

실제로 코드의 책임과 판단을 어디까지 사람이 가져가야 하는지에 대해서는
아래 글에서도 조금 더 정리해두었다.

👉 관련 글: 개발자가 끝까지 책임져야 하는 코드의 영역  
https://cheolystudy.tistory.com/139

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5) AI를 잘 쓰는 사람과, 그대로 믿는 사람의 차이

AI 코드 리뷰는 강력한 도구다.
하지만 도구는 도구일 뿐, 판단을 대신해주지는 않는다.

• 제안은 참고만 하고
• 적용 여부는 사람이 결정하며
• 책임 역시 사람이 진다

AI를 잘 쓰는 개발자는
AI를 의심할 줄 아는 개발자다.

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AI 코드 리뷰 덕분에 개발 속도는 분명히 빨라졌다.
다만 코드의 무게를 대신 들어주는 존재는 아니다.

결국 코드를 설명하고, 책임지고, 유지하는 일은
여전히 사람의 몫으로 남아 있다.