AI 코드로 실제로 사고 나는 순간들

AI가 만든 코드는 대부분 멀쩡해 보인다.
컴파일도 되고, 테스트도 통과하고, 리뷰에서도 큰 지적이 없다.

그래서 더 위험하다.

실무에서 문제 되는 순간들은
대개 “아무도 의심하지 않았던 코드”에서 시작된다.

AI가 생성한 코드 속에 숨은 오류 신호를 바라보는 개발자의 긴장된 모습

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AI 코드로 사고가 나는 패턴은 의외로 비슷하다.

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1) 예외가 없을 거라고 가정한 코드

AI는 정상 흐름을 기준으로 코드를 만든다.
입력은 항상 올바르고,
외부 시스템은 항상 응답하며,
데이터는 깨지지 않는다고 가정한다.

실제 서비스에서는 정반대다.

• 빈 값
• 지연 응답
• 형식이 다른 데이터

이 중 하나만 섞여도
AI 코드의 가정은 바로 무너진다.
그리고 이건 테스트 코드에 잘 드러나지 않는다.

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2) 환경 의존성이 빠진 코드

AI는 실행 환경을 모른다.

• 운영 서버의 메모리 제한
• 특정 OS나 드라이버 이슈
• 네트워크 지연이나 패킷 손실

로컬에서는 멀쩡한 코드가
운영 환경에서만 간헐적으로 터진다.
가장 추적하기 힘든 유형의 사고다.

이때 남는 건
“왜 여기서만 이러지?”라는 질문뿐이다.

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3) 경계 조건이 없는 반복 로직

AI가 생성한 반복문이나 재귀 로직은
대체로 깔끔하다.
하지만 종료 조건이 현실을 반영하지 못하는 경우가 많다.

• 데이터가 예상보다 많을 때
• 특정 조건에서 빠져나오지 못할 때
• 한 번 더 실행되면 안 되는 경우

이런 문제는
트래픽이 몰리거나,
데이터가 쌓인 뒤에야 모습을 드러낸다.

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4) 로그와 관측 지점이 없는 코드

사고가 났을 때
가장 먼저 확인하는 건 로그다.

문제는 AI 코드에
“왜 여기에 로그가 없지?” 싶은 경우가 잦다는 점이다.

• 분기 지점
• 실패 가능 지점
• 외부 호출 직전과 직후

이 포인트를 놓치면
사고가 나도 원인을 재현하기 어렵다.
복구보다 추적에 더 많은 시간이 든다.

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5) 너무 빨리 머지된 코드

AI 코드의 가장 큰 위험은 속도다.

• 빨리 만들어지고
• 빨리 리뷰되고
• 빨리 머지된다

그 과정에서
“한 번만 더 생각해보자”는 단계가 사라진다.

AI가 만든 코드라서가 아니라,
AI라서 방심했기 때문에 사고가 난다.

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AI 코드 자체가 문제인 경우는 드물다.
문제는 그 코드를 다루는 사람의 태도다.

• 의심하지 않고
• 가정 위에 가정을 쌓고
• 설명 없이 머지했을 때

사고는 자연스럽게 발생한다.

AI를 쓸수록
코드를 더 천천히 봐야 하는 이유다.

다음 사고를 막는 가장 확실한 방법은
새로운 도구가 아니라
익숙한 질문 하나다.

“이 코드가 실패하면, 어떻게 망가질까?”