AI를 잘못 사용하지 말자: 엔지니어의 책임과 AI의 적절한 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• 소프트웨어 엔지니어 및 DevOps 팀: AI 도구 사용 시 엔지니어링 책임의 중요성 인식
• 난이도: 중간 (AI 도구 사용 경험 있는 개발자 대상)

핵심 요약

• AI는 보조 도구일 뿐, 엔지니어의 책임을 대체할 수 없음
• GitHub Copilot 같은 도구는 코드 작성 보조만 제공하고, 검토 및 디버깅은 인간의 책임
• AI 생성 코드는 항상 테스트 및 수정이 필요함
• 예: AI 생성 코드에 버그가 발생 시, 수동 검토 없이 사용하면 시스템 불안정 유발
• AI 도구 사용 시 투명성 강조
• PR 내 AI 참여 비율 명시 (예: 80% AI 생성 표기)

섹션별 세부 요약

1. AI 도구의 현황과 문제점

• AI는 코드 작성, 문서 작성, 복잡성 분석 등 엔지니어링 작업을 혁신
• AI 활용과 엔지니어링 책임 포기 사이의 경계선을 넘으면 시스템 불안정 유발
• 사례: AI에 완전히 의존한 고참 개발자의 작업 방식 (Jira 티켓 복사 → AI로 PR 생성 → 검토 없이 코드 사용)

2. AI 의존의 위험성

• AI 생성 코드의 품질은 인간 검토에 달려 있음
• 예: AI 생성 코드에 버그 발생 시, 수동 디버깅 없이 AI에 추가 코멘트로 "교정" 시도
• AI는 fine-tunable LLM이 아님 → Reinforcement Learning이 아닌 희망적 사고
• 결과: 작업 지연 (1일 예상 → 5일 소요), 버그 증가, 리뷰러 혼란

3. AI와 인간의 역할 분담

• AI는 코드 작성 보조만 제공 → 수동 검토 없이는 책임 이전
• AI 생성 코드가 인간이 이해하고 유지보수 가능해야 함 (블랙박스 코드 금지)
• 디버깅은 선택이 아닌 필수 (AI는 런타임 버그, API 오류 해결 불가)

4. AI 사용 가이드라인

• 커밋된 코드에 대한 책임은 인간에게 있음 (AI는 초안 작성만 가능)
• AI 참여도 투명성 강조 (예: PR에 AI 생성 비율 명시)
• 인간이 이해 가능한 유지보수 가능한 코드만 허용 (블랙박스 금지)
• 디버깅은 필수 (AI는 버그 해결 불가)

결론

• AI는 도구일 뿐, 엔지니어의 책임을 대체할 수 없음 → AI 생성 코드는 반드시 수동 검토 및 수정
• 투명성과 인간 중심의 작업 흐름 유지가 필수 → 예: PR 내 AI 참여도 명시, 코드 유지보수 가능성 확인
• AI를 협업 도구로 사용해야 하며, 책임 회피는 혁신이 아닌 소홀로 이어짐