LLM 사용을 줄이기로 한 이유

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

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개발 툴

대상자

• *소프트웨어 엔지니어 및 LLM 도입을 고려하는 개발자**
• 난이도: 중급 이상, 실제 프로덕션 경험을 바탕으로 한 실무적 분석

핵심 요약

• LLM은 보조 도구로, 핵심 설계와 의사결정은 개발자가 직접 수행해야 함
• 대규모 프로젝트에서 LLM의 코드 생성 결과는 복잡성과 관리 난이도를 증가시킴
• LLM의 한계: 복잡한 문제 해결, 아키텍처 설계, 코드베이스 유지보수에 부적합

섹션별 세부 요약

1. LLM 도입의 기대와 한계

• AI 허와 실: Go와 ClickHouse 기반 인프라 재구축 과정에서 LLM의 예상치 못한 버그와 오류를 경험
• 생산성 향상의 환상: 실제 적용 시 예상보다 더 많은 시간이 소요되고, 코드의 유지보수성 저하
• 핵심 문제 해결 부족: LLM이 제공하는 솔루션은 단기적 이득보다 장기적 관리 문제를 유발

2. LLM의 역할 인식 변화

• 보조자 역할 강조: 개발자는 아키텍트 및 시니어 개발자로서 LLM을 단순한 도구로 인식
• 신뢰 상실: 오류 발생 시 LLM에 의존하지 않고 직접 수정하는 방식으로 전환
• 리팩토링 및 유지보수: LLM은 작은 단위 작업(예: 리팩토링)에만 활용

3. 대규모 프로젝트에서의 LLM 한계

• 코드베이스 관리 문제: LLM 생성 코드는 복잡하고 소유감 부족, 유지보수 시 어려움
• 문제 해결 능력 한계: 복잡한 문제 쪼개기, 아키텍처 설계 등 인간의 창의적 판단이 필수적
• LLM의 오류 발생: 생성된 코드가 기존 시스템과 충돌하거나 추가적인 오류를 유발

4. 실무적 활용 팁

• 작은 단위 작업에 집중: LLM은 반복적 작업(예: 단위 테스트)에 효과적
• 프롬프트 최적화: 코드 단위를 작게 나누고, 명확한 지시를 통해 품질 향상
• 정확한 리뷰 필수: LLM 결과물은 반드시 개발자가 직접 검토 후 사용

결론

• LLM은 보조 도구로, 핵심 설계와 의사결정은 개발자가 직접 수행해야 함
• 대규모 프로젝트에서는 LLM의 한계를 인식하고, 작고 반복적인 작업에만 활용하는 것이 실무적
• 프롬프트 작성, 컨텍스트 관리, 결과 리뷰 등을 통해 LLM의 활용 효율을 극대화해야 함