대규모 언어 모델 (LLM) 에이전트는 레거시 코드를 현대적인 스택으로 마이그레이션하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 우리는 매우 단순해 보이는 질문을 던집니다. LLM이 레거시 코드를 현대화할 때, 동일한 모델이 자신의 출력이 관찰 가능한 동작을 조용히 변경했는지 여부를 인식할 수 있다고 신뢰할 수 있을까요? 우리는 7개의 서로 다른 제품군에 속하는 11개의 프로덕션 LLM을 대상으로 60개의 스니펫으로 구성된 균형 잡힌 legacy-Python-2 코퍼스에서 1,980회의 실제 현대화 호출을 실행했습니다. 모든 출력에 대해 타입 엄격(type-strict) 행동 오라클(behavioral oracle)로 평가한 후, 각 모델에게 자신의 출력이 동작을 보존하는지 판단하도록 요청했습니다. 우리는 네 가지 발견을 보고합니다. (1) 의미론적 보존 드리프트(Semantic-preservation drift)가 만연하며, 정밀하게 제어된 베이스라인과 뚜렷하게 구분됩니다. 의미론적 함정(semantic-trap) 스니펫은 시도의 39.7%에서 드리프트가 발생한 반면, 실제 현대화가 필요 없는 양성 제어(benign-control) 코드에서는 7.0%가 발생했습니다 (+32.7%포인트; 각각 n=660). (2) 드리프트는 모델 전반에 걸쳐 실패하는 특정 스니펫에 집중됩니다. 어떤 스니펫이 어려운지에 대한 모델 간 쌍별 일치도(pairwise model agreement)는 높으며(평균 Pearson r=0.52), 수치 의미론(numeric-semantics) 스니펫이라는 작은 핵심 그룹은 거의 모든 모델과 모든 프롬프트 구문에서 실패합니다. (3) 생성 모델에 의한 자기 검토(Self-review)는 신뢰할 수 있는 안전망이 아닙니다. 모든 의미론적 드리프트 사례 중 31.7%가 해당 출력을 생성한 동일한 모델에 의해 조용히 승인되었습니다 (83/262). 모델별 자기 미검출률(self-miss rate)은 강력한 이봉 분포(bimodal)를 보이며, 5개 모델에서는 0%부터 널리 배포된 한 모델에서는 100%에 이르기까지 다양합니다. 특히 몇몇 모델은 자신의 출력을 망가뜨린 바로 그 Py2/Py3 의미론적 차이를 명시적으로 설명하면서도, 동작이 보존되었다고 선언했습니다. (4) 드리프트 비율은 모델의 성능 및 가격과 비단조적(non-monotone)입니다. 모델별 비율은 5.6%에서 46.7% 사이이며 모델 성능을 깔끔하게 따르지 않는데, 이는 이러한 실패가 모델 규모에 의해 주도되는 것이 아니라 작업 구조적(task-structural)임을 나타냅니다. 모든 코드, 프롬프트, 60개 스니펫 코퍼스, 행동 오라클, 출력 추출기 및 원시 모델 출력은 공개됩니다.