의존성(Dependencies) 내 LLM 코드 포함 금지

요약 (TL;DR) — 소프트웨어 공급망(Software supply chain)에 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)이 통합되면서 새로운 유형의 위험이 등장했습니다. 바로 제3자 의존성(Third-party dependencies) 내부에 숨겨진, 불투명하고 검토되지 않았으며 잠재적으로 법적 위험이 있는 코드입니다. git-annex와 같은 핵심 오픈 소스 프로젝트 유지 관리자들이 LLM 생성 코드를 감사하고 제거하려는 최근의 노력은 현재 개발 관행의 취약성을 강조합니다. 이러한 움직임은 AI 보조 코딩(AI-assisted coding)의 인지된 효율성과 보안, 저작권 준수(Copyright compliance), 그리고 장기적인 유지보수성(Maintainability)의 엄격한 요구 사항 사이의 커지는 괴리를 보여줍니다. 자동 생성의 "조수"가 높아짐에 따라, 개발자와 기업은 검증되지 않은 AI 출력물에 의존하는 것이 오픈 소스 생태계에 대한 신뢰를 저하시키고, 종종 눈에 보이지 않는 상당한 책임(Liabilities)을 초래한다는 점을 인식해야 합니다.

2026년에 이것이 중요한 이유

2026년은 소프트웨어 공학 역사에서 중요한 변곡점이 됩니다. 이는 모델 자체의 능력에 의해서가 아니라, 우리 디지털 인프라의 기초 계층에 모델의 출력물이 어디에나 존재하게 됨으로써 정의됩니다. 수년 동안 코딩 분야의 인공지능(Artificial Intelligence)을 둘러싼 담론은 종종 "10배 개발자(10x developer)"라는 과장된 용어로 정량화되는 생산성 향상의 약속에 의해 지배되어 왔습니다. 그러나 이 담론은 의존성 관리(Dependency management)의 냉혹한 현실과 충돌했습니다. LLM이 코드를 생성할 때, 그것은 단순히 문제를 해결하는 것에 그치지 않습니다. 코드베이스에 특정 편향(Biases), 스타일적 특이점(Stylistic quirks), 그리고 잠재적인 법적 모호성(Legal ambiguities)을 주입합니다. 이제 우려는 단순히 코드가 작동하느냐의 문제가 아니라, 그 코드의 출처(Provenance), 의도(Intent), 그리고 소유권(Ownership)에 관한 것입니다.

이 문제의 규모는 현대 애플리케이션이 의존하는 의존성(Dependencies)의 엄청난 양으로 인해 더욱 악화됩니다. 단 하나의 엔터프라이즈 애플리케이션도 전이적(transitively)으로 수천 개의 라이브러리에 의존할 수 있습니다. 만약 이러한 라이브러리 중 아주 적은 비율이라도 적절한 출처 표기(attribution)나 검토(review) 없이 블랙박스 AI 모델이 생성한 코드를 포함하고 있다면, 그 총체적인 위험은 관리 불가능한 수준이 됩니다. 우리는 개발의 "비용"이 더 이상 인간의 시간만으로 측정되는 것이 아니라, 검증(verification)에 드는 계산 비용(computational cost)과 잠재적 침해(infringement)에 따른 법적 비용으로 측정되는 변화를 목격하고 있습니다. 검토되지 않은 AI 기여(contributions)에 대한 최근의 반발은 업계가 통제되지 않은 가속화에 대한 대가를 치르기 시작했음을 시사합니다.

한 가지 구체적인 수치가 상황의 심각성을 잘 보여줍니다. 비교적 규모가 작은 26,000 LOC(Lines of Code) 코드 베이스에서 10,000라인의 변경 사항과 연관된, 단 하나의 일관성 없는 1,489라인짜리 커밋 메시지(commit message)가 발견된 사례입니다. 이러한 변경 사항 대비 문서화(documentation)의 비율은 숙련된 엔지니어에게 위험 신호(red flag)입니다. 이는 코드가 의도(intentionality)나 명확성을 가지고 작성된 것이 아니라, 자동화된 파이프라인이나 생성형 도구(generative tools)에 과도하게 의존하는 열성적인 기여자를 통해 저장소(repository)에 대량으로 쏟아부어졌을 가능성이 높음을 시사합니다. 이러한 불투명성은 감사를 거의 불가능하게 만들며, 모든 업데이트를 보안 연구자와 유지 관리자(maintainers) 모두에게 잠재적인 지뢰밭으로 만듭니다.

배경 (The Background)

"의존성(Dependencies) 내 LLM 코드 포함 금지" 운동의 시급성을 이해하려면, 전통적인 코드 리뷰(code review) 규범이 점진적으로 침식되어 온 과정을 살펴보아야 합니다. 수십 년 동안 오픈 소스(open-source) 프로젝트는 투명성, 동료 검토(peer review), 그리고 점진적인 개선을 중심으로 구축된 사회적 계약에 따라 운영되어 왔습니다. 기여자(contributors)는 패치(patches)를 제출하고, 검토자(reviewers)는 로직을 분석하며, 유지 관리자(maintainers)는 변경 사항이 프로젝트의 표준과 일치하는지 확인한 후 병합(merge)합니다. 이 과정은 비록 느리지만 책임성을 보장합니다. 그러나 사용하기 쉬운 AI 코딩 어시스턴트(AI coding assistants)의 등장은 이러한 흐름을 방해했습니다. 이제 개발자들은 간단한 프롬프트(prompt)만으로 전체 모듈을 생성하거나, 복잡한 함수를 리팩터링(refactor)하거나, 설정 파일(configuration files)을 추가할 수 있으며, 이 과정에서 수동 구현을 통해 얻을 수 있는 깊은 이해를 건너뛰게 됩니다.

이러한 혼란은 즉각적으로 나타나지 않았습니다. 초기에는 AI가 생성한 코드가 상용구(boilerplate) 작업을 위한 유용한 보조 도구로 간주되었습니다. 하지만 모델의 능력이 향상됨에 따라 "보조(assistance)"와 "자동화(automation)" 사이의 경계가 모호해졌습니다. 프로젝트들은 기술적으로는 정확하지만 스타일 면에서는 이질적이며, 인간 검토자가 기대하는 맥락적 뉘앙스(contextual nuance)가 결여된 풀 리퀘스트(pull requests)를 받기 시작했습니다. 어떤 경우에는 이러한 변경 사항들이 테스트를 통과했다는 이유로 수용되었고, 이는 코드 품질 및 출처와 관련된 더 깊은 문제들을 은폐했습니다. AI 생성 코드의 설명 가능성(explainability) 부족은 버그가 발생했을 때 그 근본 원인을 추적하는 것을 기하급수적으로 더 어렵게 만듭니다.

"코드를 생성하는 용이성이 커뮤니티의 검증 능력을 앞질렀습니다. 기여량은 증가하고 있지만 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio)는 급락하는 상황을 목격하고 있습니다. 유지 관리자들은 기능을 구축하는 시간보다 발생한 피해를 복구하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있습니다." — 시니어 오픈 소스 인프라 엔지니어 (A Senior Open Source Infrastructure Engineer)

이러한 위기의 배경에는 기업 환경도 연관되어 있습니다. 많은 대형 기술 기업들이 개발 속도를 높이기 위해 내부 개발 워크플로우(workflows)에 AI 도구를 통합했습니다. 이는 단기적인 이득을 가져다줄 수 있지만, 외부 기여자(contributors)가 탐색하거나 유지 관리하기 어려운 코드베이스(codebases)를 초래하는 경우가 많습니다. 이러한 내부 코드가 결국 오픈 소스로 공개되거나 의존성(dependencies)을 통해 공유될 때, 엄격함의 결여가 외부로 전파됩니다. 따라서 "LLM 코드 금지(No LLM Code)" 입장은 방어적인 조치이며, 빠르고 저품질인 생성을 유도하는 인센티브가 높은 시대에 공유 자원의 무결성(integrity)을 보존하려는 시도입니다.

실제로 무엇이 변했는가

"의존성 내 LLM 코드 포함 금지" 이니셔티브에 의해 추진된 주요 변화는 핵심 오픈 소스 프로젝트에 대한 기여(contributions)를 수락하는 기준의 근본적인 변화입니다. 구체적으로, git-annex와 같은 프로젝트들은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)에 의해 생성된 것으로 식별된 코드, 특히 명확한 인간의 저작권이나 이해가 결여된 코드를 거부하거나 되돌리는(reverting) 엄격한 정책을 채택했습니다. 이는 단순히 스타일의 선호 문제가 아닙니다. 이는 보안 및 법적 보호 장치입니다. git-annex의 유지 관리자(maintainer)는 최근 한 달 동안 약 100시간의 작업 시간을 투자하여 프로젝트의 의존성 트리(dependency tree)를 감사(audit)했으며, 이를 통해 하위 패키지(downstream packages)에 LLM이 생성한 코드가 포함되지 않도록 확인했습니다.

이러한 노력은 더 넓은 생태계에서 몇 가지 우려스러운 추세를 드러냈습니다. 첫째, 설명되지 않은 대규모 변경 사항이 자동화된 테스트 파이프라인(testing pipelines)을 통과해 버리는 경향이 있습니다. 둘째, AI 학습 데이터와 관련된 법적 리스크가 실질화되고 있습니다. LLM에 의해 생성된 코드는 학습 세트(training set)에 포함된 저작권이 있는 자료를 의도치 않게 복제할 수 있으며, 이는 원래 프로젝트가 감수할 의도가 없었던 잠재적인 침해 문제로 이어질 수 있습니다. 셋째, 이러한 코드의 품질은 종종 일관성이 없으며, 비일관성(incoherence)과 확립된 관례(conventions)를 준수하지 않는 특징을 보입니다.

이 감사(audit)를 통한 주요 변화 및 발견 사항은 다음과 같습니다:

• 설명되지 않은 대규모 변경 사항의 되돌리기 (Reversion of Unexplained Large Changes): 수천 줄의 코드가 포함된 중대한 커밋들이 상세한 설명 없이 이후 릴리스에서 되돌려진(reverted) 사례들이 확인되었습니다. 이는 코드 무결성(code integrity)을 유지하는 데 있어 선제적(proactive)이기보다 사후 대응적(reactive)인 접근 방식을 취하고 있음을 나타냅니다.
• 저작권 리스크 식별 (Identification of Copyright Risks): LLM 프롬프트가 다른 프로젝트의 코드를 복사하도록 모델에 명시적으로 지시한 사례들이 발견되었습니다. 일부 사례는 운이 좋았거나 미세한 변형 덕분에 법적 문제를 피했지만, 이러한 전례는 잠재적인 지적 재산권(intellectual property) 침해라는 위험한 패턴을 형성합니다.
• 의존성 트리 감사 (Audit of Dependency Trees): 관리자(maintainers)들은 이제 자신의 코드의 "청결함(cleanliness)"이 오염된 업스트림(upstream) 소스에 의해 훼손되지 않도록, 직접적인 의존성(direct dependencies)뿐만 아니라 라이브러리의 전체 이행적 폐쇄(transitive closure)를 적극적으로 조사하고 있습니다.
• 커뮤니티 규범의 변화 (Shift in Community Norms): 진지한 관리자들 사이에서 "AI 보조(AI-assisted)"가 "AI 생성(AI-generated)"을 의미하지 않는다는 인식이 확산되고 있습니다. 전자는 인간의 감독과 수정을 의미하는 반면, 후자는 비판적 사고를 우회하는 자동화를 시사합니다. 이 구분은 기여(contribution) 수용 여부를 결정하는 리트머스 시험(litmus test)이 되어가고 있습니다.

이러한 변화는 자동화된 노이즈(automated noise)에 맞서 경계(perimeter)를 강화하는 것을 의미합니다. 인간의 의도(human intent)로 추적할 수 없는 코드를 통합하기를 거부함으로써, 프로젝트들은 기본으로 돌아갈 것을 강제하고 있습니다: 즉, 자신이 작성한 코드를 이해하고, 자신이 내린 결정을 책임지며, 지적 재산권의 법적 및 윤리적 경계를 존중하는 것입니다.

개발자에게 미치는 영향 (Impact on Developers)

개별 개발자에게 이러한 변화가 미치는 영향은 매우 심대합니다. LLM에 "fourmolu 설정을 추가하고 모듈을 깔끔하게 스타일링된 형식으로 재구성해줘"라고 프롬프트(Prompt)를 입력하여 그 결과를 커밋(Commit)할 수 있는 "10배 개발자 (10x developer)"라는 낭만적인 이미지는 해체되고 있습니다. 이러한 행동이 당장은 효율적으로 보일 수 있지만, 상당한 후속 비용을 초래합니다. AI 생성물에 맹목적으로 의존하는 개발자는 취약하고, 문서화가 제대로 되지 않았으며, 법적으로 모호한 코드를 생성할 위험이 있습니다. 이러한 코드에서 버그가 발생할 경우, 개발자가 기저의 로직을 완전히 이해하지 못할 수 있어 디버깅(Debugging)이 악몽이 될 수 있습니다.

게다가, AI 프롬프트를 통해 코드를 맹목적으로 복사하는 행위는 심각한 저작권 위험을 초래합니다. 개발자가 독점 라이브러리(Proprietary library)의 코드를 재생성하기 위해 LLM을 사용할 경우, 설령 의도치 않았더라도 저작권 침해물을 배포하게 될 수 있습니다. 이는 개발자와 고용주 모두를 법적 책임에 노출시킵니다. 원문 자료에서 언급된, 다른 프로젝트의 코드를 복사하도록 명시적으로 요청한 프롬프트 사례는 경각심을 일깨워주는 이야기입니다. 이는 개발자가 수동으로 작성하든 AI에 의해 생성하든, 통합하는 모든 코드의 출처를 확인하고 상당한 주의(Due diligence)를 기울여야 할 필요성을 강조합니다.

위험한 워크플로우(Workflow)와 안전한 워크플로우의 다음 예시를 살펴보십시오:

위험한 워크플로우 (LLM 생성):

# 프롬프트 (Prompt): "프로젝트 X의 설정 파일을 복사하여 Y에 맞게 조정해줘"
# 결과: 프로젝트 X의 독점 설정 스니펫(Snippets)이 포함된 생성된 config.yaml
# 결과물: 잠재적인 저작권 침해, 설정 파라미터(Parameters)에 대한 이해 부족

안전한 워크플로우 (인간 검증):

# 작업: 개발자가 프로젝트 X의 공개 문서를 검토하고 요구 사항을 이해함
# 구현: 필요한 경우 출처를 인용하며 프로젝트 Y를 위한 config.yaml을 수동으로 작성함
# 결과물: 명확한 소유권, 완전한 이해, 법적 리스크 감소

개발자들은 또한 자신의 기여(contributions)가 갖는 사회적 자본(social capital) 문제와도 씨름해야 합니다. 엄격한 "LLM 코드 금지" 정책을 채택한 프로젝트는 기술적 가치와 상관없이 AI가 생성한 것으로 보이는 풀 리퀘스트(pull requests)를 거부할 수 있습니다. 이는 개발자들이 제출하는 코드에 대한 자신의 이해도를 증명하도록 강제합니다. 이러한 환경은 "프롬프트 입력 후 기도하기(prompt and pray)" 식의 접근 방식을 지양하게 만들고, 코드베이스(codebase)에 대한 더 깊은 참여를 독려합니다. 주니어 개발자들에게는 가파른 학습 곡선(learning curve)이 될 수 있지만, 이는 장기적인 성장에 필수적입니다. 시니어 개발자들에게는 멘토링과 엄격한 코드 리뷰(code review)의 중요성을 다시 한번 확인시켜 줍니다.

기업에 미치는 영향

기업 입장에서, 검증되지 않은 LLM 생성 코드가 의존성(dependencies) 내에 포함되는 현상은 단순한 기술 부채(technical debt)를 넘어선 전략적 리스크를 제기합니다. 공급망 보안(supply chain security)은 이미 CTO와 CISO의 최우선 관심사이지만, AI 생성 코드의 추가는 이 상황을 더욱 복잡하게 만듭니다. 전통적인 보안 감사(security audits)는 알려진 취약점(CVEs)과 악의적인 의도(typosquatting)에 집중합니다. 그러나 LLM 생성 코드는 기존의 보안 분류 체계(taxonomies)에 깔끔하게 들어맞지 않는 새로운 벡터를 도입합니다. 즉, 미묘한 논리적 오류, 환각(hallucinated)된 API, 그리고 잠재적인 지식재산권(IP) 침해 등이 그것입니다.

이러한 리스크의 재무적 영향은 상당할 수 있습니다. 방대하고 일관성 없는 커밋(commits)을 되돌리는 데 드는 복구 비용은 수천 엔지니어링 시간(engineering hours)에 달할 수 있습니다. 저작권 침해 주장에 대응하기 위한 법적 비용은 이보다 더 높을 수도 있습니다. 나아가, 침해적이거나 저품질의 코드를 배포하는 프로젝트와 연관됨으로써 발생하는 평판 저하는 고객의 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 코드의 무결성(integrity)보다 빠른 배포를 우선시하는 기업은 혁신을 가속화하기보다는 오히려 혁신을 저해하는 유지보수 문제의 백로그(backlog)에 직면하게 될 수 있습니다.

"AI 코딩 도구가 제공하는 속도의 환상은 잘못된 경제성(false economy)입니다. 검토되지 않은 AI 코드로 인해 의존성(dependencies)이 오염되면, 유지보수(maintenance), 보안 감사(security auditing), 그리고 법적 준수(legal compliance) 비용이 급등하게 됩니다. 기업은 AI 출력물을 철저히 검증될 때까지는 2급 시민(second-class citizen)으로 취급하는 거버넌스 프레임워크(governance frameworks)에 투자해야 합니다." — 기술 리스크 컨설턴트 (A Technology Risk Consultant)