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생성형 AI가 코드 생산 중심의 소프트웨어 공학으로 패러다임을 변화시킴에 따라, AI 매개 개발의 검사 및 유지 관리 가능성을 확보하는 방안을 연구합니다. 1인칭 사례 연구를 통해 에이전트 기반 구현 과정에서 발생하는 실패를 거버넌스 메커니즘으로 전환하는 '거버넌스 전환' 이론을 제안합니다.
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원문 바로가기생성형 AI (Generative AI)는 소프트웨어 공학을 희소한 구현 노력 중심의 관행에서 풍부하고 저비용인 코드 생산 중심의 관행으로 변화시키고 있습니다. 이러한 변화는 핵심적인 엔지니어링 문제를 바꿉니다. 즉, AI가 유용한 코드를 생성할 수 있는지의 여부가 아니라, 엔지니어가 어떻게 아키텍처, 도구, 증거 및 피드백 루프 (feedback loops)를 조직하여 AI 매개 개발 (AI-mediated development)이 검사 가능하고, 수정 가능하며, 유지 관리 가능하도록 유지할 것인가의 문제입니다. 우리는 1인칭 사례 연구를 통해 이 문제를 연구합니다. 이 연구는 단 한 명의 숙련된 소프트웨어 엔지니어가 최첨단 AI 코딩 에이전트 (AI coding agents)를 사용하여 문서 접근성 개선 시스템을 구축한 12주간의 개발 노력에 관한 것입니다. 실증적 기록은 88개의 동시대 현장 노트, 420 KLOC의 프로덕션 코드, 그리고 1.16 MLOC의 테스트, 린트 (lints), 지원 문서 및 에이전트 도구로 구성됩니다. 이 기록으로부터 우리는 고속의 에이전트 기반 구현이 어떻게 통제 가능해지는지를 설명하는 프로세스 모델로서 표현되는, 거버넌스 전환 (governance conversion)에 대한 후보 중간 범위 이론 (middle-range theory)을 개발합니다. 이 모델은 에이전트 기반 구현 속도가 어떻게 반복적인 구조적 실패 클래스 (structural failure classes)를 표면화하는지, 그리고 엔지니어링 판단 (engineering judgment)이 이러한 실패를 내구성 있는 거버넌스 메커니즘으로 전환함으로써 어떻게 속도를 유지하는지를 설명합니다. 알려진 의무로부터 통제 수단을 도출하는 기존의 거버넌스 모델과 대조적으로, 거버넌스 전환은 에이전트 기반 작업 중에만 가시화되는 실패로부터 어떻게 통제 수단이 발견되는지를 설명합니다. 우리는 우리의 모델을 사용하여 테스트 가능한 예측을 수행하고 소프트웨어 공학 연구 및 실무에 대한 시사점을 기술합니다.