대규모 언어 모델 (LLMs)은 소스 코드와 테스트 스위트 (test suites)를 모두 생성하기 위해 소프트웨어 엔지니어링 워크플로우에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 이중 능력은 단일 모델이 구현을 생성하고 검증하는 테스트 우선 (test-first) 및 에이전트 기반 (agentic) 워크플로우를 포함한 새로운 개발 패러다임을 가능하게 했습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 생성된 테스트가 독립적이고 신뢰할 수 있는 오라클 (oracles) 역할을 한다는 점을 전제로 하며, 이는 효과적인 소프트웨어 테스팅을 위한 근본적인 요구 사항입니다. 본 논문에서 우리는 이 가설에 이의를 제기하고, LLM이 생성한 코드가 이후의 테스트 생성에 편향 (bias)을 주는지 조사합니다. 우리는 생성된 코드의 결함이 관련 테스트 산출물에 체계적으로 복제되는 오류 전파 (error propagation) 현상을 도입하고 실증적으로 연구합니다. 이는 잘못된 구현과 테스트가 서로 일치하게 되어, 결함을 드러내는 대신 오히려 결함을 은폐하는 사례로 이어집니다. 우리는 다양한 프로그래밍 작업과 에이전트 기반 워크플로우 전반에 걸쳐 이 효과를 평가하며, 특히 정렬된 실패 (aligned failures) 시나리오에 초점을 맞추어 생성된 코드와 테스트 어설션 (test assertions) 사이의 일관성을 분석합니다. 우리의 연구는 (i) 오류가 있는 코드 산출물이 테스트 생성에 편향을 주는지, (ii) 이러한 편향이 사고의 사슬 (chain-of-thought) 추론을 포함한 다양한 프롬프팅 전략 하에서도 지속되는지, (iii) 중간 출력이 컨텍스트로 재사용되는 다단계 워크플로우에서 오류가 어떻게 전파되는지를 조사합니다. 연구 결과에 따르면 오류 전파는 만연하며 영향력이 큽니다. 결함이 있는 코드 생성 후 테스트를 생성하는 것은 테스트를 독립적으로 생성하는 것에 비해 결함 탐지 효과를 현저히 감소시킵니다 (14% 대 25%). 이러한 발견은 생성된 산출물 간의 독립성 부족이 자동화된 테스팅의 신뢰성을 저해하는 현재 워크플로우의 근본적인 한계를 강조합니다. 나아가, 우리의 결과는 결합된 생성 파이프라인에 의존하는 실증 연구에서 이전에 충분히 탐구되지 않았던 타당성 위협 (threat to validity)을 드러냅니다.