AI 코드 어시스턴트는 소프트웨어 개발을 변화시키고 있지만, 특히 보안 API의 맥락에서 소프트웨어 보안에 대한 그 함의는 여전히 주요 관심사입니다. 이러한 API는 소프트웨어 시스템 보호에 매우 중요하지만, 그 복잡성 때문에 잘못된 사용과 심각한 취약점을 초래하는 경우가 많습니다. 따라서 AI 어시스턴트가 개발자의 이러한 API 사용에 어떻게 영향을 미치는지 증거 기반으로 이해하는 것은 효과적인 완화 전략을 수립하는 데 필수적입니다. 몇몇 사용자 연구에서 AI 어시스턴트가 소프트웨어 취약점에 미치는 광범위한 영향이 조사되었지만, 보안 API의 사용은 개발자 중심 관점에서 여전히 탐구되지 않은 영역입니다. 본 연구는 이러한 격차를 해소하기 위해 AI 코드 어시스턴트가 전문 개발자의 보안 API 사용에 어떻게 영향을 미치는지 최초로 실증적인 조사를 제시합니다. 우리는 GitHub Copilot 도움 유무에 따라 보안 API 프로그래밍 과제를 수행한 44명의 개발자를 대상으로 연구를 진행했습니다. 우리의 발견에 따르면, Copilot은 기능적 정확도를 향상시키고 특정 안전하지 않은 패턴을 미미하게 줄이지만, 안전한 API 사용 자체는 유의미하게 개선하지 못하는 것으로 나타났습니다. 또한, 개발자들이 Copilot과 상호 작용할 때 보안 문제를 거의 제기하지 않았으며, 많은 경우 최종 구현이 여전히 안전하지 않다는 사실을 인식하지 못했다는 점도 발견했습니다. 마지막으로, 우리는 개발자들의 보안 인식을 향상시키기 위한 권장 사항을 제시하고 더 안전한 AI 지원 소프트웨어 개발을 지원하기 위한 미래 연구 방향을 제안합니다.