우리는 스스로 읽을 수 없는 속도로 코드를 작성할 수 있는 개발자 세대를 만들어냈습니다. 이것은 기술(Skill)이 되어서는 안 됩니다.

속도의 함정 (The Speed Trap)

Copilot은 한 가지, 즉 출력 속도에 최적화되어 있습니다. Tab 키를 누르면 코드가 나옵니다. 다시 Tab 키를 누르면 더 많은 코드가 나옵니다. 생산적인 것처럼 느껴지고, 몰입(Flow) 상태인 것처럼 느껴집니다.

하지만 코드의 흐름을 따라갈 수 있다고 해서 모든 것을 이해했다는 의미는 아닙니다. 주니어 개발자는 생성된 코드의 단 한 줄도 이해하지 못한 채 오후 한나절 만에 전체 기능의 스캐폴딩(Scaffold)을 마칠 수 있습니다.

GitClear 2024 보고서에 따르면 측정 가능한 코드 변동(Code churn)이 증가했습니다. 이는 작성한 코드가 빠르게 수정되거나 폐기되는 것을 의미합니다. 그것은 속도(Velocity)가 아닙니다. 그것은 낭비입니다.

디버깅 격차 (The Debugging Gap)

아무도 다루고 싶어 하지 않는 불편한 진실이 하나 있습니다. AI가 생성한 코드가 새벽 2시 운영 환경(Production)에서 깨졌을 때, Copilot은 당직을 서지 않습니다. 당신이 서야 합니다.

Stanford의 연구는 그 트레이드오프(Tradeoff)를 명확히 보여주었습니다. AI 보조를 받은 코드는 더 빠르게 배포되지만, 반드시 더 정확하게 배포되는 것은 아닙니다. 속도는 올라가지만, 버그 발생률은 내려가지 않습니다. 때로는 올라가기도 합니다.

저는 개발자들이 자신이 작성한 것—정확히 말하면, 자신이 수락(Accept)한 것—에 대해 스택 트레이스(Stack trace)를 뚫어지게 쳐다보며 몇 분을 허비하는 것을 보았습니다. 직접 작성한 것과 수락한 것 사이에는 차이가 있습니다. 머릿속으로 로직을 추적할 수 없다면, 압박감 속에서 수정(Fix)을 해낼 수 없습니다. 🔥

진짜 위험 (The Real Risk)

현재 기술 업계에서 가장 시끄러운 논쟁은 "AI가 개발자를 대체할 것인가?"입니다. 틀린 질문입니다.

진짜 위험은 자동 완성(Autocomplete) 없이는 작동할 수 없는 개발자가 실제 사용자에게 운영 코드를 배포하는 것입니다. 이것은 가설이 아닙니다. 지금 이 순간 모든 규모의 기업에서 일어나고 있는 일입니다.

다음과 같이 생각해보십시오:

→ 시니어 개발자는 이미 이해하고 있는 보일러플레이트(Boilerplate)를 위한 지름길로 Copilot을 사용합니다.
→ 주니어 개발자는 보일러플레이트를 전혀 이해하기 위한 대체재로 Copilot을 사용합니다.
→ 같은 도구이지만, 결과는 완전히 다릅니다.

이것이 AI 어시스턴트가 나쁘다는 뜻은 아닙니다. AI가 가릴 수 있는 기술 격차(Skill gap)에 대해 솔직해져야 한다는 주장입니다.

실제로 도움이 되는 것 (What Actually Helps)

Copilot을 금지하는 것이 정답이라고 생각하지 않습니다. 이미 돌이킬 수 없는 흐름이 되었습니다. 하지만 팀에는 현재 아무도 구축하지 않고 있는 가드레일(Guardrails)이 필요합니다.

코드 리뷰(Code review) 프로세스는 행동의 변화를 요구합니다. 리뷰어는 "이 코드를 단계별로 설명해 줄 수 있나요?"라는 질문을 더 자주 던져야 합니다. 만약 작성자가 논리적 경로를 설명할 수 없다면, 그것은 제대로 된 PR(Pull Request)이 아닙니다. 그것으로 끝입니다.

신입 주니어 개발자들을 위한 온보딩(Onboarding) 프로세스는 재구상되어야 합니다. 그들은 초기 몇 달 동안 "어려운 방식"으로 코드를 작성하는 데 전념해야 합니다. 먼저 멘탈 모델(Mental models)을 확립해야 합니다. 그 다음에 강력한 도구들을 도입해야 합니다. 망치 사용법을 가르치기도 전에 사람에게 네일건(Nail gun)을 주지는 않지 않습니까?

인터뷰 방식도 변해야 합니다. 만약 채용 프로세스가 누군가가 코드를 얼마나 빠르게 생성할 수 있는지를 테스트한다면, 축하합니다 — 당신은 이제 그들이 Copilot을 얼마나 잘 사용하는지를 테스트하고 있는 것입니다. 그것은 디버깅(Debugging) 능력에 대해 거의 아무것도 알려주지 않습니다. 😬

불편한 진실 (The Uncomfortable Truth)

AI 프로그래밍 어시스턴트(AI programming assistants)는 놀랍습니다. 또한 소프트웨어 역사상 처음으로, 책임감 있게 느껴지는 속도로 본인이 진정으로 이해하지 못하는 코드를 배포(Ship)할 수 있게 해주는 도구이기도 합니다.

이것은 우리가 아직 문화적 규범(Cultural norms)을 발전시키지 못한 새로운 조합입니다.

앞으로 5년 동안, 성공적인 개발자를 차별화하는 요소는 과도한 양의 코드를 작성하는 능력이 아니라, 타인이 생성한 코드를 디버깅하고 이해하는 능력일 것입니다. 그들은 다른 모든 이들이 생성해낸 것을 디버깅할 수 있는 사람들이 될 것입니다. 그리고 그 희소성이 높은 연봉을 결정할 것입니다. 💰 💰

자, 여기서 제 질문은 이것입니다. AI 어시스턴트가 기본값이 된 이후로, 당신의 팀은 코드 리뷰, 온보딩, 또는 멘토링(Mentorship)에 대해 무언가 변화를 주었습니까? 아니면 우리 모두 그저 Tab 키가 선생님인 척 연기하고 있는 것입니까?