AI 코딩 도구, 정말 생산성만 올려줄까?

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AI 코딩 도구, 정말 생산성만 올려줄까?

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AI 활용

 

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요즘 개발자들 사이에서 생성형 AI 코딩 보조 도구가 필수 아이템이 됐다. Copilot, Claude, Cursor 같은 도구들이 코드를 뚝딱 써주니 작업 속도가 확 올라간다. 나도 처음 써볼 때 “이제 야근은 바이바이” 싶을 정도로 감탄했었다. 그런데 최근에 접한 연구 결과를 보니, 이 편리함 뒤에 숨은 그림자가 꽤 크다는 생각이 들었다.

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연구에서 실제 개발자들을 두 그룹으로 나눠 같은 코딩 과제를 줬다. 한 그룹은 AI 도구를 마음껏 쓰게 하고, 다른 그룹은 오롯이 손으로 코딩하게 했다. 결과는 꽤 충격적이었다. AI를 쓴 그룹이 과제를 평균 2분 정도 더 빨리 끝냈지만, 과제 완료 후 코드 이해도를 테스트하는 퀴즈 점수는 훨씬 낮았다. 거의 17% 차이. 통계적으로도 의미 있는 수준이었다.

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왜 이런 결과가 나왔을까? AI가 코드를 대신 써주면 개발자는 시스템의 논리를 깊이 파고들 기회를 잃는다. 디버깅 과정, 로직을 하나하나 따져보는 그 ‘고통스러운’ 시간이 사라지니까. 특히 AI가 준 코드를 그대로 복사-붙여넣기만 하면 이해도는 바닥을 친다. 이걸 연구자들은 “사고의 외주화”라고 표현했다. 머릿속 문제 해결 과정을 AI에게 넘겨버리는 셈이다.

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하지만 흥미로운 건 AI를 어떻게 쓰느냐에 따라 결과가 완전히 달라진다는 점이다. AI에게 “이 코드 왜 이렇게 짰어?” “다른 방법은 없어?”라고 계속 질문하면서 개념을 확인한 사람들은 손코딩 그룹 못지않게, 심지어 그 이상으로 이해도가 높았다. AI를 단순히 코드 공장이 아니라 대화 상대, 학습 파트너로 활용한 경우다.

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특히 주니어 개발자들에게 이건 더 중요한 이야기다. 이제 막 기본기를 쌓는 단계에서 AI에 너무 의존하면 나중에 AI가 실수한 코드를 찾아내지도 못하고, 제대로 수정도 못 할 수 있다. 생산성은 단기적으로 올라가지만 장기적으로 전문성이 빈약해질 위험가 있다.

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결국 AI 코딩 도구는 칼과 같다. 잘 쓰면 강력한 무기가 되지만, 잘못 휘두르면 자신을 베일 수 있다. 우리는 AI를 “대행자”가 아니라 “조력자”로 만들어야 한다. 코드를 받기 전에 질문을 던지고, 받은 코드를 꼼꼼히 검토하고, 필요하면 직접 고쳐보는 습관을 들이는 것. 그게 진짜 실력을 지키는 길이 아닐까.

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생산성도 중요하지만, 그 생산성을 뒷받침할 수 있는 깊은 이해와 문제 해결 능력은 더 소중하다. AI 시대에 개발자로 살아남으려면, AI와 함께 성장하는 법을 배워야 할 때다.

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AI 활용

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