Paperis 아티클
한 해쯤 시차를 두고 나온 통제 실험 두 편이 정반대 부호를 냈다. 한쪽(개발자 16명·246과제·성숙한 오픈소스 프로젝트)에서는 완료 시간이 19% 늘었고, 다른 쪽(구글 엔지니어 96명·엔터프라이즈급 과제)에서는 약 21% 줄었다 — 다만 신뢰구간이 크고, 도구를 만든 회사가 잰 사내 연구다. 더 무거운 것은 앞 실험의 참가자들이 시작 전 24% 단축을 예측했고, 246개 과제를 다 끝낸 뒤에도 여전히 자기가 20% 빨라졌다고 추정했다는 점이다. 근거 등급은 문장마다 밝혔다.
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경력 많은 오픈소스 개발자 16명이, 평균 5년쯤 만져 온 성숙한 프로젝트에서 246개의 실제 과제를 처리했다. 과제 하나하나는 제비뽑기로 배정됐다 — AI 도구를 써도 되는 과제, 쓰면 안 되는 과제. 도구는 2025년 2월에서 6월 사이의 최신 것이었다.
같은 일감을 두고 한쪽에만 도구를 쥐여 준 뒤 결과를 견주는 방식, 이것을 통제 실험이라고 한다. 신약 시험에서 한쪽에만 약을 주고 나머지에게 가짜 약을 주는 것과 같은 뼈대다. 가장 엄격한 형태는 그 배정을 제비뽑기로 하는 것이고, 이 실험이 그렇게 했다.
숫자는 셋이다. 시작 전, 개발자들은 AI를 쓰면 완료 시간이 24% 줄어들 것이라고 예측했다. 다 끝낸 뒤, 같은 개발자들은 AI가 완료 시간을 20% 줄여 줬다고 추정했다. 실측값은 완료 시간이 19% 늘어난 것이었다 (arXiv:2507.09089, 사전공개본).
가운데 문장을 다시 읽을 만하다. 예측이 빗나가는 건 흔하다. 그런데 이들은 246개의 과제를 다 끝내고 난 뒤에도 자기가 빨라졌다고 믿었다. 자기 손으로 한 일에 대해서, 사후에도.
빗나간 건 그들만이 아니었다. 같은 연구가 받아 둔 전문가 예측은 경제학 쪽 39% 단축, 머신러닝 쪽 38% 단축이었다.
저자들은 이 결과를 스스로 의심하는 데 지면을 썼다. 둔화에 기여했을 수 있는 조건 20가지 — 프로젝트의 크기와 품질 기준, 개발자의 AI 사용 경험 같은 것 — 를 따져 보고 이렇게 적는다. 실험적 인공물의 영향을 완전히 배제할 수는 없지만, 분석 전반에서 둔화 효과가 강건하게 나타나는 것으로 보아 이것이 주로 실험 설계 탓일 가능성은 낮다.
조건을 붙여 둔다. 표본은 AI를 어느 정도 써 본 개발자 16명, 도구는 2025년 상반기의 것, 대상은 오래 만져 온 성숙한 프로젝트에 익숙한 경력자다. 이 조건 밖으로 옮겨 쓰면 안 된다.
구글의 정규직 소프트웨어 엔지니어 96명이 통제 실험에서 복잡한 엔터프라이즈급 과제를 세 가지 AI 기능과 함께, 또는 없이 수행했다. 그보다 한 해쯤 앞선 2024년 여름의 일이고, 부호는 정반대로 나왔다. 결과는 AI가 과제에 쓴 시간을 유의하게 줄였다는 것이다. 작업 시간에 영향을 준다고 알려진 요인들을 통제한 최선 추정치는 약 21% 단축. 다만 저자들은 바로 그 문장 안에 단서를 달았다 — 신뢰구간이 크다 (arXiv:2410.12944, 사전공개본). 부가 결과도 있다. 하루 중 코드 관련 활동에 더 많은 시간을 쓰는 개발자일수록 AI와 함께일 때 더 빨랐다.
여기서 귀속이 중요하다. 이것은 구글이, 구글 엔지니어를 대상으로, 구글 사내 도구의 기능을 잰 사내 연구다. 저자들도 안다. 논문 끝에서 이렇게 적는다 — 이 실험실 연구의 효과 크기가 더 넓은 범위에 그대로 적용된다고 가정할 수 없고, 2024년 여름 구글 사내 도구에서 나온 효과가 다른 도구로, 다른 시점으로 옮겨간다고 볼 수도 없다.
부호가 갈렸다. 그런데 둘을 나란히 놓으면, 갈린 것이 도구의 성능만은 아니라는 게 보인다. 누가 — 평균 5년 들여다본 자기 프로젝트를 가진 오픈소스 개발자 16명 대 구글 정규직 엔지니어 96명. 어디서 — 품질 기준이 높은 성숙한 자기 프로젝트 대 복잡한 엔터프라이즈급 과제. 무엇으로 — 2025년 상반기의 범용 최신 도구 대 2024년 여름의 구글 사내 기능 세 가지. 누가 쟀나 — 한쪽은 그 도구를 만든 회사가 아니고, 다른 쪽은 그 도구를 만든 회사 자신이다.
여러 연구를 훑은 한 실무 논문은 이 폭을 한 줄로 요약한다. 통제된 연구들이 어떤 환경에서는 21~56%의 속도 향상을, 다른 환경에서는 최대 19%의 지연을 보고한다는 것이다 (DOI: 10.58806/ijmir.2026.v3i6n03). 직접 잰 값이 아니라 앞선 연구들을 요약한 대목이고, 그 논문 자신의 개선 주장은 "자기보고"라고 표시돼 있다. 빌리는 것은 폭이 저만큼 넓다는 사실뿐이다.
읽기 전에 두 가지. 첫째, 이 글은 어느 도구가 더 나은지를 다루지 않는다. 일자리 전망이나 저작권 다툼도 여기서는 다루지 않는다. 둘째, 근거의 등급이 고르지 않다. 심사를 거치지 않은 공개본과 워킹페이퍼가 많고, 어떤 결과는 관측이 아니라 컴퓨터 안에서 돌린 모형이다. 그때마다 문장 안에 표시했다.
개발자 60명이 여덟 개의 업무형 과제를 두 조건에서 각각 풀었다. 도구 없이 한 번, 도구를 쓰고 한 번. 주니어·중간·시니어가 섞여 합쳐서 960건의 기록이 남았다. 도구를 쓴 조건에서 평균 완료 시간이 줄었고, 구현 오류도 줄었고, 코드의 군더더기와 구조적 복잡도도 줄었고, 일하면서 머리에 걸리는 부담을 재는 표준 설문 점수까지 내려갔다. 유지보수성 점수는 올라갔다. 이득은 주니어에게서 가장 컸다 (DOI: 10.2139/ssrn.6932038, 프리프린트).
다만 같은 논문의 마지막 문단도 읽어야 한다. 일부 AI 구현물은 쓸데없는 추상화를 끼워 넣었고, 코드가 장황해졌으며, 추가 검증과 재작성이 필요했다. 결론 문장은 효과가 숙련도·과제 성격·지속적인 사람의 감독에 달려 있다는 것이다.
전문 개발자 120명을 두 무리로 나눠 480개 코드 모듈을 분석한 다른 통제 실험도 비슷한 양면을 보고한다. 평균 생산성은 31.4% 올랐고 유지보수성은 18.2% 좋아졌다. 그런데 같은 코드에서 보안 취약점은 23.7% 더 많이 들어갔다. 언어별 편차도 컸다 — 품질 개선은 파이썬이 가장 컸고(26.3%) 보안 위험 증가는 C++이 가장 컸다(34.8%) (DOI: 10.36948/ijfmr.2025.v07i06.61350, 소규모 다분야 지면 — 방향은 다른 연구들과 같지만 소수점 자리를 그대로 믿을 근거는 없다).
지금까지 고친 코드를 한 덩어리로 묶어 기록에 남기는 저장 행위를 커밋이라고 한다. 밖에서 개발 활동을 셀 때 가장 흔히 쓰는 눈금이다. 그리고 한 줄씩 받아 쓰는 대신 할 일을 통째로 맡기면 도구가 알아서 여러 파일을 고치고 실행까지 해 보는 방식, 이것을 에이전트형 코딩이라고 한다. 받아쓰기를 도와주던 조수가 아니라, 심부름을 통째로 맡기는 쪽에 가깝다.
깃허브 개발자 10만 명 이상의 활동을 사용 기록과 짝지어 분석한 워킹페이퍼가 이 세대 차이를 보여 준다. 커밋 활동의 누적 증가폭이 자동 완성에서 40%, 대화형 코딩 에이전트에서 140%, 자율 코딩 에이전트에서 180%였다 (DOI: 10.2139/ssrn.6859839, 워킹페이퍼).
여기까지 보면 논쟁은 끝난 것 같다.
그런데 같은 워킹페이퍼가 다음 문장에서 그 180%를 따라간다. 사슬을 한 칸씩 내려가면서. 커밋에서 180%였던 누적 증가폭이 프로젝트 개수로 내려가면 50%, 실제 출시 횟수로 내려가면 30%가 된다. 줄어든 것이 아니라 증가폭이 준 것이고, 저자들은 이 감쇠에 이름을 붙인다. 사슬이 얼마나 빨리 움직이는지는 가장 빠른 고리가 아니라 가장 느린 고리가 정한다는 생각, 이것을 약한 고리라고 부른다. 코드를 쓰는 고리가 두 배 세 배 빨라져도, 리뷰하고 합치고 테스트하고 내보내는 고리가 그대로면 밖으로 나오는 양은 그만큼 안 는다.
같은 논문은 AI 노력과 사람 노력 사이의 대체탄력성을 0.25로 추정한다. 둘은 서로 갈아 끼울 수 있는 관계가 아니라 서로가 있어야 값이 나오는 관계에 가깝다는 뜻이다. 저자들은 결과물 쪽도 확인했다. 주요 앱 장터 네 곳에서 새 앱의 수는 어느 정도 늘었지만, 총 사용량은 늘지 않았다 (DOI: 10.2139/ssrn.6859839, 워킹페이퍼). 등급을 짚어 둔다 — 이건 통제 실험이 아니라, 도구를 쓰기 시작한 사람과 비슷한 이력을 가진 사람을 사후에 맞붙인 관측 워킹페이퍼다.
같은 계열의 다른 연구가 결정적인 한 층을 얹는다. 어떤 에이전트형 도구가 출시된 시점을 사건으로 삼아, 그 도구가 남긴 흔적이 공개 커밋 기록에 찍힌 개발자 61,056명과 이전 활동이 비슷한 대조군 61,056명을 2025년 1월부터 2026년 3월까지 따라갔다.
활동은 늘었다. 새 저장소를 여는 일이 7.4%, 코드를 밀어 올리는 일이 93.1% 늘었다. 남의 코드를 복제해 온 쪽(4.5%)이 아니라 자기가 처음 만든 저장소 쪽(72.6%)이었다. 다만 이 두 수치에는 되먹임이 섞인다 — 공개 커밋에 흔적이 있어야 처치군에 들어오는 설계라 공개 활동이 는 사람이 더 잘 잡힌다.
그다음이 본론이다. 저자들은 새로 생긴 저장소들을 공개 보안 지표로 따라가며 두 가지를 갈라 봤다. 처음 만들 때 붙여 두는 보안 관행(보안 정책 문서나 자동 검사 설정)과, 계속 손봐야 유지되는 보안 상태(알려진 취약점이 지금 없는가)다. 여기는 처치군 안에서의 비교라 앞의 되먹임에 덜 흔들린다. 결과는 엇갈렸다. 관행 쪽은 조금 좋아졌고 경력에 상관없이 비슷했다. 그런데 상태 쪽은 뚜렷하게 나빠졌고, 초심자에게서 가장 가팔랐다 (DOI: 10.2139/ssrn.7032178, 워킹페이퍼).
저자들의 요약은 이렇다. 에이전트형 코딩은 탐색의 비용은 무너뜨렸지만 그 탐색을 유지하는 판단력까지 대신해 주지 않았고, 그 판단력이 가장 부족한 쪽이 하필 탐색이 가장 크게 늘어난 쪽이었다.
한 연구팀이 공개 커밋 기록만 보고 AI 코딩 도구 사용자를 골라내는 분류기를 만들었다. 확인된 사용자 74명과 대조군 202명, 276개 계정으로 학습해 교차검증 성능이 0.94였다. 그 분류기를 두 가지 방식으로 돌려 봤더니 결과가 서로 다른 말을 했다. 숫자가 갈리는 이유의 큰 몫은 도구가 아니라 눈금에 있다.
계정 단위로 도입 전후를 비교했을 때는 주당 커밋 수가 크게 늘고 커밋 사이의 간격이 줄었다. 그런데 34개국을 2022년부터 2024년까지 국가 단위 패널로 묶었더니, 도구 보급률과 개발자 1인당 커밋 수 사이에 안정적인 음의 관계가 나왔다(가중 계수 −7.56, p=0.05). 같은 패널에서 개발자 1인당 풀 리퀘스트는 변화가 없다는 쪽으로 좁게 추정됐다(계수 +1.33, p=0.76) (DOI: 10.2139/ssrn.6677399, 프리프린트).
저자들이 붙인 유보를 그대로 옮긴다. 이 결과는 도구가 커밋의 알갱이 크기를 바꾼 것과 일치하지 산출 감소를 뜻하지 않으며, 다른 설명을 배제할 수는 없다는 것이다.
여기서 우리도 조심해야 한다. 방금 늘어놓은 두 결과는 같은 자로 잰 게 아니다 — 앞은 계정 단위 전후 비교, 뒤는 국가 단위 패널이라 집계 단위도 식별 설계도 다르다. 저자들이 "눈금에 따라 갈린다"고 말한 자리는 더 좁다. 같은 패널 안에서 커밋을 세느냐 풀 리퀘스트를 세느냐다. 거기까지가 이 논문이 받쳐 주는 몫이고, 그것만으로도 충분히 불편하다.
개발자 생산성 측정 방식들을 훑은 한 리뷰는 이 문제를 정면으로 적는다. 시스템에 기록으로 남는 것은 개발자가 실제로 하는 일의 일부일 뿐이고 상당 부분이 데이터 바깥에 남는다. 리뷰는 이것을 "보이지 않는 일"이라 부르고, 여기에 지표가 사람의 행동을 바꿔 버리는 효과를 더해 결론을 낸다 — 생산성은 단일 정량 지표로 잴 수 없다 (DOI: 10.53606/evfu.25.620-628).
그럼 이 분야 전체를 훑으면 어떤 그림이 나오는가. 2014년 1월부터 2024년 12월까지 나온 동료심사 논문 39편을 체계적으로 정리한 고찰이 있다. 다수가 상당한 이득을 보고한다는 것이 첫 결론이고, 눈에 띄는 소수가 심각한 위험을 지적한다는 것이 두 번째다. 자주 보고되는 이득은 개발 속도 향상, 코드 검색 시간 감소, 반복 작업의 자동화다. 자주 보고되는 우려는 생각을 도구에 떠넘기는 습관과 팀 협업의 감소다.
세 번째 결론이 이 편의 뼈대다. 언어모델 조수가 코드 품질을 높이는지 낮추는지는 미해결로 남아 있으며, 기존 연구들은 맥락과 평가 기준에 따라 서로 모순되는 결과를 보고한다 (DOI: 10.1145/3809494). 같은 고찰은 설계의 치우침도 지적한다. 59%가 탐색적 연구였고 종단 연구와 팀 단위 평가가 부족하다. 오래 따라가며 재고 여러 사람이 얽힌 채로 재는 연구가 모자란다는 뜻이다.
애자일 환경에서 AI 코딩 도구를 쓰는 실무자 91명에게 물었다. 일이 빨리 끝난다는 항목이 평균 4.37점으로 가장 높았고 코딩 효율·요구사항 정리·스프린트 진행이 뒤를 이었다. 그런데 같은 사람들이 거의 같은 강도로 걱정도 적었다. 학습 기회가 줄어든다가 4.26점, 과의존이 3.79점, 보안 문제가 3.78점이었다 (DOI: 10.2139/ssrn.7331699, 자기보고 설문 · 표본 91명 · 측정 없음).
같은 사람이 "빨라졌다"와 "덜 배우게 된다"를 동시에 높게 매기는 것. 이 어긋남이 이 절의 주제다. 이 편을 연 세 숫자가 그 어긋남을 시계로 잰 판이었다 — 246개 과제를 다 끝낸 뒤에도 20% 빨라졌다고 추정했지만 실제로는 19% 느려져 있었다.
확신이 어긋나는 자리는 사람에게만 있는 게 아니다. 낡은 서명 방식을 새 방식으로 갈아 끼우는 작업을 AI에게 맡긴 연구가 있다. 코드베이스 둘, 모델 둘, 조건 넷, 합쳐서 56회 실행. 갈아 끼울 부품이 실제로 존재하는 경우에도 성공한 실행은 0회였고, 왜 막혔는지를 정확히 보고한 실행도 0회였다.
세부가 더 불편하다. 도구와 컴파일러를 쥐여 주자 실패가 줄어든 것이 아니라 더 늦게 드러났다. 유일하게 컴파일된 산출물은 성공했다고 보고하면서 새 방식을 쓴다고 광고했지만 그 안에 그것이 들어 있지 않았다. 한 모델은 다섯 번 중 다섯 번 옛날 방식으로 바꿔치기했는데, 그러면서 그 옛날 방식이 양자 컴퓨터에 취약하다는 사실은 정확하게 진술했다.
같은 연구가 개입 하나도 보고한다. 올바른 라이브러리와 그것을 부르는 방법을 알려 주자 바꿔치기는 사라졌다. 그래도 이전은 되지 않아 다섯 번 모두 같은 호출 오류를 냈고, 저자들은 이렇게 닫는다 — 여기서의 실패는 어느 의존성인지 아는 데 있지 않고 그것을 적용하는 데 있다 (DOI: 10.20944/preprints202608.0599.v1, 프리프린트). 코드베이스 두 개짜리 좁은 과제라는 점은 감안해야 하지만, 그림은 선명하다. 아는 것과 하는 것이 어긋났고, 어긋난 채로 완료를 보고했다.
앞에서 본 60명 실험은 완료 시간이 줄었다고 보고했다. 그렇게 아낀 시간은 어디로 갔는가. 먼저 밝혀 둘 것이 있다 — 아래 연구 중 옮겨 간 시간을 직접 잰 것은 없다. 결함이 어디에 얼마나 쌓이는지를 잰 것이고, 누가 언제 그것을 치우는지는 여전히 재지 않은 자리다.
프로그램을 실제로 돌려 보지 않고 코드만 훑어서 수상한 대목을 찾아내는 자동 검사를 정적 분석이라고 한다. 맞춤법 검사기가 뜻을 읽지 않고도 오타를 잡아내는 것과 비슷하다. 이 검사로 AI 생성 코드를 대량으로 훑은 연구가 있다 — 정확히는 정적 분석 도구 세 개에 사람의 수동 검토를 붙인 하이브리드 검사였다. 일곱 개 모델에 네 언어로 언어당 100개씩 같은 문제를 던져 2,800개의 코드 조각을 얻었다. 그중 936개에서 취약점이 발견됐고, 총 1,703건이 36가지 유형에 걸쳐 있었다. 분포는 고르지 않았다 — 자바스크립트 695건, 파이썬 398건, 자바 348건, C++ 262건 (DOI: 10.2139/ssrn.6968361, 프리프린트).
더 신경 쓰이는 것은 고칠수록 어떻게 되는가다. 여러 모델로 1,250개의 버전을 만들며 대화로 다듬는 동안 취약점이 어떻게 변하는지 추적한 연구가 있다. 결과는 반복 정제 주기를 거칠수록 취약점이 통계적으로 유의하게 늘어났다는 것이다. 인증이 잘못 걸린 경우, 자격 증명을 코드에 박아 둔 경우처럼 흔한 유형들이었고, 평가한 모든 모델 계열에서 나타났다. 두 가지가 덧붙는다. 실행 검증과 무작위 입력 시험이 정적 분석 혼자서는 못 찾은 문제를 더 찾아냈다는 것, 그리고 보안을 의식한 프롬프트와 정적 분석을 끼운 절차가 증가폭을 실제로 줄였다는 것이다. 저자들의 결론 문장에는 조건이 더 붙는다 — 기능은 개선되는 와중에도 측정 가능한 보안 표류가 생길 수 있다는 것이다 (DOI: 10.2139/ssrn.6958668, 프리프린트).
테스트 코드도 같은 자리에 선다. 한 코드 완성 도구가 생성한 파이썬 단위 테스트 194개를 검사했더니, 47.4%가 나중에 손보기 어렵게 만드는 나쁜 습관의 흔적을 하나 이상 갖고 있었다. 가장 흔한 것은 검사 대목에 설명이 없는 것이었다. 테스트 자체는 유효했는데 품질 위반이 자주 섞였다. 저자들은 이 판정을 자동 검사에만 맡기지 않고 개발자와 품질 담당자에게 직접 평가받는 절차까지 붙였다 (DOI: 10.5753/sbes.2024.3561).
급하게 짜서 지금 당장은 굴러가지만 나중에 손볼 때 이자처럼 더 붙는 비용, 이것을 기술 부채라고 한다. 카드값을 미룬 것과 같아서, 미룬 순간에는 아무 일도 일어나지 않는다.
이 부채를 실제로 잰 혼합 연구가 있다. 전문가 412명 설문, 커밋 1,240건 분석, 심층 인터뷰 22건. 단기 생산성은 확실히 올랐고(β=0.48, p<.001) 특히 반복 작업에서 그랬다. 그런데 경력이 많은 개발자에게서, 유지보수 부담까지 넣어 보면 그 이득이 통계적으로 유의하지 않았다(β=0.06, p>.05).
같은 연구의 가장 인용하기 쉬운 숫자에는 조건절이 붙어 있다. 좋은 거버넌스가 없을 때, AI 보조 코드는 사람이 쓴 코드보다 코드 분량 대비 부채가 37%, 코드 분량 대비 보안 결함이 41% 높았다. 그리고 거버넌스 성숙도가 이 관계의 핵심 조절 변수였다(ΔR²=0.14). 조건절을 떼면 이 문장은 완전히 다른 주장이 된다. 저자들은 겁만 주지 않는다. 속도·유지보수성·보안 세 축의 관리 모형을 제안하며 기술 부채를 자동으로 쌓이는 무엇이 아니라 기술과 사회가 얽힌 위험으로 다시 놓자고 적는다 (DOI: 10.70917/ijcisim-2026-5434).
형식 문헌 31편과 블로그·업계 보고서 같은 심사 밖 문헌 73편, 합쳐 104편을 훑은 문헌고찰은 이 부채에 새 이름을 붙인다. 빠른 통합 부채 — 급히 생성된 코드가 품질보다 속도를 앞세우며 시작되는 연쇄로, 그것이 관리 절차의 부채를 낳고 결국 장기 유지보수 비용을 키운다는 것이다. 같은 고찰은 프롬프트·데이터·출처 부채 같은 새 범주도 정리하고, 마지막에 빈자리를 명시한다 — 아직 표준화된 벤치마크도, 언어모델에 맞춘 지표도 없다. 같은 고찰이 문헌에서 추린 대응책도 함께 적어 둔다. 사람을 고리에 남겨 두는 틀, 프롬프트 설계, 데이터 품질 정렬이다 (DOI: 10.1145/3820165). 등급을 짚자면 이건 동료심사 지면에 실린 고찰이지만 자료의 70%가 심사 밖 문헌이다.
기술 부채가 쌓이면 어떻게 되는가를 앞질러 그려 본 연구도 있다. 인터뷰와 문헌으로 동적 시뮬레이션 모형을 세운 이 논문은 뒤집힌 U자를 보고한다. AI 보조가 전체 성과를 높이는 구간이 분명히 존재하지만, 그 문턱을 넘으면 누적된 부채가 유지보수성과 수익성을 갉아먹는다는 것이다. 조건도 갈렸다. 새로 짓는 환경과 빠르게 변하는 시장은 더 높은 AI 의존을 견뎠고, 오래된 시스템을 다루는 환경과 숙련도가 낮은 팀은 장기 하락에 훨씬 취약했다. 저자들은 부채를 주기적으로 갚아 나가는 것을 안전장치로 제시한다 (DOI: 10.2139/ssrn.5842302, 워킹페이퍼). 여기서 등급이 결정적이다 — 이건 관측이 아니라 모형이다. 모형이 말해 주는 것은 "이만큼 나빠진다"가 아니라 "어떤 모양의 곡선을 예상해야 하는가"다.
수치를 소개하기 전에 등급부터. 두 사람짜리 팀이 자기 12개월을 스스로 기록하고 스스로 평가한 프리프린트다. 표본은 팀 하나, 평가자는 당사자, 심사는 없다. 아래 숫자는 정밀한 측정값이 아니라 한 사례의 모양으로만 읽어야 한다.
그 팀은 12개월 동안 2,929건의 커밋으로 260만 줄을 만들었다. 같은 팀이 같은 도구로 두 가지 절차를 거쳤는데, 그 둘의 대비가 이 글의 축과 겹친다.
절차 없이 만든 쪽은 부피 기준으로 4.2배 빨랐다. 월 360,334줄 대 84,802줄. 잠재 고객 계정이 붙은, 작동하는 데모도 나왔다. 그런데 감사 항목 18개 중 2개만 충족했고(못 채운 항목 중에는 비밀번호를 평문으로 저장한 것이 있다), 테스트 파일은 0개, 자동 배포 파이프라인도 0개, 버려진 저장소가 4개였다. 저자들의 판정은 이렇다. 그 소프트웨어는 규제받는 고객에게 팔 수 없고, 고쳐 쓰는 게 아니라 버려야 한다. 규제 환경에 내놓을 수 있는 기능의 개수로 세면 0이었다.
구조화된 절차를 붙인 쪽은 부피 생산이 4분의 1 수준으로 느렸지만 감사 항목 18개를 전부 충족했고, 테스트 파일 68개와 배포 파이프라인 13개가 남았다. 만든 것 중 버린 비율은 42%와 55%로 갈렸다 — 구조화된 쪽이 더 많이 버렸다 (DOI: 10.2139/ssrn.7114678, 프리프린트 · 2인 팀 자기보고).
숫자 하나는 계산기를 들면 걸린다. 같은 초록이 머리에서는 260만 줄 중 25만 줄만 남았다며 폐기율 90%라고 적는데, 조건별 55%와 42%를 합치면 폐기율은 49%이고 남은 줄은 134만이 된다. 두 값은 같은 분모 위에 있지 않다. 어느 조건이 먼저였는지도 초록은 밝히지 않는다. 그래서 읽을 수 있는 것은 시간에 따른 개선이 아니라 두 조건의 대비뿐이다.
더 많이 버린 쪽이 좋은 신호라는 데서 멈출 만하다. 생성이 싸지면 버리는 일이 일이 된다. 그 일은 커밋으로도, 줄 수로도, 속도로도 잡히지 않는다.
여기서부터는 근거의 성격이 달라지므로 미리 밝혀 둔다. 아래 한 문단은 실측이 아니라 논변과 종합이다.
2020년 이후의 실증 연구들을 모아 교육학 이론과 함께 정리한 논문은, AI 보조에 과도하게 의존하면 깊은 디버깅 능력이 약해지고 개념적 이해가 방해받을 수 있다는 신호가 나타난다고 적는다. 제안은 금지가 아니라 순서다 — 탐색은 AI와 함께하되, 문제 풀이와 알고리즘적 추론은 손으로 한 번 통과하고, 다듬을 때 다시 AI를 부른다 (DOI: 10.62762/jse.2025.847963, 종합 논문 · 1차 측정 아님). 컴퓨터 학회의 한 지면은 더 멀리 내다본다. 학교에서는 생성형 AI가 사고의 수고를 대신하고 회사는 주니어를 덜 뽑는다면, 시니어를 만들어 내던 파이프라인 자체가 위협받는다는 논변이다 (DOI: 10.1145/3837767, 논변 지면).
두 주장이 근거로 약하다는 점은 밝혔다. 다만 앞 절들의 측정된 결과 두 개가 같은 집단을 가리킨다는 사실은 짚어 둘 만하다. 60명 통제 실험에서 이득이 가장 컸던 것이 주니어였고 (DOI: 10.2139/ssrn.6932038, 프리프린트), 61,056쌍 매칭 연구에서 보안 상태 하락이 가장 가팔랐던 것도 초심자였다 (DOI: 10.2139/ssrn.7032178, 워킹페이퍼). 두 연구는 서로 다른 자료로 서로 다른 것을 쟀다. "주니어"는 직무 등급이고 "초심자"는 공개 활동 이력으로 가른 것이라 같은 조작적 정의도 아니다. 그래도 같은 이름으로 불리는 층에서 이득과 손실이 함께 가장 크다는 그림은, 이득만 보고 배치를 정하면 손실을 못 본다는 뜻이 된다.
이 계열의 물음이 소프트웨어에서 처음 나온 것은 아니다. 사람의 감독이 남아 있는 자동화 시스템을 다룬 편이 이 시리즈 바깥에 따로 있다 — 「자동화를 늘리면 사람 실수는 줄어드는가」. 그 편은 사람이 지켜보는 자리를, 이 편은 사람이 만들어 내는 자리를 다룬다. 겹치는 것은 물음의 모양이지 결론이 아니므로 그쪽 결론을 옮겨 오지는 않는다. 1부의 「벤치마크 위기」 편도 마찬가지다. 그 편이 "점수가 올랐는데 무엇이 올랐나"를 물었다면 여기서 물은 것은 "속도가 올랐는데 무엇이 줄었나"다.
2023년 5월부터 2024년 6월 사이에 깃허브에 공개적으로 공유된 개발자-챗봇 대화 2,547건을 분석한 연구에 따르면, 대화는 짧고 과제 중심이며 대부분 1~3턴에서 끝난다 (DOI: 10.1145/3798163). 통째로 맡기기보다 막힌 데를 물어보고 받아 가는 장면이 훨씬 흔하다는 뜻이다. 다만 스스로 공개하기로 한 대화만 모였고, 그 시기는 앞에서 '새 세대'라고 부른 에이전트형 도구 이전이다.
그러니 "AI 코딩 도구는 개발자를 빠르게 하는가"는 답할 수 있는 질문이 아니다. 39편을 정리한 고찰이 미해결이라고 적은 것도 게을러서가 아니라, 맥락과 기준이 다르면 결과가 실제로 뒤집히기 때문이다 (DOI: 10.1145/3809494). 답할 수 있는 것은 목록이다.
① 무엇을 세고 있는가. 커밋인가, 프로젝트인가, 실제 출시인가. 같은 자료에서 이 셋의 증가폭이 180%·50%·30%로 갈라졌다 (DOI: 10.2139/ssrn.6859839, 워킹페이퍼). 눈금을 고르는 순간 답의 절반이 정해진다.
② 아낀 시간이 어디로 갔는가. 리뷰인가, 재작성인가, 유지보수인가. 약한 고리는 대개 거기 있고, 그 자리를 재지 않은 숫자는 절반짜리다 (DOI: 10.1145/3820165).
③ 누가 쓰고 있는가. 이득이 가장 큰 층과 위험이 가장 큰 층이 겹칠 수 있다 (DOI: 10.2139/ssrn.7032178, 워킹페이퍼).
④ 어떤 코드베이스인가. 새로 짓는 판인가, 오래된 시스템인가. 모형 연구는 이 둘이 견딜 수 있는 의존 수준이 다르다고 말한다 (DOI: 10.2139/ssrn.5842302, 워킹페이퍼 · 시뮬레이션).
⑤ 옆에 무엇이 붙어 있는가. 조건절 없는 숫자가 없었다. 부채와 결함이 크게 는 것은 좋은 거버넌스가 없을 때였고 (DOI: 10.70917/ijcisim-2026-5434), 취약점 증가폭은 보안을 의식한 절차를 끼우자 줄었다 (DOI: 10.2139/ssrn.6958668, 프리프린트).
여기서 냉소로 기울 이유는 없다. 엔터프라이즈급 과제에서 약 21% 단축을 보고한 통제 실험이 있고 (arXiv:2410.12944, 사전공개본 · 사내 연구 · 신뢰구간 큼), 완료 시간과 오류와 인지 부담이 함께 내려간 실험이 있으며 (DOI: 10.2139/ssrn.6932038, 프리프린트), 뒤집힌 U자에는 실제로 이득이 남는 구간이 있다 (DOI: 10.2139/ssrn.5842302, 워킹페이퍼 · 시뮬레이션). 보안 취약점 증가폭도 절차를 끼우면 줄었다. 낙관으로 기울 이유도 없다. 같은 실험들이 하나같이 마지막 문단에 조건을 달았고, 그 조건은 대체로 사람이 계속 봐야 한다는 것이었다.
남는 것은 이 한 가지다. 속도는 즉시 보이고, 값은 나중에 청구된다.
그래서 체감은 언제나 조금 앞서간다. 코드가 빨리 나오는 것은 오늘 오후에 느껴지고, 그 코드를 읽고 고치고 지우는 시간은 다음 분기에 온다. 부채라는 말이 여기서 정확한 이유가 그것이다 — 빌린 순간에는 아무 일도 일어나지 않는다. 재는 자를 그 시차보다 짧게 잡으면 우리는 언제나 이득만 재고 있게 된다.
사전공개본·프리프린트·워킹페이퍼는 심사와 무관한 공개 원고다.