AI 코딩 단점 5가지

 

요즘 개발자들 사이에서 AI 코딩 도구가 뜨거운 이슈입니다. ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor 같은 도구들이 빠르게 확산되면서 개발 생산성의 신세계가 열린 것처럼 보이는데요. 하지만 정말 그럴까요?

 

요즘 Antigravity와 Claude Code를 이용하여 iOS, Android 앱을 개발하고 있고 App Store에는 3개의 앱을 배포, Android Play에는 2개의 앱을 배포했습니다.

그리고 요즘은 제가 관심이 많은 드립 커피에 관련된 앱을 개발하고 있습니다.

근데, 어제 1차 개발을 완료한 후에 AI에게 점검해달라고 하니 몇가지 개선사항이 있다고 하더군요.

그래서 개선사항을 진행해달라고 했는데... 음...... 음.....

뭔가 하루 종일 수정을 하는데, 완료가 안되고 계속 수정한다고 하더군요.

그래서 이상함을 감지하여 AI에게 의문을 제기했더니... 헐... 아래와 같은 메시지가 나오더군요.

AI는 사과도 빨리하는게 좋기는 하지만 이런 빠른 사과는 무책임하게 느껴집니다.

아~ 아까운 나의 하루여~~~~~~~

 

2025년 7월, 비영리 연구 기관 METR이 충격적인 연구 결과를 발표했습니다. 숙련된 오픈소스 개발자 16명을 대상으로 실제 개발 작업 246건을 비교한 결과, AI 도구를 사용했을 때 오히려 작업 시간이 평균 19% 증가했다는 것입니다. 개발자들은 “일이 덜 힘들게 느껴진다”고 응답했지만, 실제 효율은 떨어졌습니다. 이것이 바로 AI 코딩의 가장 교활한 함정입니다.

1. 상황 파악 능력이 심각하게 부족합니다

AI 코딩 도구의 가장 근본적인 문제는 맥락 파악 능력이 형편없다는 점입니다.

AI는 주어진 코드 한두 줄은 매우 잘 이해합니다. 코드 이해 관련 후기의 73%가 “좋다”고 평가했으니까요.

그런데 문제는 프로젝트 전체의 흐름, 이전 대화 내용, 코드 규칙을 기억하는 능력입니다.

실제 개발 현장에서 코드는 결코 단편적이지 않습니다. 변수명 규칙, 함수 구조, 네이밍 컨벤션, 패키지 구조 등 수많은 숨겨진 규칙이 존재합니다. AI는 이런 미세한 맥락을 포착하지 못해, 개발자가 수동으로 코드를 수정하고 정제하는 시간이 계속 늘어나게 됩니다. 상황 파악 관련 후기는 겨우 38%만 긍정적이었는데, 이는 코드 이해도와 무려 35%포인트 차이가 나는 수치입니다.

2. 보안 취약점이 심각합니다

여기가 정말 위험한 부분입니다. AI 코딩 도구가 생성한 코드에는 눈에 띄지 않는 보안 결함이 숨어있을 수 있습니다. 비전문가가 AI 코드를 그냥 믿고 사용하면 SQL 인젝션, 크로스 사이트 스크립팅(XSS), 프롬프트 인젝션, 민감 정보 자동 유출 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

2025년 12월 기준, 보안 연구원들은 주요 AI IDE에서만 30개 이상의 보안 취약점을 발견했습니다. ETRI 연구진이 지적했듯이, "로그인 기능을 만들어줘" 같은 자연어 명령만으로 생성된 코드는 문법적으로는 완성도가 높지만, 입력값 검증 누락, 과도한 권한 부여, 인증 우회 가능성 등이 숨어있을 수 있습니다.

특히 보안 전문가들이 경고하는 부분은, 기업들이 직접 AI 코딩을 안 쓴다 해도 외주 개발사, 오픈소스 프로젝트, 서드파티 소프트웨어를 통해 자신도 모르게 위험한 AI 생성 코드에 노출될 수 있다는 것입니다.

3. 코드 품질이 계속 악화될 수 있습니다

이건 장기적 악순환입니다. 지금 당장의 문제가 아니라, 5년 뒤 AI 코딩 생태계를 위협하는 시스템적 위험입니다. AI 코딩 도구는 Stack Overflow, GitHub 같은 오픈소스 플랫폼에 올려진 코드들로 학습합니다. 사람들이 정성스럽게 검수해서 올린 좋은 코드들이죠.

그런데 AI가 생성한 저품질 코드가 이 플랫폼들에 계속 올려진다면 어떻게 될까요? AI는 이 나쁜 코드도 학습하게 되고, 결국 더 나쁜 코드를 생성하는 악순환에 빠집니다. 또한 AI가 생성한 코드는 오류와 취약점을 훨씬 빠른 속도로 복제합니다. 사람이 실수로 한 번 버그를 넣으면 개발 팀이 찾아 수정하지만, AI는 이 버그 패턴을 학습해 동일한 버그를 수백 건이나 빠르게 복제할 수 있습니다.

4. 설정이 복잡해서 사용자가 포기합니다

이건 사용 경험 문제입니다. 기술적으로 훌륭한 도구도 쓰기 어려우면 아무 소용이 없습니다. 설치 방식의 AI 코딩 도구는 초기 설정이 복잡합니다. 한 사용자는 “설정이 너무 복잡하다. 더 쉬워질 때까지 기다리겠다”며 사용을 중단했습니다.

또한 포커스 기능 오작동으로 코드 입력창에 쓴 글이 실수로 채팅창으로 들어가거나, 화면 조작이 불편한 경우가 많습니다. UI/UX 개선이 필요한 상황입니다.

5. 컴퓨터 자원을 왕창 집어먹습니다

AI 코딩 도구는 CPU와 메모리를 엄청나게 소비합니다. 응답 속도는 만족스럽지만, 관련 후기의 78%가 리소스 사용량에 불만을 표했습니다. 구체적으로 “CPU 50% 이상 사용”, “메모리 1GB 이상 차지” 같은 불만이 많습니다. 저사양 노트북이나 오래된 컴퓨터를 쓰는 개발자에게는 AI 코딩이 그냥 추가 부담일 뿐입니다.

AI 코딩 도구를 안전하게 쓰려면

이 모든 단점에도 불구하고 AI 코딩 도구가 완전히 무용지물인 것은 아닙니다. 문제는 어떻게 쓰느냐입니다.

AI 생성 코드는 반드시 단위 테스트와 통합 테스트를 수행해야 하고, SonarQube나 ESLint 같은 도구로 코드 취약점을 자동 검출해야 합니다. 개발팀 전원이 AI 생성 코드의 보안 위험을 인식하도록 교육하고, 경험 많은 개발자가 반드시 코드 리뷰를 진행해야 합니다.

또한 처음 결과물을 받고도 2~4번 추가로 개선을 요청하는 반복 프롬프팅이 필요합니다.

 

AI 코딩 도구는 마법의 지팡이가 아닙니다. 도구일 뿐입니다.

2025년을 기준으로 AI 코딩 기술은 빠르게 성숙하고 있지만, 여전히 신뢰도 검증, 보안 감사, 코드 품질 관리라는 인간의 역할이 필수적입니다. 작은 규모의 프로젝트부터 시작하고, 반드시 테스트 단계를 거치며, 보안 전문가의 검수를 받고, 팀 전원이 위험성을 인식한다면 AI 코딩의 이점을 누리면서도 단점을 최소화할 수 있을 것입니다.