AI 코딩 도구 쓰면 개발 속도 2배? 실력은 반토막!

 

 

 

요즘 개발 환경에서 AI 코딩 도구를 안 쓰는 분들이 있을까요?

깃허브 코파일럿(GitHub Copilot), 챗GPT, 클로드, 안티그래비티 같은 도구들이 너무나 당연해진 시대입니다.

코드를 짜다 막히면 바로 AI에게 물어보고, 복잡한 로직도 프롬프트 몇 줄이면 뚝딱 만들어지는 걸 보면 정말 편리하죠.

 

그런데 최근 앤트로픽(Anthropic)이라는 회사에서 흥미로운 실험을 했습니다.

결론부터 말하자면 "AI 도구를 쓰면 코드는 빨리 만들 수 있지만, 개발자의 실력은 오히려 떨어질 수 있다"는 겁니다.

어떻게 그런 일이 가능한 걸까요?

 

 

실험으로 드러난 충격적인 결과

 

앤트로픽 연구팀은 52명의 개발자들을 두 그룹으로 나눠서 실험을 진행했습니다.

한쪽은 AI 코딩 도구를 마음껏 사용하게 했고, 다른 한쪽은 AI 없이 직접 코딩하게 했어요.

과제는 파이썬의 트리오(Trio)라는 비동기 라이브러리를 배워서 짧은 프로그램을 만드는 것이었습니다.

 

실험 결과는 예상 밖이었습니다.

- AI를 사용한 그룹: 평균 50점

- 손으로 직접 코딩한 그룹: 평균 67점

 

무려 17%포인트 차이가 났어요!

 

더 재미있는 건 시간 차이는 거의 없었다는 거예요.

AI를 쓴 그룹이 겨우 2분 정도 빨랐을 뿐인데, 이건 통계적으로 큰 의미가 없는 수준이었습니다.

"AI가 개발 속도를 엄청 빠르게 해준다"는 믿음이 실제로는 과장된 것일 수도 있다는 뜻이죠.

 

 

왜 AI를 쓰면 실력이 떨어질까?

 

연구팀이 화면 녹화로 분석한 결과, AI를 쓴 개발자들 중 점수가 낮았던 사람들은 공통점이 있었습니다.

 

1) AI에 전적으로 의존하는 타입

- 문제를 만나면 바로 AI에게 질문하고, 나온 답을 그대로 붙여넣기만 했어요.

- 코드가 왜 그렇게 작성되는지는 생각하지 않았죠.

- 가장 빨리 과제를 끝냈지만, 정작 배운 건 거의 없었습니다.

 

2) 점차 AI에 의존하게 되는 타입

- 처음엔 스스로 해보려다가, 막히니까 점점 AI에게 맡기기 시작했어요.

- 결국 나중엔 거의 AI가 다 해주는 상태가 됐죠.

 

3) 반복적으로 AI에게 디버깅을 맡기는 타입

- 에러가 나면 직접 고치지 않고 AI에게 계속 물어봤어요.

- 디버깅 능력이 전혀 늘지 않았습니다.

 

문제는 이런 방식으로 코드를 만들면, 코드의 작동 원리를 제대로 이해하지 못한다는 거예요.

특히 디버깅이나 오류를 찾아내는 부분에서 격차가 컸습니다.

나중에 AI가 만든 코드에서 버그가 생기면, 결국 사람이 고쳐야 하는데 그럴 능력이 없게 되는 거죠.

 

 

AI를 잘 쓴 개발자들의 비밀

 

그런데 신기하게도 AI를 쓰면서도 점수가 높았던 개발자들도 있었어요.

이들은 어떻게 다르게 사용했을까요?

 

1) 개념을 먼저 물어보는 타입

- "이 코드 짜줘" 대신 "이 개념이 뭐야?"라고 물어봤어요.

- 이해를 바탕으로 직접 코드를 작성했죠.

- 오류가 많이 났지만, 스스로 해결하면서 실력이 늘었습니다.

 

2) 코드와 설명을 함께 요청하는 타입

- "이 코드 만들어줘, 그리고 왜 이렇게 짜는지 설명해줘"라고 물어봤어요.

- 시간은 좀 걸렸지만, 이해도가 훨씬 높았습니다.

 

3) 코드를 받고 직접 분석하는 타입

- AI가 만든 코드를 복사한 다음, 추가 질문을 던지며 분석했어요.

- 단순히 답을 받는 게 아니라 학습 도구로 활용한 거죠.

 

핵심은 "AI를 쓰느냐가 아니라 어떻게 쓰느냐"였습니다.

 

 

현장에서 느끼는 문제들

 

실제로 개발 현장에서도 비슷한 문제들이 보이기 시작했어요.

 

보안업체 사이넷의 CTO는 이렇게 말했습니다.

"기본 논리를 완전히 이해하지 못한 채 AI 생성 코드에 크게 의존하는 주니어 개발자들이 걱정됩니다."

 

챗GPT 같은 서비스가 잠시 중단될 때마다 개발자들이 멍하니 앉아있는 모습도 목격된다고 하네요.

한 레딧 사용자는 농담처럼 "챗GPT 다운되면 커피 만들고 햇볕 쬐는 시간"이라고 했다는데...

웃기면서도 씁쓸한 현실이에요.

 

특히 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이라는 말까지 생겼어요.

코드가 왜, 어떻게 작동하는지 이해하는 것보다 일단 작동만 하면 된다는 식의 사고방식이죠.

단기적으로는 빨라 보이지만, 장기적으로는 개발자로서의 역량을 갉아먹게 됩니다.

 

 

그렇다면 우리는 어떻게 해야 할까?

 

AI 시대에 개발자로 살아남으려면 어떻게 해야 할까요?

전문가들이 제시한 방법은 이렇습니다.

 

1) AI를 학습 도구로 활용하기

- "코드 짜줘" 대신 "왜 이렇게 짜는 거야?"라고 물어보세요.

- 개념적 질문을 던지고 '왜'를 이해하려 노력해야 합니다.

 

2) 코드를 무조건 신뢰하지 말기

- AI가 만든 코드를 꼼꼼히 읽고, 이해하고, 테스트해야 해요.

- 디버깅하고 개선하는 과정이야말로 가장 큰 학습 기회입니다.

 

3) 독립적 사고 유지하기

- AI는 사고를 대체하는 도구가 아니라 업무를 보조하는 수단이에요.

- 목표는 해결책의 설계자가 인간으로 남는 것입니다.

 

4) 기본기를 계속 다지기

- 알고리즘, 자료구조, 시스템 작동 원리 같은 기본기는 여전히 중요해요.

- 추상화가 깨지는 순간, 결국 시스템과 홀로 마주해야 하는 건 사람이니까요.

 

 

마무리하며...

 

AI 코딩 도구는 분명 강력한 도구입니다.

생산성을 높이고, 반복 작업을 줄여주고, 새로운 기술을 배우는 문턱을 낮춰주죠.

 

하지만 우리가 기억해야 할 건, AI는 지름길이 아니라는 것입니다.

고통스럽더라도 직접 고민하고, 실패하고, 해결하는 과정이 실력을 만듭니다.

 

한 전문가의 말이 인상적이었어요.

"AI를 잘못 쓰면 우리를 퇴화시키지만, 잘 쓰면 더 멀리 갈 수 있게 해주는 도구입니다.

그리고 그 선택은 AI 시대를 살아가는 우리의 몫이 되었습니다."

 

저 역시도 요즘 AI를 사용해서 코딩을 하는데...

처음에는 이유와 의미를 설명해달라고 해서 이해하고 넘어갔는데,

요즘은 그냥 동작시키는데 의의를 두고 다음으로 넘어가게 되더라구요...

그렇다면 같은 기술을 다른 앱에 접목시키려면 또 AI의 도움을 받아야한다는 의미이지요...

 

여러분은 AI를 어떻게 사용하고 계신가요?

단순히 답을 받는 도구로 쓰고 계신가요, 아니면 함께 성장하는 학습 파트너로 활용하고 계신가요?

 

AI는 개발자를 대체하는 게 아니라, AI를 잘 쓰는 개발자가 그렇지 못한 개발자를 대체하는 시대가 온 것 같습니다.

AI와 함께 성장하되, AI에 잠식당하지 않는 개발자가 되길 바랍니다!

 

 

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