오늘은 AI가 코드를 고칠 때 어떤 사이드 이펙트가 발생하는지 실제 사례 중심으로 소개해 드릴 예정입니다.
AI 기반 코드 수정 도구는 빠른 생산성과 자동화된 리팩토링을 제공하며 개발 과정에서 점점 필수적인 보조 도구가 되고 있습니다. 하지만 모든 수정이 안전하게 적용되는 것은 아니며 예상치 못한 부작용이 발생하는 경우도 적지 않습니다. 특히 프론트엔드 개발처럼 상태 관리 비동기 흐름 UI 상호작용이 복잡하게 얽힌 영역에서는 작은 변경이 전체 기능에 영향을 줄 수 있습니다. AI가 코드 맥락을 충분히 이해하지 못하거나 개발자의 의도와 다른 방향으로 코드를 고치는 경우 발생하는 위험은 여러 프로젝트에서 공통적으로 관찰되고 있습니다. 아래에서는 이러한 문제를 세 가지 주제로 나누어 깊이 있게 살펴보겠습니다.
의존성 변경
첫 번째 주제는 의도하지 않은 의존성 변경과 관련된 사례입니다. AI 도구는 종종 문제를 해결하는 과정에서 의존성 버전을 자동으로 올리거나 새로운 라이브러리를 추가하는 방식을 선택합니다. 예를 들어 NextJs 프로젝트에서 빌드 오류를 해결하기 위해 AI가 최신 버전의 이미지 최적화 라이브러리를 자동으로 적용했다고 가정해 보겠습니다. 겉으로는 문제를 해결한 것처럼 보이지만 기존 빌드 파이프라인과 호환되지 않아 내부 이미지 캐싱 로직이 깨지는 부작용이 발생할 수 있습니다. 실제로 의존성을 올렸더니 페이지가 특정 브라우저에서만 렌더링되지 않거나 서버사이드 렌더링 시 타입 충돌이 발생하는 문제가 보고되기도 했습니다. AI는 단일 오류를 해결하는 데 집중하지만 프로젝트 전체의 호환성을 판단하기 어렵기 때문에 결과적으로 더 큰 장애를 유발할 가능성이 있습니다. 의존성은 보통 연쇄적으로 연결되기 때문에 버전 변화 하나만으로 테스트 범위가 넓어지고 예상하지 못한 빌드 타임 오류가 나타나기도 합니다. 따라서 AI가 수정 제안을 했을 때 의존성 변경이 포함된 경우라면 반드시 수동 검토와 별도의 테스트가 필요합니다.
관리 측면의 사이드 이펙트
두 번째 주제는 비동기 흐름과 상태 관리 측면에서 발생하는 사이드 이펙트입니다. AI는 비동기 함수나 상태 업데이트 로직을 단순화하려는 경향이 있으며 이 과정에서 중요한 순서 보장 로직을 삭제하거나 위치를 잘못 이동시키는 실수를 자주 합니다. 예를 들어 React에서 fetch 호출 후 상태를 업데이트하는 흐름을 AI가 더 깔끔하게 보이도록 정리한다고 가정해 보겠습니다. AI는 보통 중복 코드를 줄이거나 try catch 블록을 간결하게 만드는 방식으로 접근하지만 이 과정에서 특정 조건문 분기 처리나 cleanup 로직을 누락할 가능성이 있습니다. 그러면 실제 화면에서는 요청 응답 순서가 달라져 UI가 깜빡이거나 불필요한 리렌더링이 발생할 수 있습니다. 또 하나 자주 발생하는 사례는 Zustand Recoil Redux 같은 상태 관리 라이브러리에서 기존에 의도한 불변성 규칙을 AI가 제대로 이해하지 못해 직접 객체를 변경하도록 코드를 수정해 버리는 상황입니다. 이런 변경은 즉시 오류로 드러나지 않고 특정 패턴의 사용자 행동에서만 재현되기 때문에 디버깅이 매우 어렵습니다. 또한 서버 컴포넌트와 클라이언트 컴포넌트가 혼합된 NextJs 환경에서는 AI가 use client 지시문을 불필요하게 삭제하거나 반대로 추가하는 경우도 있어 hydration 오류나 서버 렌더링 불일치 문제를 일으킬 수 있습니다. 이처럼 비동기 수행 순서와 상태 흐름은 코드 몇 줄만 달라도 큰 문제를 만들 수 있기 때문에 AI가 고친 부분은 맥락을 중심으로 반드시 검토해야 합니다.
보안 및 예외 처리
세 번째 주제는 보안과 예외 처리 측면에서 발생하는 사이드 이펙트입니다. AI는 오류 메시지나 특정 상황을 해결하는 데 집중하는 경향이 있어 전체 보안 흐름이나 예외 관리 체계를 무시하는 수정안을 제시할 때가 많습니다. 예를 들어 서버로 요청을 보내는 코드에서 인증 토큰을 안전하게 포함하는 방식이 필요하다고 가정해 보겠습니다. AI가 코드를 단순화하는 과정에서 토큰을 전역 변수로 노출하거나 로컬 스토리지에 저장하는 방식으로 바꾸는 경우가 실제 사례에서 빈번하게 발생했습니다. 이렇게 되면 보안 취약성이 생기고 공격자가 토큰을 탈취할 가능성이 커집니다. 또 다른 사례는 입력값 검증 과정이 AI의 자동 최적화 과정에서 삭제되는 경우입니다. 기존 코드에서 XSS 방지를 위해 sanitize 처리를 하고 있었는데 AI가 불필요한 로직으로 판단해 제거해 버리는 방식입니다. 에러 처리 단에서도 비슷한 문제가 있습니다. 원래 특정 API 오류는 재시도가 필요하거나 특정 컴포넌트를 리셋해야 하는데 AI가 catch 블록을 단일 로그 출력만 남기고 단순화해 버리면 사용자 경험에 문제를 일으킬 수 있습니다. 심지어 일부 경우에는 AI가 디버깅 편의를 위해 콘솔에 민감한 서버 응답 내용을 그대로 출력하는 형태로 코드를 수정하는 사례도 보고되고 있습니다. 이는 개발 환경에서는 괜찮아 보일 수 있지만 프로덕션에 그대로 반영될 경우 데이터 노출 문제가 발생할 수 있습니다.
이 외에도 스타일 가이드 위반이나 퍼포먼스 하락 같은 간접적인 부작용도 종종 나타납니다. 예를 들어 AI가 렌더링 최적화를 고려하지 않고 모든 연산을 컴포넌트 내부에 배치해 불필요한 재렌더링이 반복되는 문제가 생길 수 있습니다. 또한 기존에 팀에서 합의한 명명 규칙이나 디렉터리 구조를 무시하고 새로운 방식으로 코드를 생성하면 장기 유지보수 비용이 크게 증가합니다. AI는 일관성을 보장하지 않기 때문에 파일 네이밍 import 방식 훅 사용 규칙 등 팀 내 컨벤션이 무너질 가능성도 있습니다. 이런 부분은 단기적으로 눈에 띄지 않지만 점차 코드 베이스가 복잡해지면서 문제를 일으키는 요소가 됩니다.
AI 코드 수정을 안전하게 활용하기 위해서는 몇 가지 전략이 필요합니다. 첫째 AI가 제안한 변경 사항은 반드시 diff 단위로 검토하고 프로젝트 전체에 미치는 영향을 고려해야 합니다. 둘째 비동기 흐름 상태 업데이트 인증 데이터 처리처럼 민감도가 높은 영역은 자동 수정 대신 설명을 요청하고 사람이 직접 반영하는 방식이 효과적입니다. 셋째 테스트가 자동화되어 있다면 AI가 만든 수정 후 반드시 전체 테스트를 돌려 예상치 못한 실패가 있는지 확인해야 합니다. 마지막으로 AI에게 코드를 고치도록 요청할 때 맥락을 더 많이 제공하면 부작용이 줄어드는 경향이 있으므로 전체 파일이나 컴포넌트 구조를 설명하는 것이 도움이 됩니다.
결론적으로 AI는 개발 생산성을 크게 높여 주지만 코드 변경은 항상 예상하지 못한 사이드 이펙트를 동반할 수 있습니다. 특히 프론트엔드처럼 상태와 비동기의 복잡성이 높은 영역에서는 AI 수정 사항을 신중하게 검토하는 절차가 필수입니다. 초기 단계부터 안전한 검증 체계를 마련하면 AI를 활용하더라도 안정적인 코드를 유지할 수 있고 장기적으로도 유지보수 비용을 줄일 수 있습니다. AI는 효율을 높여 주는 훌륭한 도구이지만 모든 변경을 그대로 신뢰하기보다는 개발자의 판단을 기반으로 적절하게 활용하는 것이 가장 안전한 방식입니다.