생성형 AI 시대, 기술 부채 넘어 인지 부채의 위험

최근 주목받고 있는 '인지 부채'는 개발 속도를 우선시하며 진행하는 과정에서 축적된 어려움이 개발자들의 머릿속에 남아, 작업 능력과 변경 가능성에 영향을 미치는 현상을 의미합니다. AI 에이전트가 이해하기 쉬운 코드를 생성하더라도, 관련 담당자가 프로그램의 목적이나 구현 방식, 수정 방법을 제대로 파악하지 못할 수 있습니다. 이는 단순히 코드 품질 문제인 '기술 부채'와는 차별화됩니다.

마거릿-앤 스토리가 언급한 사례에 따르면, 한 학생 팀은 프로젝트 7~8주차부터 간단한 변경조차 어려워지는 상황에 직면했습니다. 초기에는 기술 부채를 원인으로 생각했지만, 심층 분석 결과 핵심 문제는 시스템 설계 결정 이유나 각 부분의 상호작용 방식을 설명할 수 없다는 점이었습니다. 코드 자체는 다소 복잡했을 수 있지만, 더 큰 문제는 팀 내 공유되었던 시스템에 대한 이해가 무너졌다는 것입니다.

필자 또한 유사한 경험을 했습니다. 새로운 기능을 구현하기 위해 프롬프트만으로 코드를 생성하는 실험을 진행했는데, 놀라울 정도로 성공적이었지만 프로젝트를 제대로 파악하지 못하게 되었습니다. 기능이 무엇을 할 수 있는지, 어떻게 작동하는지에 대한 명확한 이해가 부족해짐에 따라 추가적인 기능을 구현할 때마다 어려움을 겪고 있으며, 앞으로 나아갈 방향을 확신하기 어렵게 되었습니다.