바이브 코딩의 현실적 한계들

AI 할루시네이션의 함정

AI 할루시네이션의 함정
보안과 유지보수의 딜레마
대규모 시스템과 레거시 통합의 제약
시뮬레이션 예시: 빠른 도입의 부작용
균형 잡힌 활용을 위한 접근법

AI 할루시네이션의 함정

AI가 생성한 코드는 한눈에 멀쩡해 보인다. 문법도 맞고, 구조도 그럴듯하다. 하지만 여기에 함정이 있다. '그럴듯함'이 곧 '정확함'을 보장하지는 않기 때문이다. 존재하지 않는 함수를 사용하거나, 논리적 모순이 있는 조건문을 만들어내기도 한다.

특히 복잡한 비즈니스 로직이나 예외 처리가 필요한 상황에서 이런 문제가 두드러진다. AI는 일반적인 패턴은 잘 처리하지만, 특수한 요구사항이나 도메인별 규칙을 완전히 이해하지는 못한다. 표면적으로는 잘 동작하지만, 경계 상황을 테스트해 보면 취약점이 금세 드러난다.

시뮬레이션으로 생각해 보자. 온라인 쇼핑몰을 바이브 코딩으로 구축했다고 가정하자. 처음에는 모든 기능이 잘 작동한다. 상품 조회, 장바구니 담기, 결제까지 순조롭게 진행된다. 그런데 동시 접속자가 늘어나자 결제 시스템에서 중복 결제 문제가 발생한다. AI가 생성한 코드에서 동시성 처리 로직이 빠져 있었던 것이다.

이런 문제는 즉시 발견되지 않는다는 점에서 더욱 위험하다. 개발 단계에서는 정상적으로 보이지만, 실제 운영 환경에서 예상치 못한 오류를 발생시킨다. AI는 문맥과 목적을 100% 이해하지 못하며, 자연어 지시의 한계와 모델 학습 데이터의 편향이 결합되면 예기치 않은 결과가 나온다.

보안과 유지보수의 딜레마

코드가 자동 생성된다고 해서 품질이 보장되는 것은 아니다. 오히려 사람 손을 거치지 않은 코드이기 때문에 보안 측면에서의 확인이 더 중요해진다. AI는 기능 구현에는 능숙하지만, 보안 위협에 대한 인식은 부족하다.

일반적인 보안 패턴은 어느 정도 방어할 수 있지만, 복잡한 비즈니스 로직에서 발생하는 권한 상승이나 데이터 유출 가능성은 놓치기 쉽다. 인증, 암호화, 데이터 접근 제어 같은 민감한 기능에서 AI는 적절한 판단을 하지 못할 수 있다.