실패를 통한 실험과 협업의 새로운 장

미래를 향한 전환점

대규모 기업의 몰락: Builder.ai, Replit 데이터베이스 삭제 사건
보안 취약점의 시스템적 문제
개인 프로젝트의 기술 부채 문제
SaaS 프로젝트의 보안 사고
실패에서 도출한 교훈들
실험과 협업의 새로운 장
AI 에이전트의 팀원화
표준화 프로토콜의 등장
포용성과 민주화
과정 공유 문화의 확산
미래를 향한 전환점

바이브 코딩의 빛나는 사례들이 존재하는 만큼, 그늘도 분명하다. Reddit, Hacker News, IndieHackers 같은 커뮤니티에는 실패담도 자주 올라온다. 이런 실패 사례들은 바이브 코딩의 한계를 적나라하게 보여주는 동시에, 새로운 위험의 유형을 알려주는 경고등 역할을 한다.

대규모 기업의 몰락: Builder.ai, Replit 데이터베이스 삭제 사건

앞서 ‘바이브 코딩의 불편한 진실’ 편에서 이야기한 ‘실패 사례들이 주는 교훈’에서 언급했듯이 Builder.ai의 AI 코딩 사기 사건은 바이브 코딩을 빙자한 사기의 전형적인 사례였다. 또한 Replit의 라이브 데이터베이스의 1,206개의 임원 기록을 삭제한 사건은 AI의 예측 불가능성과 통제의 어려움을 극명하게 보여준 사례이다.

09화 바이브 코딩의 불편한 진실

보안 취약점의 시스템적 문제

베라코드의 2025년 연구에 따르면, AI가 생성한 코드는 45%의 보안 취약점 비율을 보였다. 자바의 경우 72%에 달했고, 크로스사이트 스크립팅 취약점은 86%의 실패율을 기록했다. 이는 단순한 버그가 아니라 시스템적인 문제였다. AI는 기능을 우선시하지 보안을 고려하지 않는다는 근본적 한계가 드러났다.

We Asked 100+ AI Models to Write Code. Here’s How Many Failed Security Tests. | Veracode

실제로 Cursor AI에서도 원격 코드 실행 취약점이 발견되었다. CVE-2025-54136으로 분류된 이 취약점은 CVSS 7.2점을 기록했으며, MCP 파일 교체를 통한 공격이 가능했다.

Cursor AI Code Editor Vulnerability Enables RCE via Malicious MCP File Swaps Post Approval

개인 프로젝트의 기술 부채 문제

커뮤니티에서 자주 언급되는 또 다른 실패 유형은 과도한 의존으로 인한 기술 부채다. 한 개발자는 프로젝트 대부분을 ChatGPT로 진행하면서, 직접 코드 구조를 설계하거나 테스트하는 능력을 상실했다. 결과적으로 코드를 수정하거나 기능을 확장해야 할 때, 본인조차 시스템 내부를 이해하지 못해 전면 재구축을 해야 했다.

이는 마치 낯선 언어로 된 지도를 들고 여행을 떠난 상황과 같았다. 지도는 아름답지만, 자신이 어디에 있는지를 알 수 없다면 목적지에 도달할 수 없다. AI가 생성한 코드는 그럴듯해 보이지만, 그 코드가 왜 그렇게 작성되었는지, 어떤 원리로 작동하는지 이해하지 못하면 유지보수는 불가능하다.

SaaS 프로젝트의 보안 사고

한 바이브 코딩 기반 SaaS 프로젝트의 실패 사례도 주목할 만하다. 개발자는 AI로 백엔드와 프론트엔드, CI/CD 설정까지 자동 생성한 웹 애플리케이션을 출시했다. 그러나 몇 주 뒤 API 키가 외부에 노출되며 보안 사고가 발생했다. 이후 AWS 비용 폭증, 사용자 데이터 유실, DB 구조 오류 등의 문제가 연쇄적으로 이어졌고, 결국 서비스는 중단되었다.