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title: "코드는 자산이 아니라 부채다 — AI가 10,000배 빠르게 부채를 쌓는 중"
published: 2026-01-06T22:28:13.000Z
canonical: https://jeff.news/article/516
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# 코드는 자산이 아니라 부채다 — AI가 10,000배 빠르게 부채를 쌓는 중

Cory Doctorow가 '코드 작성'과 '소프트웨어 엔지니어링'의 차이를 짚으며, AI가 대량 생산하는 코드가 자산이 아닌 기술 부채임을 주장하는 에세이.

- Cory Doctorow의 핵심 주장: **코드는 자산이 아니라 부채**임. 코드의 *기능*이 자산이지, 코드 자체는 유지보수 비용을 발생시키는 부채라는 것

## "코드 작성"과 "소프트웨어 엔지니어링"은 다르다

- "코드 작성"은 복잡한 작업을 컴퓨터가 수행할 수 있는 단계로 쪼개고 최적화하는 일. 재밌고 몰입도 높음
- "소프트웨어 엔지니어링"은 코드 작성을 포함하면서, 시스템의 장기 운영에 초점을 맞추는 분야. 상류·하류·인접 프로세스와의 상호작용까지 고려함
- 핵심 차이: 코드 작성은 **잘 작동하는** 코드를 만드는 것이고, 소프트웨어 엔지니어링은 **잘 실패하는** 코드를 만드는 것

## 코드는 세상과 부딪히면서 마모된다

- Y2K가 대표적. 코드도 안 바뀌고 하드웨어도 안 바뀌었는데, *시간이 흘렀다*는 이유만으로 작동을 멈춤. 2038년에는 32비트 유닉스가 같은 운명을 맞이할 예정
- 위치 서비스 사례가 생생함. 원래 통신사 빌링용이었던 코드가 네비게이션 → 분실 기기 찾기 → 도난 기기 찾기로 용도가 확장되면서, 원래는 무해했던 "위치 모르면 원의 중심점으로 찍기" 디폴트 로직이 캔자스의 한 농가를 **디지털 지옥**으로 만들어버림. 도난폰 찾는다고 무장한 낯선 사람들이 찾아오는 일이 반복됨
- 기업 합병은 기술 부채의 곱셈. 각자 이미 누더기인 IT 시스템을 억지로 붙여놓으니 디지털 퍼티와 철사로 겨우 버티는 상태가 됨. 랜섬웨어에 특히 취약한 이유

## 항공사: 기술 부채의 종착역

- 항공사는 일찍 전산화해서 레거시가 가장 깊음. Southwest Airlines가 2022년 크리스마스 주간에 컴퓨터 전면 다운돼서 수백만 명이 발이 묶였던 사건이 대표적
- British Airways 앱이 40~80% 확률로 "알 수 없는 오류" 뜨는 이유? 첫 컴퓨터가 진공관(electromechanical valve)으로 돌아갔고, 그 이후 모든 시스템이 그것과 하위 호환되어야 했기 때문. 새 앱은 몇 년째 지연 중
- Bloomberg 터미널이 RISC 칩에서 돌아가고 있어서, 줄어드는 전문 하드웨어 벤더와 프로그래머에 종속된 상태

## AI는 코드를 쓸 수 있지만, 소프트웨어 엔지니어링은 못 한다

- 소프트웨어 엔지니어링에 필요한 건 넓은 맥락(context) — 이 시스템 앞뒤에 뭐가 있고, 세상이 어떻게 변할지. AI의 컨텍스트 윈도우는 좁고 얕으며, 선형적으로 늘리려면 기하급수적인 컴퓨팅 리소스가 필요함
- 테크 보스들이 "AI가 프로그래머보다 10,000배 많은 코드를 생산한다"고 좋아하는데, Doctorow 말로는 **10,000배의 부채를 생산하는 기계**를 찾은 것

> [!WARNING]
> Microsoft의 에이전틱 AI 구상: 수십 개 챗봇이 각각 95% 정확도로 작업을 분담하면? 확률은 곱셈임. 0.95를 24번 곱하면 **0.29**. 전체 성공 확률이 30%도 안 되는 셈

- "센토어"(인간이 기계의 도움을 받음) vs "역센토어"(인간이 기계를 보조함)의 구분이 핵심. AI를 선택적으로, 검증 가능한 범위에서 쓰는 건 유용함. 하지만 10,000배 생산성을 강요당하면서 검증할 시간도 없이 쓰는 건 재앙

- AI 코드가 진짜 유용한 경우도 있음: **격리된 일회성 프로젝트**. 파일 포맷 변환처럼 상류·하류 프로세스가 없고 한 번만 돌리면 되는 작업. 하지만 이게 "코드는 부채가 아니라 자산"이라는 테크 보스들의 환상을 정당화하진 않음

- 결론이 날카로움: AI가 만들어낼 미래 직업은 **"디지털 석면 제거"**. AI가 10,000배 속도로 벽에 밀어넣은 석면을, 후대가 몇 세대에 걸쳐 파낼 거라는 전망

## 핵심 포인트

- 코드의 기능이 자산이지, 코드 자체는 유지보수 부채
- AI는 코드를 쓸 수 있지만 소프트웨어 엔지니어링(잘 실패하는 코드)은 못 함
- 95% 정확도 챗봇 24개를 곱하면 전체 성공률 30% 미만
- AI 코드의 미래 직업: 디지털 석면 제거

## 인사이트

'코드 작성'과 '소프트웨어 엔지니어링'의 구분은 시니어 개발자라면 뼈저리게 공감할 이야기. AI 코드 생산성 논쟁에서 가장 설득력 있는 반론 중 하나.