프로그래머는 AI 없이 작업하기를 거부하며 이는 역효과를 낳을 수 있습니다.

연구자들은 2026년에는 AI 코딩 도구가 개발자의 통제에서 벗어날 수 없다는 사실을 발견했습니다.

그러나 AI는 확실히 프로그래머가 코드를 더 빠르게 생성하는 데 도움이 되지만 더 나은 코드를 생성하지는 못할 수도 있다고 다른 연구자들은 경고합니다. 그리고 그것은 미래에 문제를 일으킬 수 있습니다.

구체적으로는 2026년 2월 존경받는 AI 연구기관 METR이 놀라운 폭로를 발표했습니다. 대부분의 개발자는 AI 없이는 제한된 수의 작업이라도 더 이상 작업하지 않습니다.

METR은 일부에 대한 업데이트를 제공하기를 희망했습니다. 혁신적인 연구 발표 몇 달 전인 2025년에는 AI를 활용한 코딩의 생산성에 대해 이야기합니다. 여기에서 연구원들은 오픈 소스 개발자가 AI와 비교하여 수동으로 작업을 수행하는 데 걸리는 시간을 측정했습니다.

해당 연구에 참여한 개발자들은 AI로 인해 생산성이 향상되었다고 보고했지만 실제로 속도가 느려졌다는 사실을 알고 놀랐습니다. 물론 코드 생성 속도가 더 빨랐지만 버그를 찾아 수정하고 AI를 지시하고 작업이 완료될 때까지 기다리는 데 더 많은 시간을 소비했습니다.

METR이 AI 및 코더 숙련도의 발전을 측정하기 위해 실험을 반복하려고 했지만 실패했습니다.

개발자들은 단지 연구를 위해서라도 “AI 없이 작업하고 싶지 않기 때문에” 참여할 의향이 없었다고 연구원들은 고백했습니다.

대신 METR 설문조사를 게시했습니다 5월에는 기술 직원이 AI 생산성 향상을 자체 보고할 수 있었습니다. 당연히 그들은 AI가 조직에 두 배의 가치를 부여한다고 인식했습니다.

하지만 최근 헤드라인에는 소위 tokenmaxxing의 미친 지출최근의 일부 연구와 함께 이러한 자기 인식을 모호하게 만듭니다.

Tokenmaxxing, 즉 개인이 사용하는 토큰 수를 AI 생산성 지표로 사용하는 것이 2026년 현재까지의 추세였습니다. 그리고 이미 끝났을 수도 있습니다.

Amazon은 직원들이 AI 에이전트를 과도하게 사용하고 비용을 증가시켜 게임을 한 후 Kirorank라는 내부 토큰 추적 리더보드를 종료했습니다. 파이낸셜타임스가 보도한 이번 주. 직원들은 AI 사용이 자동으로 생산성 향상으로 이어지지는 않는다는 점을 입증했습니다.

Uber는 올해 첫 4개월 동안 2026년 AI 예산을 초과했습니다. 정보 보고되었습니다. 최고 운영 책임자인 Andrew Macdonald는 최근 팟캐스트에서 다음과 같이 말했습니다. 지출이 측정 가능한 증가로 이어지지 않았습니다. 프로젝트나 생산성에서요.

AI 생성 코드는 또한 지속적인 코드 유지 관리 요구 사항을 반드시 줄이는 것은 아니며 심지어 증가시킬 수도 있다고 프로그래머이자 저자인 James Shore는 다음과 같이 말했습니다. 블로그 게시물 그것은 Hacker News에 입소문이 났습니다.

“이제 코드를 두 배 더 빠르게 작성할 수 있습니까? 유지 관리 비용을 절반으로 줄이는 것이 좋습니다.”라고 그는 썼습니다. “그렇지 않으면 당신은 망한 것입니다. 당신은 영구 계약을 위해 임시 속도 향상을 교환하는 것입니다.”

AI가 코드 유지 관리 문제를 증가시킬 수 있다는 다른 증거가 있습니다.

에게 바이러스성 트윗 신뢰성 엔지니어링 에이전트 스타트업 Entelligence AI의 창립자이자 CEO인 Aiswarya Sankar는 기업이 AI에서 생성된 버그 수정에 토큰의 44%를 지출하고 있다고 선언했습니다. 한편, 코드 검토 도구 회사 코드래빗 오픈 소스 풀 요청을 분석한 결과 AI가 인간 코드보다 1.7배 더 많은 문제를 생성한다는 사실을 발견했다고 밝혔습니다.

물론 이는 AI 코드 검토 도구를 판매하려는 사람들의 이기적인 통계입니다.

그러나 독립적인 연구자들도 비슷한 문제를 발견했습니다. 존경받는 싱가포르 경영 대학의 연구원 지난 4월 보고서를 발표했다 “AI 생성 코드는 실제 소프트웨어 프로젝트에 장기적인 유지 관리 비용을 초래할 수 있습니다.”라고 경고합니다.

프로그래머들은 AI 비서를 좋아하는데 해결책은 무엇일까요?

글쎄, AI 코딩 에이전트를 판매하려는 사람들은 개발자가 AI 코딩 에이전트를 사용하여 AI가 뱉어내는 만큼 빠르게 코드를 수정하는 힘든 작업을 수행할 수 있다고 말합니다. AI 코딩 에이전트 Devin의 창시자인 Cognition의 창립자이자 CEO인 Scott Wu는 이렇게 말합니다. 제안하다.

그러나 그는 Devin이 독립적으로 일할 수 있지만 현재 작업에 따라 주니어와 중간 레벨 프로그래머 사이에서 자신의 기술을 평가할 것이라고 인정합니다. 이것은 통과하고 잊어버리는 솔루션이 아닙니다.

SMU 연구자들은 보다 인도적인 접근 방식을 제안합니다. 프로그래머는 자신이 선호하는 코딩 언어뿐만 아니라 AI가 수행하는 작업과 수행하지 않는 작업도 알아야 합니다. AI를 위해 설계된 강력한 품질 보증 시스템이 필요하며 마치 주니어 개발자인 것처럼 AI의 작업을 주의 깊게 검토해야 합니다.

연구원들은 그 동안 인간이 소프트웨어 아키텍처 및 보안 설계와 같은 일반적인 작업을 계속해야 한다고 말합니다(Wu도 이에 동의함).