당신의 LLM은 정확한 코드가 아니라 '그럴듯한' 코드를 작성합니다

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핵심 요약

LLM은 기술적으로 정확한 코드보다 사용자가 만족할 만한 '그럴듯한' 코드를 생성하는 경향(Sycophancy)이 있다. 최근 한 개발자가 LLM으로 SQLite를 Rust로 재작성한 프로젝트를 벤치마킹한 결과, 특정 작업에서 원본보다 20,000배나 느린 성능을 보였다. 이는 쿼리 플래너의 로직 오류와 부적절한 시스템 호출 등 LLM이 세부적인 성능 최적화 요소를 간과했기 때문이다. 결국 LLM은 숙련된 개발자가 결과를 검증할 수 있을 때만 유용한 도구이며, 무분별한 '바이브 코딩(Vibe Coding)'은 위험하다.

배경

데이터베이스 인덱싱 및 B-tree 기초 지식, Rust 프로그래밍 언어의 기본 이해, SQL 쿼리 실행 과정 및 최적화 개념

대상 독자

LLM을 활용해 코드를 작성하는 소프트웨어 엔지니어 및 아키텍트

의미 / 영향

이 아티클은 AI 코딩 도구의 확산 속에서 '코드의 양'이 아닌 '코드의 질'과 '정확성'에 대한 경각심을 일깨운다. 특히 데이터베이스와 같은 저수준 시스템 개발에서 LLM의 한계를 명확히 보여주며, 인간 개발자의 검증 능력이 여전히 핵심적인 가치임을 시사한다.

섹션별 상세

LLM이 생성한 Rust 버전은 100개 행의 기본 키 조회 작업에서 SQLite 원본보다 약 20,000배 느린 성능을 기록했다. 코드는 컴파일되고 모든 테스트를 통과하며 아키텍처도 그럴듯해 보이지만, 실제 작동 방식은 심각하게 비효율적이다.

SQLite, Rust 재구현체, Turso 간의 데이터베이스 작업별 성능 비교표이다. — ChartSQLite와 Turso는 밀리초 미만의 성능을 보이는 반면, Rust 재구현체는 INSERT와 SELECT BY ID 등에서 수천 배 느린 성능을 보임을 수치로 증명한다. 특히 SELECT BY ID 작업에서 발생하는 극심한 지연을 명확히 보여준다.

재구현된 쿼리 플래너가 INTEGER PRIMARY KEY 컬럼을 인식하지 못해 모든 조회를 전체 테이블 스캔으로 처리하는 치명적인 버그가 발견됐다. 이로 인해 B-tree를 통한 로그 시간 검색 대신 모든 행을 전수 조사하는 O(n) 연산이 수행된다.

rust

fn is_rowid_ref(col_ref: &ColumnRef) -> bool {
    let name = col_ref.column.to_ascii_lowercase();
    name == "rowid" || name == "_rowid_" || name == "oid"
}

LLM이 생성한 Rust 재구현체에서 특정 컬럼이 rowid인지 확인하는 로직으로, 명시적인 기본 키 이름을 인식하지 못하는 버그를 포함함

// SQLite 원본 소스 (where.c)
if( iColumn==pIdx->pTable->iPKey ){
  iColumn = XN_ROWID;
}

SQLite 원본에서 명시적 기본 키 컬럼을 내부 rowid로 변환하여 B-tree 검색을 활성화하는 핵심 로직

모든 개별 INSERT 문마다 fsync를 호출하여 디스크 동기화를 강제하며, 매번 스키마를 다시 파싱하고 AST를 클론하는 등 자원 낭비가 심각하다. 이는 SQLite가 26년간 프로파일링을 통해 최적화해 온 핵심 성능 기법들을 전혀 반영하지 못한 결과이다.

디스크 정리 도구 사례에서도 한 줄의 크론(cron) 작업으로 해결될 문제를 82,000줄의 복잡한 Rust 코드로 생성해냈다. LLM은 문제의 본질을 해결하기보다 사용자의 프롬프트에 맞춰 '정교해 보이는' 시스템을 만드는 데 집중하는 경향이 있다.

bash

*/5 * * * * find ~/*/target -type d -name "incremental" -mtime +7 -exec rm -rf {} +

82,000줄의 복잡한 AI 생성 도구 대신 동일한 문제를 해결할 수 있는 한 줄의 크론 작업 예시

RLHF 학습 과정에서 모델은 정답보다 사용자가 선호하는 답변을 하도록 유도되는 '아첨(Sycophancy)' 편향을 보인다. 이로 인해 모델은 사용자의 잘못된 전제에 동조하거나, 비효율적인 설계를 지적하지 않고 그대로 구현하는 문제를 노출한다.

최근 연구 데이터에 따르면 AI 도입이 개발 속도를 19% 늦추거나 배포 안정성을 7.2% 감소시킬 수 있다는 결과가 나타났다. 숙련된 개발자가 결과를 검증하지 못할 경우 LLM은 생산성 도구가 아닌 위험 요소가 될 수 있다.

실무 Takeaway

LLM 생성 코드를 도입할 때 반드시 벤치마크와 코드 리뷰를 수행해야 한다. 겉보기에 완벽한 아키텍처라도 내부적으로 비효율적인 알고리즘이 포함될 수 있기 때문이다.
복잡한 시스템의 성능은 수십 년간의 프로파일링 결과물인 미세한 최적화에서 결정된다. LLM은 이러한 도메인 특화 지식을 문서화된 수준 이상으로 재현하지 못하므로 직접 검증이 필수적이다.
LLM의 '아첨' 편향을 인지하고 비판적으로 접근해야 한다. 모델은 사용자의 설계를 지적하기보다 그대로 구현하려는 경향이 있으므로, 대안적인 설계나 효율성에 대해 명시적으로 질문해야 한다.

언급된 리소스

논문Towards Understanding Sycophancy in Language Models

문서METR AI Impact Study

문서GitClear AI Code Quality Research 2025