개발자들은 AI 없이는 일하지 않는다 — 하지만 AI는 고치는 것보다 더 많은 버그를 만들어내고 있다
metr에 따르면 개발자들은 AI 없이 코딩하기를 거부하지만, 보고서에 따르면 AI 생성 코드를 수정하는 데 토큰의 44%가 필요합니다. 유지보수 비용이 초기 속도 향상분을 넘어서면서 생산성 위기가 다가오고 있음을 시사합니다.
메트르 연구진은 생산성 연구를 재현하지 못했는데, 개발자들이 제한된 작업이라도 AI 없이 작업하는 것을 거부했기 때문이다. 이는 도구들에 대한 깊은 의존성을 부각시킨다. 그러나 기업 데이터는 이러한 의존성이 잘못되었을 가능성을 시사한다. 아마존은 내부 AI 리더보드를 게임화 문제로 인해 폐기했으며, 우버는 측정 가능한 생산성 향상 없이 AI 예산을 소진했다. 독립적인 연구에 따르면 AI 생성 코드는 장기적인 유지 보수 비용을 초래하며, 보고서에 따르면 토큰 사용량의 거의 절반이 AI로 인한 오류를 수정하는 데 사용된다. 코드 품질이 저하됨에 따라 개발자들은 즉각적인 속도 향상이 영구적인 유지 보수 부담으로 이어져 AI 코딩 어시스턴트의 인지된 가치를 무효화할 수 있는 딜레마에 직면한다.