글에 따르면 AI가 생성한 코드는 빠르게 작동하는 프로토타입을 만들게 하지만, 이를 바로 ‘프로덕션’에 올리는 거리는 줄지 않았다는 지적이 나왔다. 글은 8월 1일 weeraman.com에 실린 글에서 시작해, 랩톱에서 프로토타입이 돌아도 부하가 걸리면 깨지거나 에러 처리도 부족해질 수 있다고 설명했다. 또 데모용 데이터 모델은 통과해도 사용자를 추가하면 무너지고, 인증이 가정에 기대면서 보안 우려가 커질 수 있다고 했다. 이어 소프트웨어 개발의 어려움은 문법을 쓰는 일이 아니라 무엇을 만들지, 시스템을 어떻게 구조화할지, 무엇을 미룰지, 언제 거절할지 같은 판단이라고 강조했다. AI는 패턴 매칭으로 코드를 ‘그럴듯하게’ 생성할 수 있지만, 판단이 없어 운영 단계에서 원인을 파악하기 어려운 형태로 실패할 수 있다고 덧붙였다. 또 컴퓨터과학 교육의 가치는 코드를 빨리 짜는 능력보다 시스템이 어떻게 동작하고 실패하는지에 대한 ‘정신 모델’을 갖게 해, AI가 제안한 쿼리나 캐시 전략이 대규모에서 어떤 문제를 낳는지 알아차리게 해준다고 설명했다.
