코드는 다 읽을 수 없고, 코드 리뷰가 맡아온 책임은 사라지지 않는다

AI가 소프트웨어 개발에 만든 가장 큰 변화는 코드를 더 잘 쓰게 된 것만이 아님 사람이 코드를 읽고 검토할 수 있는 속도보다, 코드가 만들어지는 속도가 빨라진 것이 더 근본적인 변화 그 격차가 가장 먼저 드러나는 곳이 코드 리뷰 코드 생성량은 늘었지만, 사람이 변경을 이해하고 검증하고 승인하는 시간은 함께 늘어나지 않음 이 변화는 일부 대규모 팀 데이터에서도 관찰됨 Faros AI가 4,000개 팀 22,000명의 2년치 텔레메트리를 분석한 결과, AI 도입도가 낮은 팀에서 높은 팀으로 갈수록 중앙값 리뷰 소요 시간은 441.5% 증가했고 리뷰 없이 머지된 PR도 31.3% 증가함 다만 이는 AI 도입이 변화를 직접 일으켰다고 입증한 실험이 아니라 개발 생산성 분석 업체가 수집한 관찰 데이터임 이를 분석한 글에선 리뷰를 생략하기로 했다기보다, 리뷰어가 늘어난 물량을 따라가지 못하면서 읽히지 않은 코드가 머지되는 상황으로 해석함 에이전틱 코드 리뷰글 에서는 코드 생성량이 프로세스를 바꾸는 속도보다 빠르게 늘어난 결과로 이를 설명함 긱뉴스의 한 댓글에도 같은 장면이 보임 코드리뷰를 굉장히 좋아하는 편이었는데 에이전트가 쏟아내는 방대한 코드를 리뷰하는데에 지쳐갑니다 그동안 당연하게 여겼던 원칙이 흔들리기 시작함 코드를 만든 사람이 전부 읽고, 다른 사람이 다시 읽은 뒤에야 머지한다 이 원칙을 계속 지킬 수 있을까? 지킬 수 없다면 코드 리뷰를 없애야 할까? AI가 작성한 코드를 다른 AI가 검토하면 되는 걸까? 지난 몇 년간 긱뉴스에 올라온 코드 리뷰 글들과 최근의 대규모 연구를 함께 보면, 이 문제는 사람과 AI 중 누가 더 잘 리뷰하는가의 대결이 아님 하나의 PR에 뒤섞여 있던 검증/이해/지식 전달/승인/책임을 누구에게 어떻게 나눌 것인가의 문제에 가까움 코드 리뷰는 원래 버그만 찾는 일이 아니었음 AI 이전에도 코드 리뷰는 완벽한 제도가 아니었음 Critique - 구글이 개발자 만족도 97%로 코드 리뷰의 고통을 덜어주는 방법은 좋은 도구와 명확한 가이드가 리뷰 경험을 얼마나 바꿀 수 있는지 보여줌 완벽한 코드를 요구하기보다 코드베이스를 조금씩 개선하고, 스타일 논쟁은 자동화하며, 작성자와 리뷰어가 지식을 나누는 과정 반대로 코드 리뷰 안티패턴들은 같은 제도가 어떻게 개발을 방해하는 권력으로 바뀌는지 보여줌 사소한 지적을 하나씩 꺼내 끝없는 왕복을 만들고, 설계 문제를 마지막에 제기하며, 서로 충돌하는 요구...