의도가 중요하다: AI 코딩에서 더 귀해진 것

여러분, 요즘 AI로 개발하다 보면 이런 생각이 자주 듭니다. 의도가 점점 더 귀해지고 있다는 겁니다.

AI가 코드를 대신 써주는 시대가 됐는데, 이상하게 코드를 확신하는 데는 더 많은 에너지가 들어가죠.

결과물은 빨라졌는데, 판단은 오히려 더 어려워졌습니다.

결과물은 빨라졌는데, 판단은 어려워졌습니다

예전에는 코드를 쓰는 사람이 머릿속에 의도를 가지고 있었습니다. 어떤 문제를 풀려고 했는지, 왜 이 구조를 골랐는지, 어떤 제약 때문에 다른 선택지를 버렸는지 알고 있었죠.

코드는 그 의도를 구현한 결과물이었습니다.

그런데 지금은 AI가 코드를 빠르게 만들어줍니다. 결과물은 빨리 나오는데, 의도는 같이 남지 않는 경우가 많죠.

우리가 보통 AI에게 요청하는 건 “왜 이렇게 구현했는지”가 아니라 “일단 구현해줘”에 가깝기 때문입니다.

AI는 최종 코드는 남깁니다. 하지만 어떤 선택지를 버렸는지, 무엇을 기준으로 판단했는지까지 자동으로 기록해주지는 않습니다.

리뷰는 의도를 복원하는 일이 됐습니다

그래서 코드 리뷰가 점점 어려워집니다.

버그를 찾기 전에, 먼저 의도부터 복원해야 합니다.

“이 코드는 대체 무슨 생각으로 쓰인 거지?”

이 질문부터 시작하게 되는 겁니다.

의도가 없으면 리뷰는 검증이 아니라 해석 작업이 됩니다.

Loop Engineering에서도 같은 문제가 생깁니다

이 문제는 코드 리뷰에서 끝나지 않습니다. 요즘 많이 이야기되는 Loop Engineering에서도 똑같이 나타나죠.

Loop Engineering은 매번 사람이 에이전트에게 프롬프트를 던지는 대신, 목표를 정의하고, 그 목표를 반복적으로 달성하는 시스템을 설계하는 일에 가깝습니다.

루프 안에서 에이전트는 실행하고, 평가하고, 실패하면 다시 시도하고, 충분하다고 판단되면 멈춥니다.

여기서 핵심은 Judge, 즉 평가 기준입니다.

루프는 언제 “충분하다”고 판단해야 할까요?

테스트만 통과하면 끝일까요? 아니면 비용, 안정성, 유지보수성까지 봐야 할까요?

이 기준을 정의하는 순간, 루프의 방향이 정해집니다.

의도가 없으면 루프는 잘못된 방향으로 최적화됩니다

제가 더 중요하게 보는 건 바로 여기입니다. 이 평가 기준에 사람의 의도가 선명하게 들어 있지 않으면, 루프는 아주 빠르게 잘못된 방향으로 최적화됩니다.

우리의 의도가 희미하면, 에이전트 루프는 그 희미함을 줄여주지 않습니다. 오히려 반복을 통해 증폭시키죠.

반대로 의도가 선명하면, 루프는 그 의도를 중심으로 수렴할 수 있습니다.

• “테스트만 통과하면 끝”이 아니라
• “이 변경은 어떤 사용자 문제를 해결해야 하는가”
• “어떤 제약은 반드시 지켜야 하는가”
• “어떤 증거가 있어야 완료로 볼 수 있는가”

이 기준을 중심으로 움직이게 됩니다.

AI를 잘 쓴다는 것

지금 자동화되는 건 코드를 쓰는 행위만이 아닙니다.

코드를 검증하는 행위도 자동화되고 있고, 그 검증을 반복하는 루프도 설계할 수 있게 됐습니다.

그런데 이 모든 자동화의 중심에 인간의 의도가 없으면, 우리는 더 빠르게 더 많은 결과물을 만들 뿐입니다.

결과물의 양은 늘어나지만, 그 결과물이 왜 필요한지, 무엇을 만족해야 하는지, 어디까지 책임질 수 있는지는 흐려집니다.

그래서 앞으로의 차이는 코드를 얼마나 잘 만들어내느냐보다, 의도를 얼마나 선명하게 정의하느냐에서 갈릴 거라고 봅니다.

제가 말하고 싶은 건 이겁니다. AI를 잘 쓰는 사람은 프롬프트를 길게 쓰는 사람이 아닙니다. 도구를 많이 붙이는 사람도 아니고요.

어떤 결과를 원하는지, 어떤 조건은 반드시 지켜야 하는지, 어떤 기준으로 완료를 판단할지 명확하게 정의하는 사람입니다.

코드를 잘 쓰는 시대에서, 의도를 잘 정의하고 그 의도를 시스템에 심는 시대로 넘어가고 있습니다.

의도는 더 이상 머릿속에만 있는 생각이 아닙니다. 이제 의도는 설계해야 하고, 명세화해야 하고, 리뷰와 루프 안에서 계속 검증해야 하는 핵심 자산이라고 생각합니다.