Slop이 반드시 미래는 아니다

Slop is not necessarily the future

📅 2026-03-31 📰 Hacker News (Top) ⬆ 152

요약

AI 생성 코드의 품질 문제('slop')가 장기적으로는 경제적 인센티브에 의해 자동으로 해결될 것이라는 주장입니다. 복잡한 코드는 토큰 효율성이 낮아 경쟁력이 떨어지므로, AI 모델은 유지보수하기 쉬운 단순한 코드를 생성할 경제적 동기를 갖게 됩니다.

핵심 포인트

AI 코딩 도구가 생성하는 코드량은 증가 중이나(개발자당 LOC 4,450→7,839), 이는 품질 저하 우려를 낳음
좋은 코드는 토큰 효율성이 높아 경제적으로 유리하므로 경쟁을 통해 자동으로 품질이 개선될 것
복잡한 코드는 확장성이 떨어져 장기적으로 비효율적이기 때문에 시장이 거부할 것

왜 중요한가

AI 코딩 도구의 대량 도입 시대에 코드 품질 저하 문제가 시장 메커니즘으로 자동 해결된다는 관점을 제시합니다.

📄 전문 번역

AI가 만드는 코드, 결국 '좋은 코드'가 될 수밖에 없는 이유

"슬롭(slop)"이란 단어가 유행한 지도 몇 년이 되었습니다. AI가 무분별하게 생성한 텍스트, 이미지, 스팸 같은 쓸모없는 콘텐츠를 가리키는 말이죠. 처음엔 엔지니어링 커뮤니티에서 쓰이다가 Simon Willison 같은 인물들이 대중화시켰습니다.

저희 Greptile에서는 자주 이런 질문들을 던집니다. 슬롭이 앞으로의 미래일까? 좋은 코드를 작성하는 것은 이제 옛날 이야기일까? AI 코딩 도구들이 계속해서 좋은 코드를 만들어야 할 이유가 남아 있을까?

저는 경제적 인센티브가 AI 모델들을 좋은 코드로 이끌 거라고 확신합니다. 좋은 코드가 더 싸게 생성되고 유지보수되기 때문입니다. 지금 AI 모델들 사이의 경쟁은 매우 치열합니다. 결국 승자가 될 모델은 개발자들이 안정적인 기능을 가장 빠르게 출시하도록 도와주는 것인데, 이건 단순하고 유지보수하기 쉬운 코드를 필요로 합니다. 좋은 코드가 이기는 이유는 우리가 원해서만이 아니라, 경제 논리가 그렇게 만들기 때문입니다. 장기적으로 시장은 코딩 분야의 슬롭에 보상하지 않습니다.

지금 일어나고 있는 일들

소프트웨어 개발이 빠르게 변하고 있습니다. Node.js의 창시자인 Ryan Dahl의 최근 발언이 대표적입니다. "인간이 코드를 쓰는 시대는 끝났습니다. 자신을 SWE로 정체성 삼는 사람들에겐 불안할 수밖에 없지만, 이건 피할 수 없는 현실입니다."

한편, 평균 소프트웨어의 복잡도는 급격하게 증가하고 있습니다. 저희가 2025년에 발표한 'AI 코딩 리포트'를 보면 개발자당 코드 라인 수가 4,450줄에서 7,839줄로 늘었습니다. AI 코딩 도구가 표준처럼 자리잡으면서 일어난 변화죠. 중간값 PR 크기는 2025년 3월부터 11월 사이에 57줄에서 76줄로 33% 증가했습니다. 단일 파일 수정도 20% 더 커지고 "밀도"가 높아졌습니다.

이 수치들은 코딩 에이전트 덕분에 개발자들이 더 많은 코드를 배포하고 있다는 걸 보여줍니다. 신나는 일이지만, 많은 개발자처럼 저도 이 추세에 우려하고 있습니다. AI 슬롭이 계속 프로덕션 시스템으로 들어가다 보면 나쁜 소프트웨어가 대규모로 퍼질 거라는 우려가 있거든요. 그 결과가 이미 보입니다. 벤더 상태 페이지들을 분석하면 2022년 이후로 장애가 꾸준히 증가하고 있는데, 이는 소프트웨어가 더 깨지기 쉬워지고 있다는 신호입니다.

유명한 AI 연구자 Andrej Karpathy는 이를 이렇게 묘사했습니다. "에이전트들은 추상화를 부풀리고, 코드 미학이 떨어지며, 코드 블록을 복붙하는 경향이 심해서 엉망입니다. 하지만 이 정도쯤 되면 저도 싸우는 걸 멈췄어요."

결국 소프트웨어 엔지니어들은 대량으로 코드를 쏟아내고 있습니다. "좋은" 코드를 쓸 이유가 없어 보이니까요. 대부분의 사용자는 원하던 것을 얻고, 모델 개발사는 토큰 단위로 돈을 벌고, 개발자는 깊이 생각하지 않고 배포할 수 있으니까요.

왜 '좋은 코드'가 결국 이길까

John Ousterhout의 『A Philosophy of Software Design』에서는 복잡성이 잘 설계된 소프트웨어의 최대 적이라고 주장합니다. 좋은 코드는:

단순하고 이해하기 쉽고
수정하기 쉬운 코드

반대로 나쁜 코드는 많은 문맥 정보가 필요하고 정신적 에너지를 많이 요구하며, 수정이 거의 불가능합니다.

이 원칙은 AI 에이전트에도 동일하게 적용됩니다. AI가 좋은 코드를 쓰는 이유는 경제적으로 유리하기 때문입니다. 좋은 코드는 복잡성이 낮아서 이해하고 수정하기 쉽습니다. 이는 코드를 이해하는 데 필요한 문맥이 줄어들고, 변화를 만드는 데 필요한 코드 라인이 적다는 뜻입니다. 토큰 경제학으로 번역하면 명확합니다. 좋은 코드로 소프트웨어를 작성하고 유지보수하는 게 토큰 효율이 더 높습니다.

반면 복잡한 코드는 확장되지 않습니다. 많은 토큰과 컴퓨팅 파워가 필요하고, 코드베이스가 커질수록 비용이 기하급수적으로 증가합니다.

이것이 의미하는 바

우린 아직 AI 코딩 도입 곡선의 초기 단계입니다. 기술이 성숙하고 경쟁이 심화되면, 경제 논리가 AI 모델들을 더 단순하고 좋은 코드 생성으로 이끌 겁니다. 전체적으로 비용이 더 저렴하기 때문이죠.

현재 세상은 AI를 먼저 작동시키는 데만 집중하고 있지, 그 능력을 최적화하는 데는 신경 쓰지 않습니다. 혁신의 특히 지저분한 단계를 거치고 있는 거죠. 하지만 AI 코드 생성이 보편화되면, 경제적 인센티브가 작동하기 시작할 겁니다. AI 모델들은 소프트웨어 개발자와 회사들 사이에서 경쟁하려면 좋은 코드를 생성할 수밖에 없게 될 겁니다.

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