AI로 작성한 코드는 어떻게 평가받을까?

채용 현장에서 "AI로 짠 코드는 낮게 평가받나요?"라는 질문이 많아졌습니다. 답은 AI를 썼는지가 아니라, 그 코드를 이해하고 검증하고 책임질 수 있는지입니다. 평가자는 결과물보다 그 뒤의 판단을 봅니다.

평가자가 실제로 보는 것

• 코드를 설명할 수 있는가: 구조, 데이터 흐름, 예외 처리를 설명할 수 있어야 합니다.
• 문제를 정의했는가: AI에게 무엇을 시켰고, 무엇이 틀렸는지 알고 있는가.
• 검증했는가: 테스트, 경계값 확인, 성능 측정 같은 근거가 있는가.
• 고쳤는가: AI가 준 코드를 그대로 쓰지 않고 판단해서 바꾼 흔적이 있는가.

불리해지는 경우

• 코드 구조를 물으면 "AI가 짜 줬어요"에서 끝나는 경우
• 같은 패턴의 버그가 반복되는데 원인을 설명하지 못하는 경우
• 테스트 없이 동작만 보여 주는 경우

유리하게 보여 주는 방법

이력서나 포트폴리오에는 AI 사용을 숨기지도, 자랑하지도 않되 판단의 흔적을 남깁니다.

예시(재구성한 문장입니다)

• 약함: ChatGPT로 만든 결제 모듈

• 강함: 결제 콜백 처리 로직을 설계하고, AI가 제안한 재시도 방식이 중복 승인을 낼 수 있다는 점을 테스트로 확인해 멱등성 키 방식으로 수정

면접 대비 질문

• 이 코드에서 AI가 틀렸던 부분은 무엇이었나요?
• 이 함수를 AI 없이 다시 설명해 주시겠어요?
• 이 변경으로 어떤 위험이 새로 생기는지 알고 있나요?

점검

• 코드의 모든 줄을 설명할 수 있는가? 설명할 수 없다면 이해할 때까지 고쳐 봅니다.
• AI가 틀린 사례를 최소 하나 알고 있는가?
• 검증 근거(테스트, 측정)를 함께 제시할 수 있는가?