원문 요약
LLM이 대규모 코드를 생성하는 환경에서 세 층위의 부채가 발생한다:
- 기술 부채(Technical Debt): 코드 자체의 문제로 "미래 변경 가능성을 제한"
- 인지 부채(Cognitive Debt): 팀의 이해 약화로 "시스템 변경을 추론하는 능력을 제한"
- 의도 부채(Intent Debt): 목표와 제약 기록 부재로 "인간과 AI의 지속적 진화를 가로막음"
Tri-System 이론
Kahneman의 두 시스템 사고(System 1: 직관, System 2: 분석)에 AI를 System 3으로 추가.
- 인지적 항복(Cognitive Surrender): 외부 인공 추론을 비판 없이 신뢰
- 전략적 위임(Strategic Delegation): 인간 판단을 유지하면서 AI를 활용
검증 비용 역전
"코딩이 싸질수록 비싸지는 것은 검증" — 정확성의 기준은 맥락마다 다름 (교통 ETA부터 마이크로서비스 운영까지 수천 개의 정의).
조직 변화
엔지니어링의 중심이 구현에서 검증으로 이동:
- "10명의 기능 개발팀이 3명의 엔지니어와 7명의 검증 담당자로 재구성" 가능
인간의 역할
프로그래머는 "유용한 추상화와 이름 짓기"를 담당 → DDD의 Ubiquitous Language와 연결. "좋은 이름은 복잡성을 가르고 모두가 따라갈 수 있는 도식으로 코드를 바꾼다."
댓글 논의 핵심
- LLM을 "최소 변경" 원칙으로 지시하면 양질의 결과 획득 가능
- Intent Debt는 테스트만으로 복구 불가 — 별도 메타데이터 필요
- LLM은 결정적이지 않아 추상화 계층으로 볼 수 없다는 비판
- Intent-Driven Development 프로토콜: outcome → requirements → spec → acceptance criteria → review
- SCIP 인덱스로 spec과 코드 연동 제안