AI 코드 생성: 정확성과 신뢰도가 관건

AI 생성 코드의 환각이 적고 출시에 대한 신뢰도가 높다고 보고한 개발자는 겨우 3.8%에 불과합니다. 이들은 실제로 AI를 통해 생산성 향상의 혜택을 누리는 팀들입니다. 이들은 제안을 신뢰하고, 더 빠르게 출시하며, 고품질 피드백으로 순환 과정을 완료합니다. 낮은 환각 그룹 중에서도 자신감 있는 개발자(17%)는 코드 품질 향상을 볼 가능성이 1.3배 높고(44% 대 35%), AI 코드 출시에 대한 신뢰도가 2.5배 높은 것(24% 대 9%)으로 나타났습니다. 이 그룹은 ‘최적의 지점’으로, 절반 이상(53%)이 코드 품질의 명확한 개선을 보고했습니다. 이는 정확성, 품질, 신뢰도 사이에 강력한 연관성이 있음을 시사합니다. 개발자가 오류가 적고 품질이 높은 결과를 보면 AI를 신뢰하고 실제 환경에서 사용할 가능성이 훨씬 높아집니다. 또한 낮은 환각은 개발자가 AI가 코드 품질을 향상시켰다고 말할 가능성을 1.3배 높입니다(전체적으로 44% 대 35%). 그러나 정확한 결과를 얻은 개발자들조차도 대부분 여전히 주저하고 있습니다. 자동화된 품질 검사가 이러한 간극을 메울 수 있습니다.