AI 디자인 권한
우리는 소프트웨어 개발의 전환점에 서 있습니다. 논의는 종종 어떤 AI가 최고의 코드를 작성하는가(Claude 대 ChatGPT) 또는 어디에 그 AI가 어디에 존재해야 하는가(IDE나 CLI)에 집중합니다. 하지만 그것은 올바른 질문이 아닙니다.
문제는 코드의 생성 문제가 아닙니다. 문제는 그 검증 것에 있습니다.
우리가 의도만 제시하고 AI가 실행하는 '바이브 코더스'로 AI를 수용한다면 엄청난 양의 새로운 소프트웨어가 생겨납니다. AI 에이전트의 무리가 1분 만에 시니어 개발자가 일주일 동안 리뷰할 수 있는 것보다 더 많은 코드를 생성할 수 있습니다. 인간이 병목이 되었습니다.
해결책은 더 보기 사람을 늘리는 것이 아닙니다. 해결책은 AI 디자인 권위기구.
장인에서 공장장으로
전통적으로 '디자인 권한(Design Authority)'은 주간 또는 월간으로 모여 설계를 승인하거나 거부하는 소수의 아키텍트 그룹이었습니다. 이제의 세계에서는 고속 AI 개발 그 모델은 완전히 구식입니다. 너무 느리고 반응적입니다.
우리가 '일회용 코드(Disposable Code)' — 요구사항이 바뀌면 끝없이 리팩터링하지 않고 버리고 다시 생성하는 소프트웨어 — 로 전환하면 우리의 역할은 근본적으로 바뀝니다. 우리는 더 이상 하나하나 쌓아 올리는 석공이 아닙니다. 우리는 벽을 출력하는 공장의 설계자들입니다.
그런데 누가 그 벽이 곧게 서 있는지 확인하나요?
가운틀릿: 자동화된 시련
AI 디자인 권한은 개인이 아니라 파이프라인입니다. 생성된 코드의 모든 줄이 통과해야 하는 '가운틀(Gauntlet)'입니다. 이 프로세스는 인간의 코드 리뷰를 아무것도대신하는 것이 아니라 더 나은 것으로.
세 단계로 작동합니다:
1. 집행 권한(생성)
우리는 한 개의 AI에만 해결책을 묻지 않습니다. 대신 같은 문제에 대해 Gemini 3, GPT-5, 그리고 Llama와 같은 오픈 소스 모델을 병렬로 작업하게 합니다. 이것은 터널 비전을 방지하고 LLM이 가끔 겪는 '게으름'을 깨뜨립니다. 이 접근법은 또한 과학적으로 연구된 AI 환각을 방지하고 매우 긴 체인을 오류 없이 구축할 수 있음을 보여줍니다
2. 강력한 필터(법)
여기에는 논의의 여지가 없습니다. 코드는 컴파일되어야 합니다. 린터는 오류를 내지 않아야 합니다. 그리고 결정적으로: 블랙박스 테스트 테스트를 통과해야 합니다. 우리는 함수 내부 동작을 검사하지 않습니다(그럴 경우 AI가 조작할 수 있음). 우리는 시스템이 외부에서 기대한 대로 작동하는지를 검사합니다. 테스트에 실패하면? 즉시 폐기합니다.
3. 소프트 필터(AI 배심원)
이것이 진정한 혁신입니다. 남은 솔루션들은 전문화된 '투표 AI'에 제출됩니다. 이 에이전트는 코드를 작성하지 않고 읽음 코드를 검토합니다. 그는 우리의 아키텍처 원칙, 보안 요구사항(OWASP, ISO) 및 규정 준수 규칙(EU AI 법안)에 대해 훈련되어 있습니다.
그는 투표합니다: “솔루션 A가 더 빠르지만 솔루션 B가 더 안전하고 우리의 마이크로서비스 아키텍처에 더 잘 부합합니다.”
우승 솔루션은 프로덕션으로 넘어갑니다.
소프트웨어의 삼권분립
이 모델은 많은 팀에 부족한 권력 분립을 강제합니다.
- 입법부 (아키텍트): 아키텍트는 "헌법"을 작성합니다. 프롬프트, 아키텍처 문서(
project-description.md, rules.md, skills.md en principles.md), 핵심 요구사항. 아키텍트는 결정합니다 무엇을 우리가 무엇을 구축하는지, 누가 구축하는지, 어떻게 그리고 왜. - 집행 권력 (코딩 에이전트): 그들은 실행합니다. 빠르고 저렴하며 인간 개발자의 감독하에 진행됩니다.
- 사법 권력 (디자인 권한): 법을 준수하는 독립적인 AI 계층입니다.
결론: 아키텍트의 새로운 역할
이것은 문법 오류의 폭정에서 우리를 해방시키고 우리가 잘하는 것에 집중하게 합니다: 시스템 사고, 사실 확인, 구조화 및 의사결정.
문제는 AI가 우리의 코드를 작성할 수 있느냐가 아닙니다. 그 논쟁은 이미 끝났습니다. 코드는 대체로 일회용 제품이 될 것입니다.
질문은: 당신은 그에 대한 통제권을 코드 놓아주고, 그로써 통제력을 품질 되찾기 위해?
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