학기 7~8주차, 한 학생 팀이 더 이상 아무것도 건드리지 못하는 상태가 됐습니다. AI로 빠르게 기능을 쌓아올렸는데, 어느 순간부터 작은 변경 하나가 엉뚱한 곳을 망가뜨렸습니다. 팀원 중 누구도 왜 그런 설계 결정이 내려졌는지, 각 부분이 어떻게 연결되는지 설명하지 못했습니다.

소프트웨어 엔지니어링 연구자 Margaret-Anne Storey 교수(빅토리아대학교)가 ‘인지 부채(Cognitive Debt)’라는 개념을 소개했습니다. AI가 코드 생산 속도를 높일수록, 팀이 그 시스템을 이해하는 속도가 뒤처지는 현상입니다. 그리고 그 빚은 코드가 아닌 사람의 머릿속에 쌓입니다.

출처: How Generative and Agentic AI Shift Concern from Technical Debt to Cognitive Debt – Margaret-Anne Storey

기술 부채와 다른 이유

기술 부채(Technical Debt)는 익숙한 개념입니다. 코드가 지저분해지고, 구조가 엉키고, 나중에 고치는 데 더 많은 비용이 든다는 것이죠.

인지 부채는 다릅니다. 코드가 아무리 깔끔해도 쌓일 수 있습니다. 핵심은 팀이 시스템에 대한 ‘공유된 이해’를 잃는 것입니다.

Storey 교수는 컴퓨터 과학자 Peter Naur의 오래된 통찰을 빌려옵니다. 프로그램은 소스코드가 아니라 개발자들의 머릿속에 분산된 ‘이론’이라는 것입니다. 이 이론에는 왜 이런 결정을 내렸는지, 각 부분이 어떻게 맞물리는지, 앞으로 어떻게 바꿀 수 있는지가 담겨 있습니다. 그 이론이 사라지면, 코드가 작동하더라도 팀은 길을 잃습니다.

왜 AI가 이걸 키우는가

AI 코딩 도구는 구조를 만드는 비용을 낮춥니다. 코드가 더 빠르게, 더 많이 생산됩니다. 문제는 이 속도가 팀의 이해가 쌓이는 속도를 앞질러 버린다는 것입니다.

결정이 내려지고, 코드가 추가되고, 기능이 쌓입니다. 하지만 왜 그 결정이 내려졌는지, 어떤 의도로 그 구조가 만들어졌는지는 기록되지 않습니다. 팀원들은 바빴고, AI가 다 만들었고, 돌아가니까 넘어갔습니다. 그렇게 ‘시스템의 이론’이 조용히 증발합니다.

Simon Willison을 비롯한 여러 실무자들이 이 현상을 직접 경험했다고 말합니다. 속도는 빨라졌는데, 자기 프로젝트 안에서 길을 잃는다고요. 새 기능을 추가하려 할 때 확신이 서지 않는다고.

증상은 코드가 아닌 사람에게 나타난다

인지 부채가 쌓이면 소프트웨어가 멈추는 게 아닙니다. 개발자가 멈춥니다.

변경을 주저하는 팀원들, 무거워지는 코드 리뷰, 끝이 안 보이는 디버깅, 느려지는 온보딩. Steve Yegge는 AI 가속 개발에서 번아웃이 나타나는 현상을 다뤘고, Annie Vella는 시스템을 더 이상 파악할 수 없을 때 오는 불안감과 피로를 썼습니다. 엔지니어링 문제가 아니라 사람의 경험 문제라는 것이 핵심입니다.

Martin Fowler는 기술 부채처럼 인지 부채도 결국 갚아야 한다고 말합니다. 그런데 그 ‘상환’은 코드 리팩토링보다 훨씬 어렵습니다. 잃어버린 ‘시스템의 이론’을 다시 세우려면, 코드뿐 아니라 문서, 테스트, 대화, 도구에 흩어진 맥락을 전부 복원해야 합니다.

속도가 빠를수록 이해가 병목이 된다

AI가 코드를 만드는 마찰을 줄일수록, 팀의 공유된 이해가 성능의 진짜 병목이 됩니다.

빠른 개발팀이 기술 부채를 의도적으로 관리해온 것처럼, 이제는 인지 부채를 어떻게 관리할지가 중요한 질문이 됩니다. AI를 코드 생산에만 쓸 것인가, 아니면 팀의 공유 이해를 유지하는 데도 적극적으로 쓸 것인가. 원문은 이 질문을 업계 전체에 던지며 마무리합니다.

참고자료:

• What I’m Hearing About Cognitive Debt (So Far) – Margaret-Anne Storey
• How Generative and Agentic AI Shift Concern from Technical Debt to Cognitive Debt – Simon Willison