AI 생성 코드의 과잉 추상화로 인한 Comprehension Debt 심화

Context

전통적인 Obfuscation이 의도적 코드 난독화를 통해 분석을 방해했다면, 최신 AI 생성 코드는 겉보기에 전문적인 구조를 띠면서 실제로는 인간의 이해 범위를 벗어난 Sloppification 현상을 유발함. 이는 코드 리뷰 단계에서 필터링되지 않고 저장소에 유입되어 시스템 전반의 유지보수 가능성을 저하시키는 원인이 됨.

Technical Solution

• Over-abstraction을 통한 불필요한 Strategy Pattern, Interface, Factory 도입으로 단순 로직의 복잡도 증폭
• 실제 런타임에서 발생 불가능한 예외에 대한 Defensive Boilerplate 및 Try-catch 남용으로 로직 흐름 파악 방해
• 직접적인 Function Call 대신 Message Bus나 Middleware Chain을 도입하는 불필요한 Indirection 구조 생성
• 인간이 40라인으로 구현 가능한 로직을 AI가 200라인으로 확장하여 인지 부하를 가중시키는 코드 Inflation 유도
• 테스트 통과와 문법적 정밀함이라는 외형적 지표 뒤에 숨은 설계 의도(Intent)의 부재 및 Ghost Ownership 형성