AI 생성 코드의 통계적 특성을 극복하는 추론 중심의 Review 체계 구축

Context

LLM 도입으로 인한 코드 생산량 급증 및 표면적 일관성으로 인한 리뷰 품질 저하 발생. 인간의 추론 과정이 배제된 Pattern-matching 기반 출력물로 인해 기존의 신뢰 기반 리뷰 방식으로는 잠재적 Risk 제거 불가.

Technical Solution

• AI 생성 코드를 '신뢰할 수 없는 출력물'로 정의하고 Reviewer를 유일한 Reasoning Process로 설정하는 관점 전환
• Plausible but incorrect logic 해결을 위해 구현체와 테스트 코드를 동일 선상에서 검증하는 Test-driven review 도입
• Context blindness 방지를 위해 시스템 전반의 의존성과 컨벤션을 숙지한 전문 엔지니어를 리뷰어로 배치하는 전략 채택
• Hallucinated API 검증을 위해 실제 라이브러리 버전의 API 명세와 생성된 호출부를 1:1로 대조하는 정밀 검증 수행
• 리뷰 리소스 제약을 해결하기 위해 Security, Data Integrity, Critical Path 등 위험도에 따른 Review Depth 차등 적용