Model IQ보다 Workflow Integrity 중심의 AI 코드 신뢰 파이프라인 구축

Context

AI 도입으로 코드 생성 속도는 증가했으나, 코드의 출처(Provenance) 불분명함에 따른 기술 부채와 보안 리스크 급증. 단순한 Model 성능 향상만으로는 아키텍처 맥락 결여와 책임 소재 모호성으로 인한 Production Risk 해결 불가능.

Technical Solution

• PR 내 AI 생성 영역, 인간 작성 영역, 검증 항목을 명시하는 Provenance Contract 도입을 통한 감사 추적성 확보
• Verified Commit Email 및 도메인 제한을 통한 Git Author identity 강제화로 Attribution 기반의 보안 제어 구현
• 작업 성격에 따라 Drafting, Transforming, Deciding의 3단계 Lane으로 AI 사용 범위를 분리하여 Deciding 영역의 Human-first Review 강제
• AI 생성 코드 특화 Review Checklist(Invariant 보존 여부, Domain Language 일치성 등)를 통한 리뷰 시스템의 명시적 구조화
• Auth 경계, Billing 로직 등 AI 단독 결정 금지 영역을 정의한 Human Judgment List 운영을 통한 아키텍처 무결성 보호