AI 시대, 코드는 기계가 읽고 인간은 주문한다.

과거 가독성은 인간의 인지 능력(Human Cognitive Capacity)을 고려하여 코드의 복잡성을 관리하는 데 중점을 두었다. 클린 코드(Clean Code) 원칙, SOLID(SOLID) 원칙, 디자인 패턴(Design Pattern) 등이 대표적이다. 그러나 AI 시대에는 기계가 코드를 이해하기 쉽도록 하는 것이 중요해졌다. AI는 방대한 코드베이스를 학습하여 패턴을 인식하므로, 인간을 위한 추상화는 AI에게 노이즈로 작용할 수 있다. 따라서 AI 친화적인 코드(AI-Friendly Code)는 명시성과 예측 가능성을 높이는 방향으로 진화하고 있다.

AI 시대의 '좋은 코드'는 AI가 효율적으로 학습하고 활용할 수 있는 코드를 의미한다. 관용적 표현(Idiomatic Expression)은 AI가 익숙하게 다루는 패턴을 따르므로, 창의적인 최적화보다 안전하다. 추론의 지역성(Locality of Reasoning)을 위해 함수는 이해하기 쉬워야 하며, Action at a distance는 지양해야 한다. 예측 가능한 구조(Predictable Structure)는 AI가 코드의 맥락을 쉽게 파악하도록 돕고, 명시적 상태 전이(Explicit State Transition)는 AI가 코드의 상태를 명확하게 이해하도록 돕는다. 또한, 명확한 이름(Clear Naming)과 작은 파일(Small Files), 명세로서의 테스트(Tests as Specifications)는 AI의 코드 이해를 돕는 중요한 요소이다.

함수형 프로그래밍(Functional Programming)은 불변성(Immutability), 순수 함수(Pure Function), 명시적 타입(Explicit Type) 등을 통해 인간의 인지적 한계를 보완하는 데 기여했다. 그러나 AI 시대에는 이러한 장점이 다른 의미를 갖게 되었다. AI는 함수형 프로그래밍의 우아함보다는 기계가 읽기 쉬운 코드(Machine-Readable Code)를 선호한다. AI 친화적인 코드의 원칙들이 함수형 프로그래밍의 원칙과 상당 부분 겹치면서, 함수형 프로그래밍은 AI 시대에도 살아남을 가능성이 높다. 하지만, 함수형 프로그래밍이 아름다워서가 아니라, 기계가 이해하기 쉬워서 살아남는다는 점은 아이러니하다.

과거에는 개발자가 코드의 아름다움과 효율성을 모두 고려해야 했다. 그러나 AI가 코드 작성을 돕는 시대에는 개발자의 역할이 변화하고 있다. 코드는 인간의 의도와 기계의 실행 사이를 잇는 매개체가 되었으며, 개발자는 집을 짓는 목수(Carpenter)에서 집을 주문하는 건축주(Architect)와 같은 역할을 수행하게 될 것이다. 개발자는 AI를 활용하여 코드를 빠르게 생성하고, 시스템의 전반적인 구조와 성능을 관리하는 데 집중해야 한다. 따라서, AI 시대의 개발자는 코드 자체의 아름다움(Code Aesthetics)보다는 시스템의 효율성과 유지보수성(System Efficiency and Maintainability)에 더 많은 관심을 기울여야 한다.