'취향'은 코드로 테스트할 수 있을까?

댓글에서는 '취향'과 같은 주관적 판단 기준(Subjective Criteria)을 명확히 정의하고 외부화(Externalize)하지 않으면 단위 테스트가 불가능하다고 지적한다. AI가 인간의 모든 지식과 경험을 완벽히 이해하고 구현하는 것은 불가능에 가깝다(Close to Impossible)는 의견이 나온다. 시스템을 이해하고 구축하는 데는 도구를 사용하는 것 이상이 필요하며, 인간은 단순한 책이나 해시맵(Hashmap)이 아니라는 점을 강조한다.

한 사용자는 법률 분야에서 인간 변호사와 LLM의 비교 사례를 제시한다. 인간은 최소한의 위험으로 업무를 완수하는 범위(Scope to Complete Task)에 집중하는 반면, AI는 때때로 과도하게 공격적이거나 위험한 접근(Aggressive or Risky Approach)을 시도하여 판사를 불쾌하게 할 수 있다고 설명한다. 이는 AI가 맥락적 이해(Contextual Understanding)와 미묘한 사회적 규범(Subtle Social Norms)을 파악하는 데 한계가 있음을 시사한다.

다른 의견으로는 개발자가 지속적인 테스트와 리팩토링을 통해 마찰 지점(Friction Points)을 해결하고 최상의 사용자 경험을 제공하려는 노력이 중요하다고 말한다. LLM이 이러한 세밀한 사용자 경험 평가(Detailed UX Evaluation)를 인간처럼 수행하기는 어렵다는 것이다. 개발자의 '취향'은 단순히 코드 품질을 넘어 사용자 만족도(User Satisfaction)에 직접적인 영향을 미치는 요소로 작용한다.

TDD(Test-Driven Development)의 모든 것을 따르지 않는다는 의견도 있다. 테스트를 통과시키기 위한 코드 작성만을 강조하는 TDD 교조주의(TDD Dogma)에 대한 비판이다. 대신, 컨퍼런스 발표 등에서 순수 알고리즘과 자료구조(Pure Algorithms and Data Structures)에 대한 논의가 많은 이유는 이러한 핵심적인 문제 해결 능력이 더 중요하기 때문이라는 분석이 나온다.