AI(Artificial Intelligence)가 코드를 빠르게 생성하면서 사람이 그 코드를 이해하지 못한 채 쌓여 가는 상태를 인지 부채라고 부른다(마거릿-앤 스토리(Margaret-Anne Storey)와 사이먼 윌리슨(Simon Willison) 등이 알린 말이다). 기술 부채(Technical Debt)가 코드에 쌓이는 빚이라면, 인지 부채는 사람의 머릿속에 쌓이는 빚이다. 작성 속도가 병목이던 시절이 지나고 이해가 새 병목이 됐다.
왜 이해해야 하나
- 검증하려고: 에이전트의 결과가 맞는지 확인하려면 무엇을 하는지 알아야 한다
- 참여하려고: 지금 구조를 개념으로 이해하고 있어야 다음에 무엇을 할지 아이디어를 내고, 팀과 같은 이해 위에서 이야기할 수 있다. 검증만이 아니라 만드는 과정에 계속 참여하려면 이해가 필요하다
이해를 만드는 기법
교육 분야가 오래 다듬어 온 방법을 AI와의 작업에 가져온다.
- 설명 요청: diff를 파일 순서대로 보지 말고, 작업 배경부터, 세부보다 직관을 먼저, 변경을 이야기 순서대로(literate diff) 설명해 달라고 한다. 동작을 눈으로 볼 수 있는 인터랙티브 그림을 만들어 달라고 할 수도 있다
- 퀴즈: 읽기만으로는 이해했다고 착각하기 쉽다. 설명 문서 끝에 변경에 대한 짧은 퀴즈를 넣게 하고 직접 풀어 본다. AI 작업 흐름의 속도를 이해에 맞춰 늦추는 장치가 된다 → 인출 연습과 간격 반복
- 마이크로 월드: 직접 조작하며 시스템이 어떻게 움직이는지 익힐 수 있는 작은 환경을 에이전트에게 만들게 한다. 실행을 한 단계씩 따라가는 디버거 같은 것이다
- 공유 공간: 함께 주석을 다는 문서에서 팀이 같은 이해에 이른다
이해하기 쉬운 코드는 외재적 부담을 줄인 코드다 → 인지 부하. 변경에 대해 스스로 답할 수 있어야 할 질문은 AI 시대 변경에 대한 책임 질문에서 다룬다.
출처: Understanding is the new bottleneck Geoffrey Litt(Notion), AI Engineer 강연(2026) · 같은 제목의 글