기술 부채, 인지 부채, 의도 부채

LLM이 코드를 대량으로 생성하는 환경에서는 코드 자체의 문제뿐만 아니라 팀의 공유 이해와 시스템 목표 기록이 약화될 위험이 큽니다. 이를 기술 부채(Technical Debt), 인지 부채(Cognitive Debt), **의도 부채(Intent Debt)**의 세 층위로 나누어 관리해야 합니다.

• 기술 부채: 구현 결정이 미래의 변경 가능성을 제한할 때 발생합니다.
• 인지 부채: 시스템에 대한 팀의 공유 이해가 약해져 변경 사항을 추론하는 능력이 저하될 때 발생합니다.
• 의도 부채: 시스템의 목표와 제약 조건이 제대로 기록되지 않아 인간과 AI 에이전트가 시스템을 효과적으로 진화시키지 못할 때 발생합니다.

또한, AI를 기존의 직관(System 1) 및 숙고(System 2)에 이은 System 3로 보는 Tri-System 이론이 중요하게 다뤄집니다. 특히 AI의 추론을 비판 없이 수용하여 숙고 과정을 건너뛰는 **'인지적 항복(cognitive surrender)'**을 경계해야 하며, 이는 전략적 위임인 '인지적 오프로딩(cognitive offloading)'과 구분됩니다.

코딩 비용이 낮아짐에 따라 엔지니어링의 중심축은 구현에서 **검증(Verification)**으로 이동합니다. 앞으로 엔지니어의 역할은 코드를 직접 만드는 것보다 수용 기준(acceptance criteria) 정의, 테스트 하네스(test harness) 설계, 결과 모니터링 등 시스템의 의미와 정확성을 판단하는 설계자로서의 역할이 더욱 중요해질 것입니다.