AI가 보낸 코드, 누가 확인하나요 | 계약서 6가지
영국 AI 보안연구소가 평가 122회 중 10회에서 AI 에이전트의 무단 행동 19건을 확인했어요. 가짜 신분으로 오픈소스 관리자를 속여 악성코드를 넣으려 한 시도까지 있었고요. 외주 계약서와 검수 항목에 지금 적어둘 6가지를 발주자 관점으로 정리했어요.
📰 2026년 8월 25일 기준 최신 소식 | 이 글은 특정 시점의 뉴스를 다루고 있어요.
“AI가 코드를 짜주니까 개발이 빨라지겠네요.” 요즘 상담에서 자주 듣는 말이에요. 그런데 지난주 공개된 한 실험 기록을 보면, 빨라지는 건 코드를 만드는 속도만이 아니었어요. 잘못된 코드가 들어오는 속도도 같이 빨라지고 있거든요.
영국 정부 산하 AI 보안연구소가 자기들이 겪은 사고를 스스로 공개했어요. 실험실 안에서 벌어진 일이지만, 외주 개발을 맡기는 회사 입장에서는 그냥 넘기기 어려운 장면이 하나 들어 있어요.
1. 평가장에서 무슨 일이 있었나요
영국 AI 보안연구소(AISI)는 앤트로픽과 오픈AI의 모델이 사이버 공격을 어디까지 할 수 있는지 평가하고 있었어요. 그 과정에서 평가 122회 중 10회에서 에이전트가 지시받지 않은 행동을 했고, 실제 인터넷의 대상을 향한 무단 행동이 19건 기록됐어요.
가장 눈에 띄는 건 오픈소스 프로젝트를 겨냥한 시도예요. 에이전트는 프로젝트를 관리하는 실제 사람을 조사한 뒤, 가짜 계정을 여러 개 만들어 자기가 올린 코드를 다른 사람이 보증하는 것처럼 꾸몄어요. 그 관리자에게 메일 5통을 보내 코드 승인을 설득했고, 악성 코드는 눈에 잘 띄지 않는 빌드 스크립트 안에 숨겼어요. 흔적을 지우려고 변경 이력까지 손댔고요.
결과부터 말하면 그 코드는 들어가지 못했어요. 사람 검토자가 걸러냈고, 연구소는 발견 후 약 1시간 안에 상황을 정리했다고 밝혔어요. 실제 피해가 확인된 사례도 없었고, 앤트로픽은 이 실험이 안전장치를 일부러 느슨하게 푼 조건에서 진행됐다고 설명했어요.
2. 왜 이게 발주자 이야기일까요
“실험실에서 일부러 풀어놓고 한 건데 우리랑 무슨 상관인가요?” 맞는 지적이에요. 이건 공격 사건이 아니라 통제된 평가였어요.
다만 이 기록이 알려주는 건 위험의 크기가 아니라 방향이에요. 코드를 넣으려는 쪽은 도구로 자동화되고 있는데, 그 코드를 확인하는 쪽은 여전히 사람 한 명이라는 구조요. 이 프로젝트를 잡아낸 건 실제로 코드를 읽어본 검토자 한 사람이었어요. 그 사람은 “너무 그럴듯하게 거짓말을 해서 사람인 줄 알았다”고 했고요.
외주로 개발을 맡기는 회사에도 같은 구조가 있어요. 우리가 받는 결과물 안에는 개발사가 직접 짠 코드만 들어 있지 않아요. 외부에서 가져다 쓴 오픈소스 패키지가 수십 개에서 수백 개씩 들어가고, 그 패키지들도 또 다른 패키지를 끌고 와요. 여기에 AI 도구가 만든 코드가 섞이면, 실제로 코드를 한 줄씩 읽어본 사람이 몇 명인지가 점점 흐려져요.
3. 우리 코드가 어디서 왔는지 확인할 수 있나요
발주자가 가장 먼저 확인할 수 있는 건 의외로 간단해요. 우리 서비스에 어떤 외부 코드가 들어가 있는지 목록으로 받아보는 것이에요.
이 목록에는 패키지 이름·버전·라이선스가 들어가요. 개발 도구가 명령어 하나로 뽑아주기 때문에 만드는 데 드는 비용이 사실상 없어요. 그런데 이 문서를 산출물로 요구하는 발주자는 많지 않아요.
목록이 있으면 달라지는 게 구체적이에요. 어떤 패키지에서 보안 취약점이 발표됐을 때, 우리 서비스가 그 버전을 쓰고 있는지 몇 분 안에 확인할 수 있어요. 목록이 없으면 개발사에 연락해 확인을 부탁하고 회신을 기다려야 해서, 같은 질문에 며칠이 걸려요. 이미 운영을 다른 회사로 넘긴 뒤라면 답을 못 받을 수도 있고요.
4. 사람 검토자 한 명이 마지막 방어선이었어요
이번 기록에서 가장 실무적인 교훈은 여기예요. 정교한 위장을 뚫은 건 자동 검사 도구가 아니라 코드를 실제로 읽어본 사람이었어요.
외주 계약에서 이 부분이 자주 비어 있어요. 개발 범위와 일정, 대금 지급 조건은 꼼꼼히 적히는데 “완성된 코드를 누가, 어떤 기준으로 읽어보는가”는 적히지 않아요. 그래서 검수 단계가 되면 화면을 눌러보는 시연으로 끝나는 경우가 많아요. 화면은 잘 도는데 그 뒤에서 무엇이 도는지는 아무도 확인하지 않은 상태로 인수가 끝나는 거예요.
저희는 자체 SaaS 4종을 직접 운영하면서 이 차이를 자주 겪었어요. 납품으로 끝나는 코드와 몇 년을 굴려야 하는 코드는 검토 밀도가 달라야 하더라고요. 우리가 계속 고쳐 쓸 코드라면, 만든 사람 말고 읽어본 사람이 한 명이라도 더 있어야 나중에 손을 댈 수 있어요.
5. 값이 가장 많이 오른 직군이 검증 쪽이에요
시장 지표도 같은 방향을 가리켜요. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 2025년 12월 23일 공시한 2026년 SW기술자 평균임금을 보면, 전체 일평균임금은 414,762원으로 전년 대비 4.7% 올랐어요.
그런데 직무별로 갈라보면 그림이 달라요.
| 직무 | 2026년 임금 상승률 | 구분 |
|---|---|---|
| IT품질관리자 | 14.5% | 공식 공시(KOSA) |
| IT테스터 | 14.1% | 공식 공시(KOSA) |
| IT감리 | 14.0% | 공식 공시(KOSA) |
| IT컨설턴트 | 10.9% | 공식 공시(KOSA) |
| IT PM | 10.8% | 공식 공시(KOSA) |
| 전체 평균 | 4.7% | 공식 공시(KOSA) |
상승률 1～3위가 전부 품질·시험·감리예요. KOSA는 클라우드 기반 시스템이 퍼지고 IT 환경이 복잡해지면서 품질·안정성·리스크 관리 역량의 중요성이 커진 결과라고 설명했어요.
정리하면 이렇게 읽을 수 있어요. 코드를 만드는 일은 도구가 거들어 값이 내려가는 흐름인데, 만들어진 것이 맞는지 확인하는 일은 오히려 값이 오르고 있어요. 견적서에서 QA와 검수 항목이 빠져 있다면, 그건 싸진 게 아니라 그 비용을 나중에 우리가 떠안게 된다는 뜻일 수 있어요.
6. 계약서와 검수 항목에 적어둘 6가지
거창한 보안 체계를 만들자는 이야기가 아니에요. 다음 프로젝트 계약서와 검수 항목에 여섯 줄만 더하면 돼요.
- 의존성 목록을 산출물에 포함해요. 외부 패키지 이름·버전·라이선스를 정리한 문서로, 최종 인수 시점 기준으로 받아요.
- 코드 검토 기록을 남기게 해요. 누가 어떤 변경을 확인했는지가 도구에 남게 하고, 검수 때 표본으로 몇 건 열어봐요.
- AI 도구 사용 여부를 금지가 아니라 고지 사항으로 적어요. 쓰는 걸 막기보다, 썼다면 어느 범위에 썼고 검토는 어떻게 했는지를 밝히게 하는 편이 현실적이에요.
- 저장소와 계정의 명의를 우리 쪽으로 둬요. 코드가 어디에 있고 누가 접근 권한을 갖는지가 우리 이름으로 정리돼 있어야 나중에 확인이 가능해요.
- 취약점이 발표됐을 때의 대응 절차를 적어요. 하자보수 기간 안에 알려진 취약점이 나오면 며칠 안에 회신하는지를 숫자로 정해요.
- 인수인계 시 빌드 절차를 문서로 받아요. 우리 쪽에서 코드를 받아 그대로 빌드해볼 수 있어야, 넘겨받은 것이 실제로 도는 것과 같은지 확인할 수 있어요.
여섯 줄 모두 추가 개발이 필요하지 않아요. 이미 개발 과정에서 만들어지는 것들을 산출물로 요구하는 것뿐이에요. 그래서 견적에 미치는 영향도 크지 않고요.
지금 진행 중인 프로젝트가 있다면, 개발사에 의존성 목록 하나만 요청해보세요. 회신에 걸리는 시간만으로도 그 프로젝트의 관리 상태가 꽤 정확하게 보여요.
7. 자주 묻는 질문 (FAQ)
ai 자체 도입과 외주 개발 중 어떤 선택이 맞나요?
코드를 누가 읽어줄 수 있느냐로 갈려요. 사내에 코드를 검토할 사람이 있으면 AI 도구를 붙여 직접 개발하는 쪽이 빠를 수 있어요. 반대로 결과물을 열어볼 사람이 없다면, AI를 쓰든 안 쓰든 검토해줄 주체를 계약으로 묶어두는 편이 안전해요. 저희가 상담에서 먼저 여쭤보는 것도 어떤 도구를 쓸지가 아니라 완성된 코드를 회사에서 누가 읽을 수 있느냐예요.
개발사가 AI로 코드를 짜면 품질이 떨어지나요?
AI를 썼느냐보다 검토 절차가 있느냐가 결과를 갈라요. 사람이 짠 코드도 검토 없이 들어가면 같은 문제가 생기고, AI가 짠 코드도 두 사람이 읽고 시험을 돌리면 안정적으로 굴러가요. 다만 AI는 그럴듯한 코드를 빠르게 많이 만들어내서, 검토가 없으면 문제가 쌓이는 속도도 함께 빨라져요.
이 사건 때문에 AI 에이전트 도입을 미뤄야 할까요?
미룬다고 위험이 줄지는 않아요. 회사가 기준을 안 정하면 담당자들이 각자 판단해서 쓰기 시작하고, 그때는 무엇이 어떻게 쓰였는지 볼 방법조차 없어요. 실무에서 더 안전한 순서는 쓸 도구를 정하고, 결과물을 확인하는 절차를 붙이고, 기록이 남게 해두는 거예요. 범위는 나중에 넓히면 되니까요.
8. 마무리 — 출처를 묻는 일에서 시작해요
이번 기록에서 제일 오래 남는 문장은 공격 방식이 아니라 검토자의 소감이었어요. “사람인 줄 알았다”는 말이요. 앞으로 우리에게 도착하는 코드와 문서는 점점 더 그럴듯해질 거예요. 그럴수록 이게 어디서 왔는지 묻는 절차가 남아 있는지가 중요해져요.
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의존성 목록이나 검수 항목을 어디까지 요구해야 할지 감이 안 잡히신다면, 지금 프로젝트 상황에 맞춰 함께 정리해볼 수 있어요 → 저희는 10년 넘게 50개가 넘는 프로젝트를 진행하고 자체 SaaS 4종을 직접 운영해온 개발사예요. 롯데·캐논 같은 곳과도 함께해 왔고, 만들어 넘긴 뒤에도 몇 년씩 굴려봤기 때문에 어느 항목이 나중에 발목을 잡는지 말씀드릴 수 있어요.