바이브 코딩은 AI를 활용하여 소프트웨어 개발을 간편하게 만드는 새로운 방식이지만, 다음과 같은 여러 단점들이 존재한다.

• 코드 품질 저하: AI가 생성한 코드는 비효율적이거나 가독성이 떨어질 수 있으며, 때로는 오류를 포함할 수도 있다.

• 기술 부채 증가: AI가 생성한 코드가 누적되면 시스템의 기술 부채가 증가하여 장기적인 유지보수 비용이 상승하고 시스템 안정성이 저하될 수 있다.

• 디버깅의 어려움: AI가 생성한 코드에 문제가 발생했을 때, 개발자가 코드의 작동 방식을 제대로 이해하지 못하면 디버깅이 어려워질 수 있다.

• 프로그래밍 기본 원리 이해 부족: 바이브 코딩에만 의존할 경우, 개발자가 직접 코드를 작성하는 경험이 줄어들어 프로그래밍 기본 원리, 알고리즘, 자료구조에 대한 깊이 있는 이해가 부족해질 수 있다.

• 코드 품질 판단 능력 부족: AI가 생성한 코드를 제대로 이해하고 품질을 평가할 수 있는 능력이 부족해질 수 있다. 좋은 코드와 나쁜 코드를 구별하는 능력은 실무 경험에서 비롯되지만, 바이브 코딩은 이러한 경험을 제한할 수 있다.

• 복잡한 시스템 설계 및 확장성 문제: 바이브 코딩은 프로토타입 제작에는 유용하지만, 수백만 명의 사용자를 지원하는 대규모 시스템으로 확장하는 데에는 한계가 있을 수 있다.

• 여전히 필요한 전통적인 개발 방식: 대규모 시스템이나 높은 안정성을 요구하는 프로젝트에서는 여전히 전문 개발자의 역할이 중요하다.

• 보안 취약점: AI가 생성한 코드에 보안 취약점이 내포될 가능성이 있으며, 이는 시스템의 안전성을 위협할 수 있다.

• 코드 표절 가능성: AI 모델이 기존 코드의 방대한 저장소에서 학습하므로, AI가 생성한 코드가 라이선스가 있는 코드를 표절할 위험이 있다.

• 일자리 감소: AI가 단순 반복적인 코딩을 자동화함에 따라 일부 개발자의 일자리가 감소할 수 있다는 우려가 존재한다.

• 역량 변화 필요: AI 시대에 살아남기 위해 개발자는 AI 코딩 도구 활용 능력, AI 코드 품질 관리 능력, 윤리적 문제 해결 능력 등 새로운 역량을 갖춰야 한다.

• AI 의존성 심화: 모든 작업을 AI에 의존하다 보면 창작자의 기술적 역량이 약화될 위험이 있다.

• 모델 환각: AI 모델은 때때로 잘못된 정보를 포함하는 코드를 생성할 수 있다.

• 잦은 버그 수정: 바이브 코딩은 많은 시간을 버그 수정에 소모하게 만들어 생산성을 저하시킬 수 있다.

바이브 코딩은 분명히 혁신적인 접근 방식이지만, 이러한 단점들을 간과해서는 안 된다. AI 도구를 효과적으로 활용하고, 코드 품질을 유지하며, 개발자의 역량을 강화하는 균형 잡힌 접근 방식이 필요하다.