[AI] 코드는 5배 늘고 리뷰는 4배 느려졌다 — AI 에이전트 시대의 품질 청구서

AI 코딩 에이전트로 PR 생산량은 급증했지만, Faros AI가 22,000명 텔레메트리로 측정한 코드 리뷰 시간은 4배, 사고율은 3배 넘게 늘었다. Pragmatic Engineer·Anthropic·Replit의 대응 사례와 위험 기반 차등 리뷰 전략을 정리한다.

Psychology Culture History

[Psychology] 스톡홀름 증후군: FBI 통계가 뒤집는 대중문화의 착각

1973년 스웨덴 은행 강도극에서 이름을 딴 스톡홀름 증후군은 영화와 뉴스에서 흔히 다뤄지지만, FBI의 1,200건 인질 사건 데이터에서는 8%만 그 징후를 보였다. 기원, 메커니즘, 반증 통계, 리마 증후군과의 대조까지 정리했다.

[JAX] 00. Introduction: JAX 실전 가이드

NumPy 호환 배열에 자동미분과 XLA 컴파일을 결합한 JAX를 다루는 시리즈의 도입 챕터입니다. JAX가 존재하는 세 가지 이유부터 jit·grad·vmap·pmap을 아우르는 8개 챕터 커리큘럼, 학습 목표, PyTorch와의 관계까지 자세히 정리합니다.

[JAX] 01. NumPy와 함수형 패러다임

jax.numpy 배열이 NumPy와 API는 같지만 불변인 이유와 .at[idx].set() 사용법, 그리고 jit·grad 대상 함수가 순수해야 하는 이유를 전역 변수·리스트 append 오작동 예제와 lax.scan 수정 코드로 정리합니다.

[JAX] 02. jit과 XLA 컴파일

jax.jit이 함수를 트레이싱해 jaxpr이라는 중간 표현을 만들고 이를 XLA 컴파일러로 넘겨 기계어로 바꾸는 과정과, 재컴파일이 일어나는 조건·static_argnums·if/for 제어흐름 함정을 코드와 함께 상세히 정리합니다.

[JAX] 03. grad: 자동미분

jax.grad가 코드를 재실행하지 않고 정확한 도함수를 얻는 원리를 수치미분·기호미분과 대조해 설명합니다. forward/reverse-mode 차이, jacfwd·jacrev·custom_jvp를 손으로 검산한 코드로 다룹니다.

[JAX] 04. vmap과 pmap: 벡터화와 병렬화

vmap이 for 반복문 없이 배치 처리를 만드는 배칭 규칙과 in_axes·out_axes 지정법, vmap(grad(f))로 샘플별 기울기를 구하는 조합 패턴, pmap의 현재 상태와 권장 대안(jit·shard_map), pytree 개념을 정리합니다.

[JAX] 05. PRNG와 상태 관리

jax.random.key와 split이 numpy.random 같은 전역 난수 상태 대신 필요한 이유를 키 재사용 버그로 재현하고, 이 상태 전달 방식이 04장 pytree·Optax opt_state와 동일한 원칙임을 다룹니다.

[JAX] 06. Flax·Optax로 신경망 실전

Flax NNX가 2026년 현재 공식 권장 API임을 문서로 확인하고 nnx.Module로 MLP를 정의한 뒤, nnx.split과 jax.grad, Optax adam을 결합해 opt_state를 명시적으로 주고받는 jit 학습 스텝을 만드는 법을 다룹니다.

[JAX] 07. PyTorch에서 마이그레이션

torch.Tensor·autograd·nn.Module·optimizer.step()을 JAX 개념으로 매핑하고, 순수성 위반·전역 PRNG·jit 재컴파일 함정 3가지와 eager 대 trace-and-compile 실행 모델 차이를 실전 코드로 다룹니다.