AI 툴로 아마존 코딩 테스트 통과? 코딩 테스트 실력 검증, 이대로 괜찮을까

최근 미국 콜롬비아대 학생 Roy Lee가 개발한 AI 치팅 툴 ‘Interview Coder(인터뷰코더)’는 전 세계 IT 채용 시장에 충격을 안겼습니다. 그는 이 도구를 활용해 아마존, 메타, 틱톡 등 빅테크 기업의 코딩 테스트를 통과하고 실제 인턴십 오퍼까지 받았다고 밝히며, 자신의 실시간 치팅 과정을 유튜브에 공개했어요. 이 사건은 “AI로 코딩 테스트를 뚫는 게 가능하다”는 사실을 증명했을 뿐 아니라, 현재의 채용 검증 방식이 과연 실력을 제대로 평가할 수 있는지 근본적인 질문을 던졌죠.

모두가 AI의 도움을 받아 프로그래밍하는 시대에, AI 없이 문제를 푸는 형식의 인터뷰는 현실과 맞지 않는다.”
- 로이 리

그는 실제로 600시간 넘게 LeetCode 문제를 풀며 준비했지만, 이 과정이 너무 비현실적이고 고통스러워 결국 AI로 ‘게임의 규칙’을 바꿨다고 밝혔습니다.

이미지=인터뷰코더

코딩 테스트, 정말 실력 검증이 안 될까?

Roy Lee의 AI 치팅 사건은 단순한 부정행위 논란을 넘어, IT 채용 시장의 평가 방식 자체에 대한 문제 제기로 이어졌습니다.

현행 코딩 테스트의 한계

우리가 흔히 준비하는 LeetCode, HackerRank 같은 국내외 유명 코딩 테스트 플랫폼은 정해진 시간 안에, 제한된 환경에서, 암기형·패턴 기반 문제풀이를 요구합니다. 이 방식은 기본적인 코딩 실력, 문제 해결의 논리적 사고, 알고리즘 이해도를 빠르게 평가하는 데는 여전히 효과적입니다. 하지만 다음과 같은 한계도 명확합니다:

실제 업무와의 괴리: 현업에서는 인터넷, 문서, 동료, AI의 도움을 받아 문제를 해결합니다.
AI 치팅의 용이성: 공개된 문제, 패턴화된 풀이 방식은 AI가 쉽게 답을 찾아낼 수 있습니다.
협업·커뮤니케이션 역량 미평가: 실제 개발은 팀과의 소통, 코드 리뷰, 문서화 등 다양한 역량이 요구되지만, 기존 테스트는 이런 요소를 반영하지 못합니다.

실제로 많은 지원자들이 AI나 외부 도움을 받아 문제를 푸는 사례가 늘면서, 기업들은 코딩 테스트 결과만으로 실력을 신뢰하기 어려워진 것도 사실입니다.

반론과 대안: 잘 설계된 코딩 테스트는 여전히 유효하다

물론 이런 비판에 반론도 존재합니다. 여전히 많은 전문가들은 이렇게 말합니다.

“잘 설계된 코딩 테스트는 기본적인 프로그래밍 역량을 빠르게 검증하는 데 여전히 유용하다.”

특히 단순히 정답만 확인하는 방식이 아니라:

실무에 가까운 문제 출제
코드 리뷰 과정 포함
풀이 방법을 설명하는 과정 평가

등을 포함하면 코딩 테스트도 기본적인 문제 해결 능력과 사고 과정을 평가할 수 있습니다. 또한 최근에는 오프라인 코딩 테스트, 실시간 코드 리뷰·팔로업 질문, 코드 작성 과정 모니터링 등 다양한 보완책도 등장하고 있어요.

결국 문제는 ‘코딩 테스트 자체’가 아니라, ‘어떤 방식으로, 무엇을 평가하느냐’에 달려 있습니다.

개발자에게 필요한 진짜 역량

Roy Lee 사건이 보여준 핵심은 단순히 “코딩 테스트가 무용하다”는 주장이 아닙니다. 진짜 문제는 현업에서 요구되는 역량과 채용 과정에서 평가되는 역량 사이의 간극에 있습니다. 실제 개발 현장에서 마주하는 문제는 정형화된 알고리즘 풀이보다 훨씬 복합적이고 비구조적입니다. 예를 들어, 새로운 기능을 개발할 때 어떤 기술 스택을 선택할지, 성능 병목을 어떻게 해결할지 등은 단순한 정답이 존재하지 않는 문제입니다.

이러한 상황에서 중요한 역량은 다음과 같습니다.