제목을 좀 자극적으로 달았습니다

1. 컨텍스트 상실
    작업 중 에디터를 닫고 다시 열면, 이전에 작업하던 코드 문맥이나 의도를 잊어버리고 새롭게 코드 제안을 제공하는 경우가 있습니다.
    이는 사용자가 의도한 방향과 동떨어진 제안을 만들어 오히려 혼란을 초래합니다.

2. 부정확하거나 불완전한 코드
    AI가 제안하는 코드가 표면적으로는 그럴듯해 보일 수 있지만, 실제로는:
        의존성 문제가 있거나,
        최적화되지 않은 비효율적인 코드이거나,
        특정 상황에서만 동작하도록 제한된 경우가 많습니다.
    초보자는 AI가 제공한 코드를 신뢰하여 잘못된 방식으로 프로젝트를 진행할 위험이 있습니다.

3. 과도한 의존성
    개발자가 AI의 도움에 너무 의존하면, 기초적인 문제 해결 능력과 코드 작성 실력이 저하될 수 있습니다.
    장기적으로 이는 개발자의 성장을 방해할 수 있습니다.

4. 프라이버시와 보안 문제
    일부 AI 편집기는 사용자의 코드를 외부 서버로 전송하여 분석하므로, 민감한 데이터가 노출될 위험이 있습니다.
    회사 내부 프로젝트나 기밀 코드에서는 사용하기 어려울 수 있습니다.

5. 프로젝트 복잡성 증가
    복잡한 프로젝트에서 AI는 전체 구조를 이해하지 못하고, 특정 모듈이나 부분만 보고 제안합니다.
    이로 인해 프로젝트 전체와 어울리지 않는 코드가 생성될 가능성이 큽니다.

6. 의도 파악의 한계
    AI는 사용자의 의도를 명확히 이해하지 못하는 경우가 많습니다.
    예를 들어, 특정 알고리즘을 개선하려는 의도를 단순히 "코드 줄이기"로 해석하고, 불필요하게 가독성을 낮춘 제안을 할 수 있습니다.

7. 추적 불가능한 버그
    AI가 생성한 코드로 인해 발생하는 버그는 사용자가 작성한 코드가 아니기 때문에 디버깅하기 어려울 수 있습니다.
    특히 AI가 만든 코드가 복잡한 경우, 문제의 원인을 찾는 데 더 많은 시간이 소요됩니다.

8. 협업의 방해 요소
    팀 내에서 AI로 작성된 코드가 다른 개발자에게 공유될 경우:
    코드의 의도를 이해하기 어려울 수 있으며,
    AI가 아닌 사람과의 협업에서 코드 리뷰가 더 복잡해질 수 있습니다.

결론:
    AI 기반 에디터는 생산성을 높이고 복잡한 작업을 단순화하는 데 유용하지만, 다음과 같은 경우 신중하게 사용해야 합니다:

    민감한 프로젝트.
    장기적인 학습과 성장에 집중하고자 할 때.
    팀 협업과 코드의 일관성을 유지해야 할 때.
    즉, AI 에디터는 도구일 뿐, 전적으로 의존해서는 안 됩니다. 적절한 균형과 비판적 사고가 필요합니다.