요즘 AI를 활용해 코딩하는 사람이 많아지면서 ChatGPT와 Claude 중 어떤 AI가 코딩에 더 유리한지 궁금해졌습니다.
그래서 두 AI에게 동일한 코딩 문제를 똑같이 입력하고 결과를 비교해봤습니다.
이번 테스트에서는 단순히 코드를 만들어주는 것뿐만 아니라 문제 이해도, 코드 정확성, 오류 수정, 설명 능력 등을 함께 살펴봤습니다.
같은 조건으로 코딩 문제 입력하기
공정한 비교를 위해 ChatGPT와 Claude에 동일한 문제와 조건을 입력했습니다.
예를 들어 다음과 같은 요청을 했습니다.
“사용자가 입력한 숫자 중 가장 큰 숫자를 찾아주는 프로그램을 작성해주세요. Python을 사용하고 코드에 주석을 포함해주세요.”
같은 조건으로 요청한 뒤 각각 어떤 코드를 만들어주는지 비교했습니다.
테스트 1. 버그 찾기
비교 포인트: 오류 발견 능력, 설명의 이해도, 수정 정확성
테스트 2. 실전 프로그램 만들기
비교 포인트: 요구사항 반영, 코드 완성도, 예외 처리
테스트 3. 코드 리팩토링
비교 포인트: 코드 개선 능력, 가독성, 설명력
테스트 4. 조건이 많은 코딩 문제
비교 포인트: 복잡한 요구사항 처리, 예외 처리, 코드 구조
테스트 5. 실제 코드 작성 + 테스트까지
비교 포인트: 실제 동작 가능성, 예외 처리, 사용자 경험, 개선 아이디어
테스트 결과
먼저 간단한 코딩 문제에서는 두 AI 모두 비교적 빠르게 해결 방법을 제시했습니다. 기본적인 문법이나 알고리즘 문제에서는 큰 차이를 느끼기 어려웠습니다.
다만 문제의 조건이 복잡해질수록 답변 방식에서 차이가 나타났습니다.
ChatGPT는 문제를 단계별로 나누어 설명하거나 여러 가지 해결 방법을 제시하는 부분이 편리했습니다. 특히 코드를 작성한 뒤 왜 이렇게 작성했는지 설명을 함께 확인하기 좋았습니다.
Claude 역시 긴 코드를 한 번에 분석하고 전체적인 구조를 파악하는 데 강점을 보여줬습니다. 기존 코드를 수정하거나 개선하는 테스트에서도 꽤 자연스럽게 접근했습니다.
오류 찾기 테스트에서는?
일부러 오류가 포함된 코드를 제공하고 문제점을 찾아보도록 했습니다.
두 AI 모두 문법적인 오류나 명확한 논리 오류는 비교적 쉽게 찾아냈습니다. 하지만 단순히 오류를 찾는 것과 실제 실행 환경에서 발생할 수 있는 문제까지 정확하게 예상하는 것은 조금 다른 문제였습니다.
따라서 AI가 작성한 코드는 그대로 믿기보다는 직접 실행해서 확인하는 과정이 중요하다는 점도 알 수 있었습니다.
직접 테스트해보니
이번 테스트에서 가장 인상적이었던 점은 두 AI 모두 코딩 작업에서 상당히 유용하다는 것이었습니다.
특히 개발자가 모든 코드를 처음부터 직접 작성하기보다는 AI에게 초안을 만들게 한 뒤, 직접 검토하고 수정하는 방식으로 활용하면 작업 시간을 줄이는 데 도움이 될 것 같았습니다.
반면 복잡한 문제에서는 AI가 그럴듯하지만 실제로는 잘못된 코드를 만들어낼 가능성도 있기 때문에 테스트와 검증은 반드시 필요했습니다.
어떤 사람에게 추천할까?
ChatGPT는 코딩을 배우면서 코드에 대한 설명을 자세하게 받고 싶은 사람이나 여러 해결 방법을 비교해보고 싶은 사람에게 잘 맞는 편이라고 느꼈습니다.
Claude는 긴 코드나 기존 프로젝트의 코드를 분석하고 구조적으로 수정하는 작업에서 활용해보기 좋았습니다.
하지만 이번 테스트만으로 어느 한쪽이 무조건 더 뛰어나다고 판단하기는 어려웠습니다. 사용하는 언어, 문제의 종류, 프롬프트 작성 방식에 따라서 결과가 달라질 수 있기 때문입니다.
결론
이번 ChatGPT vs Claude 코딩 테스트를 직접 진행해보니 두 서비스 모두 코딩 보조 도구로 충분히 활용할 만했습니다.
무엇보다 중요한 것은 AI가 작성한 코드를 그대로 사용하는 것이 아니라 직접 실행하고 검증하는 과정이라고 생각합니다.
결국 “ChatGPT가 더 좋다”, “Claude가 더 좋다”라는 단순한 결론보다는 자신이 주로 어떤 코딩 작업을 하는지에 따라 두 AI를 번갈아 사용해보는 것이 가장 좋은 방법이라고 느꼈습니다.