이런 오류는 AI를 사용하지 않아도 종종 발생해 왔습니다. 동시성, 상태 관리, 조건 분기, 데이터 관계를 다루는 코드에서는 언제든지 나타날 수 있습니다. 다만 AI가 코드를 만들어 주는 환경에서는 이 문제가 더 늦게, 더 깊게 숨어들 수 있습니다. AI가 만들어 낸 코드는 문법적으로 완성도가 높고, 겉으로 보기에 잘 짜인 코드처럼 보이기 때문입니다.

그래서 논리 오류는 위험합니다. 에러가 없기 때문에 의심하기 어렵습니다. 잘 돌아가는 것처럼 보이기 때문에 그대로 배포되며, 실제 서비스 환경에서 조용한 손실을 만들어 냅니다. 성능 저하, 데이터 누락, 중복 처리, 상태 불일치 같은 문제들이 이상하다는 말로만 남게 되는 이유가 바로 여기에 있습니다.

용이의 분배 로직 역시 이 범주에 속해 있었습니다. 실제 서비스 환경에서는 일부 요청이 누락되었고, 일부 처리는 중복되었지만 코드 동작은 문제가 없었습니다. 이는 전형적인 논리 오류입니다.