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AI와 Bash: 대형 정수 처리 오류, 그 비밀을 파헤치다

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AI 코딩 도구가 점점 똑똑해지면서 개발자들의 업무가 한층 더 편해지고 있습니다. 하지만, 인공지능도 때로는 작은 실수로 인해 큰 혼란을 안겨주곤 하죠. 최근 Bash 명령어 출력에서 '큰 정수 정밀도 오류'가 발생해 커뮤니티가 들썩였습니다. 이번 글에서는 Claude Code와 같은 AI 툴에서 벌어진 대형 숫자 처리 오류의 원인과 교훈을 쉽고 재미있게 풀어보겠습니다.

Bash 명령어, 큰 숫자에서 삐끗하다: 현상 소개

여러분은 터미널에서 단순히 다음과 같은 명령을 실행한다고 가정해봅시다.

echo '348555896224571969'

평소라면 입력한 정수가 그대로 출력돼야지만, Claude Code AI 도구에서는 348555896224571970이라는 엉뚱한 값이 나옵니다. 무려 1이라는 미세한 차이지만, 금융 또는 과학적 계산처럼 정밀성이 핵심인 분야라면 치명적일 수 있습니다.

이 현상은 macOS뿐 아니라 Windows 플랫폼에서도 확인되었습니다. 즉, 단순 버그가 아니라 도구의 숫자 처리 방식에서 발생한 근본적인 문제임이 밝혀졌습니다.

AI Bash 도구에서 정수가 바뀌는 실제 화면

원인은 바로 '자바스크립트의 숫자 한계'

도대체 왜 이런 일이 벌어졌을까요? 죄는 JavaScript의 숫자 처리 방식에 있습니다.

Claude Code의 내부는 Bun이라는 JavaScript 런타임 위에서 돌고 있는데, 이때 숫자를 처리하는 데이터 타입이 IEEE 754 표준의 64비트 부동소수점(즉, Number)입니다. 이 방식은 2^53-1, 즉 약 9,007조를 넘는 정수는 정확히 표현하지 못합니다.

우리 사례의 숫자 348555896224571969는 이 안전 최대값을 훨씬 뛰어넘습니다. 그래서 JavaScript가 내부적으로 이 숫자를 처리하는 순간, 자동으로 '가장 가까운 표현 가능한 값'인 348555896224571970로 반올림해버리는 겁니다.

플랫폼에 상관없이 큰 정수는 오차가 발생함

부동소수점 연산의 미묘한 반올림이 실제 오류의 원인

실무에서 왜 중요한가: AI 코딩 도구의 정확성 문제

이런 작은 숫자 오차가 실제 생활에 무슨 문제냐고요? 데이터 분석, 과학계산, 금융거래, 블록체인 등 '절대 정확성'이 요구되는 분야에서는 단 1의 오차가 치명적인 결과를 가져옵니다.

특히, AI 기반 코드 도구나 자동화 툴을 신뢰하고 쓰는 환경이라면, 사용자는 입력값과 출력값의 완벽한 일치만을 믿고 작업을 진행하지 않겠습니까? 이런 한계가 있다면, 반드시 사전에 알고 예방하는 것이 중요합니다.

실제 Claude Code 역시 Bash 명령의 결과를 받아올 때는 정확한 원본 문자열을 모델에 전달하지만, 사용자에게 보여주는 UI 처리 과정에서 부동소수점 변환이 숨어 있다가 결과 화면을 뒤틀어 버립니다.

어떻게 해결할 수 있을까? 안전한 숫자 처리 방법

현재 많은 프로그래밍 언어와 라이브러리에서는 이런 숫자 처리 오류를 피하기 위한 옵션이 마련돼 있습니다.

  • 문자열로 숫자 유지: 아주 큰 숫자는 숫자형으로 처리하지 않고, 처음부터 끝까지 텍스트(문자열)로 보관합니다.

  • BigInt 데이터 타입 활용: JavaScript에서도 ES2020 이후에는 BigInt라는 정수 타입을 지원하게 되어, 임의의 크기 정수를 안전하게 처리할 수 있습니다.

  • 커스텀 JSON 파서 사용: 숫자형 변환이 자동으로 일어날 환경(특히 JSON 처리)에서는, 큰 정수도 문자열로 인식하도록 커스텀 파서를 사용하는 방법이 있습니다.

실제로 Claude Code 측에서도 이 문제를 인지하여, 이후 버전에서는 처리 방식을 고치겠다는 공식 답변을 내놓았습니다.

개발자와 데이터 분석가를 위한 실전 팁!

  • Bash, Python, JavaScript 등 여러 언어에서 큰 숫자를 다루는 때에는 항상 데이터 타입을 점검하세요.

  • 직접 출력 결과를 확인하거나, 중간 과정을 로깅해 정확히 변환되는지 테스트해보세요.

  • AI 기반 자동화 툴을 사용한다면, 문자열 처리 옵션이나 BigInt 지원 여부를 우선적으로 확인하는 것이 중요합니다.

  • 데이터 처리에 민감하다면, 중요한 숫자는 "숫자 문자열"로 취급하여 애초에 반올림과 오차가 발생하지 않도록 하세요.

정확한 데이터의 힘은 사소한 부분에서 갈립니다. AI가 코드를 작성하고, 데이터를 분석하며, 플랫폼과 툴이 점점 전환되는 만큼, 이런 작은 오류 하나도 미래 업무의 큰 차이를 만들어낼 수 있습니다. 이번 사례를 통해 여러분도 실무에서 꼭 알아야 할 '숫자 한계'를 기억해 주세요!

참고

[1] Large integer precision error in Bash command output rendering - GitHub Anthropic

#AI뉴스#인공지능