본 논문은 생성형 AI(GenAI)의 발전과 함께 코드 생성에 점점 더 많이 사용되는 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로, 인간 프로그래머와의 공동 저자 관계에서 발생하는 오류의 구조적 차이를 탐구한다. 인간과 기계 코드 생성의 오류에 대한 공통 취약성을 통해 인지적 오류(인간)와 확률적 오류(기계)의 근본적으로 다른 원인을 밝히고, 이를 "오류의 구조"라는 개념으로 설명한다. 데닛의 기계적 기능주의와 레셔의 방법론적 실용주의를 비판적으로 활용하여 이러한 틀을 개발하고 차별성을 입증하며, 플로리디의 추상화 수준을 이용하여 오류 차원 간의 상호작용과 기술 발전에 따른 진화를 심층적으로 이해한다. 이 분석은 철학자들에게 GenAI의 독특한 인식론적 문제에 대한 구조적 틀을 제공하고, 소프트웨어 엔지니어들에게 더욱 비판적인 관점에서 참여할 수 있는 기반을 제공하는 것을 목표로 한다.
