AI는 당신을 더 빨리 망치게 할 수도 있다
AI Can Make You Suck Faster Too
LLM이 개발 속도를 10배로 높였다면, 왜 에어비앤비나 스트라이프 같은 혁신 기업이 아직 안 나타났을까? 저자는 AI 코딩 도구의 실제 성능을 직접 실험하고, 기술 컨퍼런스에서 '코드 없이 문제없다'는 패널 토론을 목격한 후, AI가 소프트웨어 개발의 진짜 병목을 해결하지 못한다고 주장한다. 코드 작성보다 더 많은 시간이 드는 것은 설계, 보안, 유지보수인데, AI는 그 부분에서 여전히 부족하다는 것이다. 또한 비전문가가 AI에 과도하게 의존하면 보안 취약성과 사회적 위험이 커진다고 경고한다.
AI는 당신이 삽질을 할 줄만 안다면, 삽질을 더 빨리 하게 해줄 뿐이다.
HN 토론
134- orwin
이제 저는 주니어들의 PR을 리뷰하는 데 AI를 사용하기 시작했습니다. 그들이 쏟아내는 코드 양을 따라잡을 수 없었기 때문입니다. 처음에는 형편없었지만, 이제는 제 방법이 생겼습니다: 먼저 코드를 읽고 확실하지 않은 줄에 표시를 한 다음, 어떤 프론티어 모델(여기서는 분석용으로 Claude를 선호합니다. 나머지에는 사용하지 않더라도)에게 PR을 설명하고 제가 표시한 부분에 집중하도록 요청합니다(기본적으로 PR뿐만 아니라 코드를 자세히 설명). 그리고 라이브러리를 검색하도록 합니다. 때로는 제가 놓쳤을 부분(예: 'order_by' 누락이나 1 차이 오류, 기본 라이브러리가 원래 AI가 주장한 대로 코딩되지 않았기 때문에 발생)을 발견하기도 합니다.
또한 리뷰 방식을 바꿨습니다. 1년이 넘었는데도 주니어/신입들이 여전히 길을 잃고 있기 때문입니다. 나이 많은 신입은 도메인 지식에서, 주니어들은 능력 면에서 말이죠. 다른 부서와 논의해 보니 95% 정도가 비슷합니다. 이제 PR을 수정하거나 변경 요청을 추가하는 대신, PR에 전체 단위/기능 테스트를 추가하고 그 테스트를 통과하는 것을 과제로 남겨둡니다. 그들은 AI를 사용할 수 있지만, 수정을 생성하기 전에 코드의 어떤 부분이 작동하지 않는지 찾으려고 노력하라고 말합니다. 제가 계속 그렇게 한다면 그들이 코드에 대한 주인의식을 갖게 되길 바랍니다.
- sriniwasx
제 저장소의 코드 스멜이 사상 최고 수준입니다. 저는 시니어 개발자인데, 바이브 코더들은 얼마나 심할지 상상도 안 됩니다.
- Zakis1
> DeepSeek만 사용하고 LLM이 코딩에 나쁘다는 결론을 내리나요?
블로그 글을 쓰기 전에 실제 프론티어 모델을 사용하고 실제 연구를 해보는 게 어떨까요?
- padolsey
사람들이 LLM을 사용해서 그렇지 않으면 할 수 없었을 실제 유급 작업을 하고 있다는 것을 깨달았을 때, 약간 겸손해지고 충격을 받았습니다. 물론 꽤 명백한 사실이긴 합니다. 하지만 지금까지 저는 그것이 충분한 시간이 있다면 이미 할 수 있는 일에 대한 (거대한) 촉매제일 뿐이라고 생각했습니다. 하지만 아니에요 -- 사람들이 지금 AI가 무엇을 쓰고, 말하고, 만들어야 하는지 알려주지 않았다면 그 작업을 수행할 수 없었을 역할에 고용되어 있는 것 같습니다. 아무도 실제로 그렇게 말하지 않을 것입니다... AI에 덜 능숙한 상사들이 좋게 받아들이지 않을 것이기 때문입니다.
- MrScruff
일반적으로 프론티어 모델은 아직 신중한 감독 없이 사소하지 않은 코드를 안정적으로 작성할 수 없습니다. 테스트를 통과하는 코드를 생성하는 데는 훌륭하지만, 코드 리뷰를 통과하는 코드는 아닐 수 있습니다. 이는 코드 품질에 신경 쓴다면 여전히 무슨 일이 일어났는지 이해하는 인간이 루프에 있어야 하며, 그것이 병목 지점이 된다는 것을 의미합니다. 그리고 덜 훈련된 사람들은 실제로 점점 더 의존하게 될 것입니다.
그러나 시간이 지남에 따라 감독이 없거나 적어도 할 수 있는 문제의 복잡성은 증가하고 있습니다. 그리고 모델은 이미 코드 품질에 대해 크게 신경 쓰지 않는 특정 유형의 문제를 해결하는 데 탁월하며, LLM 이전 세계에서는 시도조차 하지 않았을 것입니다. 주말에 저는 Claude를 사용하여 제 오디오 장치 중 하나의 컴파일된(소스 없음) 펌웨어에 기능을 추가하고 있었습니다. 어셈블리 패치와 사용자 정의 DSP 코드로 워크플로 기능을 추가하는 것이었습니다.
코딩에서 다른 영역과 마찬가지로, 나타나고 있는 것은 들쭉날쭉한 지능입니다.
- dr_dshiv
"저는 이 10배 마법에 동참할 수 있는지 보고 싶었습니다. 말로만 하는 대신 실제로 해보기로 하고, 작업 중이던 프로젝트에 사용할 DeepSeek 크레딧을 10달러어치 구매했습니다."
와우. 그게 바로 핵심이군요!
- Lapalux
AI 이전에는 제 나쁜 코드의 한계는 하루에 입력할 수 있는 코드의 양이었습니다.....
이제 AI 덕분에 출력을 10배로 늘릴 수 있고, 나쁜 코드도 10배로 늘릴 수 있습니다!
- _superposition_
제 10배는 코드 작성이 아닌 다른 데서 나오는 것 같습니다. 예를 들어 LLM은 저보다 bash를 훨씬 잘 다룹니다. 너무 좋아서 셸을 떠날 필요가 없습니다. Jira? ServiceNow? 하! Claude, 그 티켓 업데이트해. 내 기록과 git 커밋 확인하고 스탠드업 작성해. 저는 터미널을 떠나지 않습니다.