AI에게 물어보는 순간 당신의 권위는 사라진다

여기서는 조금 반대한다. 사람들은(때로는 나도) 게으른 길을 택해서 에이전트가 질문에 답한 내용을 그대로 전달할 수 있는데, 그렇게 해서는 안 된다. 그 시점에서는 '내가 대신 구글링해줄게' 링크와 별로 다를 바 없다. 하지만 내가 에이전트를 사용해 찾은 내용을 전달하더라도, 보통은 여전히 프롬프트를 작성하고, 정보를 찾아달라고 요청하고, 그 외에도 에이전트를 걸러서 관련 정보만 남기는 작업을 해야 했다. 내가 그렇게 하는 이유는 해당 주제에 대한 나의 특정 전문성 때문일 가능성이 높고, 그건 당신이 스스로 에이전트에게 물어봐서 찾을 수 있는 것과는 다른 것이다.

사람들에게 Slack에서 '@here'를 쓰지 않도록 가르치는 데 아마 10년이 걸렸고, 이메일의 평균 응답 시간은 10분이 아니다. 기술이 나오면 많은 사람이 몇 년 동안 헤매다가 마침내 어떤 에티켓이 형성된다. 항상 있는 일이다.

누군가가 구글 검색 첫 번째 링크를 나에게 던지면서 자기는 읽지 않았고 내용도 전혀 모른다고 말한 게 언제였는지 기억나지 않는다. 그런데 Claude와의 다양한 1-1 및 공개 상황에서 그런 일이 항상 벌어진다.

그런 논의에서 사람들은 종종 이것을 '자, 내가 Claude에게 물어봐줄게' 같은 항의의 의미로 쓰지 않고, 진심으로 '이 주제를 Claude에 복사해서 붙여넣었더니 Claude가 이렇게 말했다. 나는 너에게 고기 중계를 하고 있을 뿐이고, 여기에 단 1마이크로초의 시간도 투자하지 않았다'는 뜻으로 쓴다. 당연히 기대하는 바는 당신이 그들이 투자하지 않은 노력을 투자하리라는 것이다.

나의 전략이자 희망은 10년을 기다려 보는 것이다. 아마 나아질 것이다.

나는 LLM에 상당히 반대하는 편이고, 주로 인간적인 관점에서 그렇다. LLM은 그 작업에 들어간 실제 생각과 경험은 전혀 고려하지 않고 우리를 산출물로만 환원한다. 그 생각과 경험은 말 그대로 그들의 학습 데이터에 없다.

우리가 이런 방향으로 밀어붙이기로 결정한 세상에 살고 있다는 게 안타깝다.

나는 100% 바이브 엔지니어링으로 진행한 업무 프로젝트를 시작해서 어디까지 가는지 실험해 보고 있다. 작동하는 것처럼 보이지만, 그 과정에서 너무 많은 실수를 해서 프로덕션 준비 상태까지 갈 수 있을지 아직 불분명하다는 것을 알 수 있다.

최근 미술관에서 대리석 조각을 보고 있었다. 그리고 생각했다. 이 예술가는 아마 이 조각 전체를 감상한 누구보다도 엄지발가락을 조각하는 데 더 많은 시간을 썼을 것이다.

그 속도가 바로 우리가 소프트웨어 엔지니어링에서 예전에 가지고 있던 것이다. 그렇게 많은 세심한 장인 정신, 그냥 대충 내던져진 코드 한 줄도 없었다. 그런데 이제 우리는 명확한 끝도 없이, 더 크고 더 나은 모델이 우리를 앞으로 끌어올려 주리라는 기도만 하면서 어떤 방향으로 나아가고 있다.

우리를 다른 동물과 구별해 주는 것(우리의 지성)을 이렇게 열심히 제거하려 한다면, 인간으로 존재하는 의미가 무엇인가?

내가 정말 극도로 답답하게 느끼는 한 가지는, 코드를 배포하려 할 때 항상 얼굴을 때리는 터무니없이 고통스러운 장애물이 있을 수 있고, 모두가 겉으로는 공감하는 듯하지만, 의심스러운 규정 준수 이유 때문에 바꿀 수 없거나, 어쩌면 장벽을 낮추면 코드 품질 관리가 위협받을 수 있기 때문에 바꿀 수 없다는 점이다. 그건 이해한다.

그런데 물론, 해결되지 않은 단서가 무엇이든 간에, 규정 준수 기준을 충족하는지에 대한 고려도 거의 없이, 오직 AI 에이전트를 위해서만, 인간을 위해서는 아니고, 그 모든 과속 방지턱이 기록적인 시간에 철거된다.

장애물이 해결됐다. 그냥 AI 에이전트에게 우회하라고 하면 된다!