AI가 내 컴퓨터공학 학위를 망치고 있다
AI is destroying my CS degree
컴퓨터공학과 학생인 저자는 대학이 AI를 두고 '절대 쓰지 마라'와 '반드시 써라'를 오가며 혼란을 키우고, Claude로 만든 부실한 과제 브리프와 늘어난 워크로드, 데이터 대시보드로 감시당하는 튜터의 현실을 꼬집는다. 컴퓨터공학이 끝났다는 비관론에도 굴하지 않고 통계를 재미로 배우고 싶다는 솔직한 경험담이다.
나는 배우러 왔다, 젠장, 3,000단어짜리 과제에 딸린 15개 산출물의 표면만 긁고 끝내려고 온 게 아니라고.
HN 토론
109- tcdent
> 정말 큰 학습 곡선이었어요.
저는 20년 넘게 이 일을 전문적으로 해왔는데도 매일 뭔가를 배웁니다. 지난 몇 년간 AI 증강 덕분에 더 많이 배우고, 더 빨리 움직이며, 작업하는 시스템을 더 깊이 파고들게 되었습니다.
CS 학위가 성공적인 커리어에 필요한 모든 도구를 제공해줄 거라고 기대할 수는 없었죠. 그저 발을 들여놓을 수 있는 기본기를 제공했을 뿐입니다.
AI는 당신이나 교육을 대체하는 게 아닙니다. AI는 당신이 이해하고 습득할 수 있는 것의 기준을 높이는 것입니다. 기술적인 사고방식(그리고 독학)을 가진 사람으로서, 제가 바란 것은 오직 계속 배우는 것뿐이었습니다.
- dahart
학생과 교사 모두에게서 이 말을 점점 더 많이 듣고 있어요. 교육계에 있는 모든 사람이 좌절하고 아직 AI를 교육에 생산적으로 활용하는 방법을 찾지 못한 것 같습니다.
솔직히 저도 직장에서 학습을 위해 AI를 어떻게 쓸지 고민 중입니다. (제 근무 환경은 100% AI에 올인하고 있어요.) 모두가 AI 코딩이 우리를 게으르게 만들고 있으며, 옛날식 줄 단위 리뷰를 하기엔 코드를 너무 많이 생산한다는 걸 보고 인정합니다. 어떤 사람들은 에이전트 팀을 써서 리뷰할 가망이 전혀 없는 수백만 줄의 코드를 뽑아내고 있죠. 우리는 아직 에이전트 코딩을 하면서 품질을 높게 유지하고 복잡성을 낮추는 방법을 모릅니다. 그저 테스트를 많이 작성하게 하고 문제가 생기면 고치기 쉽기를 바랄 뿐이죠. 에이전트는 미래에 광범위한 아키텍처 설계를 더 잘하게 되겠지만, 확실히 아직 거기까지는 아닙니다.
> 관련된 작업량도 세 배로 늘었다
이건 AI 사용의 큰 아이러니 중 하나일 겁니다. 다른 학생들에게서도 이 말을 들었어요. 문제는 난이도가 손수 조정된 옛날식 과제가 LLM에게는 너무나 쉽기 때문에, 교사들이 난이도를 확 올려서 학생이 실제로 과제에 시간을 좀 써야 하도록 만들어야 한다는 겁니다. 하지만 LLM은 매달 좋아지고 있고 난이도는 너무 높아서 어떤 학생도 손으로 과제를 해낼 수 없으며, 이제 과제 설계의 작은 오류가 필요한 노력과 시간에 큰 오류를 초래할 수 있습니다.
- moomin
지금까지의 답변들은 이게 전통적인 CS 과정이 취업에 더 이상 그다지 유용하지 않다고 불평하는 글이라고 가정하고 있네요.
그게 아닙니다. 사실 이 글은 순전히 배우고 싶어서 진심으로 배우려는 사람이 AI가 자신의 학업에 어떻게 혼란을 일으키고 있는지 이야기하는 겁니다.
- simonw
지금 교육자들이 부럽지 않네요.
AI는 분명히 가르치고 평가하는 방식을 바꿔야 한다는 뜻입니다. 하지만 우리는 이제 겨우 몇 년째이고, 이 도구들로 효과적인 교육이 어떤 모습일지는 여전히 극히 불분명합니다.
가장 최악인 점은 평가 루프가 여러 해 단위로 측정된다는 거죠! 오늘 새로운 교육 방식을 시도하기 시작하면 현재 학생들이 3~6년 후 졸업할 때까지 그것이 얼마나 잘 작동하는지 확실히 알 수 없습니다.
학생들은 사실상 모두 검증되지 않은 새로운 학습 및 교수 방식의 실험 대상이 되는 셈입니다.
- laserbeam
안녕하세요.
먼저, OpenProcessing에서 사이드 프로젝트를 하며 시간을 보낸 것 축하해요. 동기를 유지하고 계속 배우게 해주는 프로젝트를 계속하세요.
우리도 겪어봤어요, 학습 경로에서 길을 잃는 일을. AI 이전에도 CS 여정에 압도되는 때가 있었죠. 극복할 거예요, 걱정 마세요.
CS 학위는 학습 여정의 끝이 아니었어요. 항상 _얼마나 투자하느냐_가 관건이었죠. 연습하는 것을 배우게 되고, 대학은 마침 연습하기 좋은 장소일 뿐입니다. AI 하네스를 최적화하든, CPU 캐시가 어떻게 작동하는지 이해하든, GPU에서 픽셀을 처리하든, 분산 컴퓨팅 원리를 익히든... 그 모든 것이 언젠가 당신을 더 나은 사고를 하는 사람으로, 그리고 하는 일을 잘하는 사람으로 만들어줄 겁니다.
호기심을 잃지 마세요.
- johsole
예전에는 AI가 소프트웨어 관련 일자리(소프트웨어 개발/테스트/프로젝트 관리 등)를 모두 없앨까 봐 많은 불안을 느꼈습니다. 실제로 앞으로도 그럴 가능성이 여전히 크다고 생각해요. 산업을 하나 골라 그 분야의 전문가가 되려고 하세요. 여전히 누군가는 프롬프트를 넣고 새로운 기능을 상상해내야 합니다. 프롬프트로 해결할 수 없는 것들도 여전히 있는데, 그것들은 기술적인 측면이 아니라 관계적인 측면에 있습니다. 현재 CS 학위, 수학 학위, 물리 학위를 하고 있거나 하고 싶어 하는 사람에게 뭐라고 말할지 잘 모르겠네요. 아마 안정적인 수입을 원한다면 영업을 잘하라고 말할 것 같습니다.
- sh-run
요즘 AI가 제 코드를 훨씬 더 많이 작성하고 있지만, 저는 여전히 제가 만드는 것, 특정 설계를 선택한 이유, 대안 간의 트레이드오프에 대해 지능적으로 말할 수 있어야 합니다. 문제를 고칠 때도 무엇이 왜 망가졌는지 이해하는 것이 여전히 중요합니다. 규제 준수가 중요한 환경에서 운영되거나 고품질 제품 제공을 중요시하는 어떤 조직에서도 그건 결코 변하지 않을 거라고 생각합니다.
프로그래밍이 '더 쉬워지는' 것이 프로그램을 이해하는 것을 더 쉽게 만들거나 덜 중요하게 만들지는 않는다고 생각합니다. 위의 모든 것이 사라진다 해도, 컴퓨터 과학은 문제를 사고하는 방법에 대해 많은 것을 가르쳐 주었다고 생각합니다.
- andai
> 과제 설계는 완전히 망가졌다. 아니, 애초에 완벽했던 적은 없지만.
제 대학에서는 첫날부터 아무것도 실제로 가르치기 전에 어셈블리 과제를 내줬어요. 실습 안내서에는 "1학년 프로그래밍 과목이 큰 도움이 될 것입니다"라고 적혀 있었죠. 웃기죠. 원래는 2학년 과목이었는데 별 이유도 없이 그대로 1학년 1학기로 옮긴 모양이에요.
다른 대학, 다른 과목에서도 비슷한 경험을 했습니다. 네덜란드라서 다른 나라와 다를 수도 있지만, 제 경험상 대학은 실제로 뭔가를 가르치기보다는 이미 내용을 아는 사람을 걸러내는 필터 역할을 주로 합니다.
절반 이상이 1학년을 낙제하고(그리고 5년 동안 재수강 금지), 이는 정상적이고 받아들여지는 것으로 여겨집니다. 그래서 이건 무엇보다도 선별 메커니즘에 가깝습니다.
그래서 지금 대학을 고르는 친구에게 "그들이 실제로 뭔가를 가르쳐 줄 거라고 기대하지는 마"라고 말했는데, 교육 기관에 대해 참 슬픈 말이죠.
전반적으로 엄청나게 별로였음에도 불구하고, 저는 대학이라는 개념 자체를 매우 좋아하고 그곳에서 보낸 시간의 많은 측면, 특히 프로젝트들을 즐겼습니다. (그리고 YouTube에서 다른 대학의 강의를 몇 개 따라 들었는데, 실제 학습과 — 하늘에 맹세코 — 실제 기쁨을 경험했습니다!)