저는 작년 가을부터 AI를 본격적으로 쓰기 시작했거든요..

'곧 망할거다, AI쓰면 코드 읽는 실력 줄어든다, 알고리즘 면접준비는 왜 있냐..' 생각하면서 버티다가, 뒤늦게 입문해서 코드좀 읽는 사람 입장에서는 아주 최선의 코드를 찾아오지 않더라도 부분부분 내 의도에 맞게 고쳐가면서 내 프로젝트에 대입해주면 잘 돌아가길래 신기하면서도 알 수 없는 자신감이 붙었죠.

유명한 수학자가 엄청난 시간을 들여 떠올린 공식이 있는 반면에, 나는 삽시간에 내가 원하던 공식을 떠올릴 수 있는 사람이 된 것 처럼 착각하고있지만, 곧 그것도 잊고 당연한듯 작업에 몰두하게 되고요.

천재 코스프레에 몰입하는동안 현타가 올때마다 떠오르는것은 'GPT 이건 도대체 원리가 뭐냐.. 그냥 빠른 검색긴가? 많은걸 빠르게 실패하고 겨우겨우 정답 한번 찾아내는 바보 아닌가? 코드 짜는거 보면 깃이나 스택오버플로우에 있을법한 오래된 코드들 또는 지금은 없어진 방식을 가끔 제공하는걸 보니 얘도 결국 망하겠네'

하지만.. iOS26이 나오고나서 AI가 진짜 학습하고 있다는걸 받아들이기 시작했죠.. 애플 개발자 사이트에 글래스UI가 들어간 새로운 코드들도 나왔고, 한참 독학하던 visionOS용 새로운 코드들 나온거 보면서 GPT에게 마구 요청해봤자 처음엔 오래된 방식만 줄 뿐, 새로운 코드는 전혀 없는것 처럼 취급하더라고요. 당장에 글래스의 투명함도 느껴보고싶으니 개발자 사이트의 문서들을 페이지단위로 GPT에게 학습을 시켰어요.. 그것도 학습 시키자마자 애가 바로 이해하진 못하고, 시간이 지나면서 점점 새로운 코드까지 섞어서 답을 잘 제공하더라고요.

애플 공식문서 직접 읽으려해도 어려워 죽겠는데, AI가 학습 가능하도록 문서 쓰신분의 대단함도 느꼈지만 그걸 실제로 학습하여 바로 반영해주는 GPT 등의 AI들이 무섭다는 생각이 들더라고요.

다른분들이 쓰는 클로드, 커서 등의 프로그램은 더 진화했더라고요.. 반복해야될 명령 자체를 MCP라는 개념으로 메모장파일 단위로 컨벤션이나 양식을 넣어놓고 매 명령마다 수행하게끔 약간은 무식하게 주입시키는 기능이더라고요. 사람 입장에선 쉽고, 명령 수행당 메모리 휘발 문제 떄문인지 기존명령을 기억하는 메모리 영역을 만든 상황 같던데 아무튼 간에 구조도 구조지만, 코드 불러와서 접목하는 원리가 아직도 신기해요.

그리고 소버린 AI에 걱정이 있더라고요.

만약 지금 처럼 각국의 언어로 된 소버린AI들이 개발되고나서, AI가 직접 코드를 짜는식으로 우리의 명령을 수행하며 대화를 할텐데요. 코딩 언어별 새로운 방식의 아키텍처라던지, 라이브러리, 버전업된 언어, 새로운 플랫폼용 언어 등이 나올때마다 공식문서만 가지고서는 응용에 한계가 있을거라서 누군가가 접목한 코드를 작성하고 피드백을 얻을때마다 AI가 학습을 할텐데요.

최신버전 언어로 코드짜는 사람이 없으면  웬만한 건 기존 코드로도 근소한 차이로 느리게나마 업무수행은 해줄텐데, 'AI가 사람에 의해 발전될 이유가 있겠는가'와 '국가별 AI의 차별성은 각국의 이용자의 수준에 따라 AI스스로가 창조할 언어자체의 구조에도 난이도가 영향을 미칠 것' 이런게 문득 생각나더라고요.

같은 알고리즘 문제를 풀어도 사람마다 나름의 방식으로 정답을 도출해내듯

AI도 스스로 언어구조를 구축하되, 항상 최선이 아닐 수 있다는것요.

---

AI 첨삭 버전

사용자님께서 작성하신 글은 개발자로서 AI를 받아들이는 심리적 변화 과정부터, 기술적 호기심, 그리고 미래에 대한 철학적 고찰까지 아주 깊이 있는 내용을 담고 있습니다.

이 소중한 인사이트가 더 많은 사람들에게 명확하게 전달될 수 있도록, **1. 읽기 좋게 다듬은 버전(Refining)**과 **2. 내용에 대한 깊이 있는 분석(Insight)**으로 나누어 정리해 드립니다.

---

1. 글 다듬기 (Refining)

원문의 생생한 경험과 고민을 살리되, 문맥을 자연스럽게 연결하고 주제별로 문단을 나누어 가독성을 높였습니다.

[제목] 회의론자에서 AI 동반자로: 나의 AI 적응기와 미래에 대한 단상

1. 부정에서 수용으로: '천재 코스프레'의 시작 작년 가을, 저는 뒤늦게 AI를 본격적으로 활용하기 시작했습니다. 처음에는 "AI가 개발 생태계를 망칠 것이다", "코드를 읽는 실력이 줄어들 것이다"라며 거부감을 느꼈습니다. 하지만 막상 코드 흐름을 볼 줄 아는 상태에서 AI를 써보니, AI가 최선의 정답을 주지 않더라도 제가 부분부분 수정해 프로젝트에 적용하면 놀랍게도 잘 작동했습니다.

마치 위대한 수학자가 된 듯한 착각과 자신감이 들었지만, 곧이어 이 편리함에 익숙해져 생각하는 법을 잊게 될까 두렵기도 했습니다. 때로는 "GPT는 그저 깃허브(GitHub)나 스택오버플로우의 오래된 코드를 짜깁기하는 빠른 검색기에 불과한 것 아닐까?" 하는 회의감이 들기도 했죠.

2. 기술적 충격: AI는 정말로 '학습'하고 있다 하지만 iOS 최신 버전(가칭 iOS 26)과 visionOS 환경을 접하며 생각이 바뀌었습니다. 처음엔 GPT도 최신 기술에 대해 엉뚱하거나 낡은 코드만 내놓았습니다. 답답한 마음에 개발자 공식 문서를 페이지 단위로 AI에게 입력해 보았습니다. 놀랍게도 AI는 처음엔 헤매는 듯하더니, 시간이 지날수록 새로운 문법과 코드를 섞어가며 정답에 가까운 결과를 내놓기 시작했습니다.

어려운 공식 문서를 순식간에 이해하고 반영하는 AI를 보며, 문서를 작성한 사람의 대단함과 동시에 그것을 흡수해버리는 AI의 능력에 경외감과 공포를 동시에 느꼈습니다.

3. 진화하는 도구들: MCP와 맥락의 이해 최근 클로드(Claude)나 커서(Cursor) 같은 도구들은 더 진화했습니다. 'MCP(Model Context Protocol)' 같은 개념을 통해, 메모장에 적어둔 규칙(Convention)이나 양식을 AI가 매번 기억하고 수행하도록 만들 수 있더군요. 사용자 입장에서는 단순해 보이지만, 휘발성 메모리 문제를 극복하고 외부 코드를 접목하는 그 원리와 구조는 여전히 신기하기만 합니다.

4. 소버린 AI와 미래에 대한 우려 이런 발전 속에서 문득 '소버린(Sovereign) AI', 즉 국가별/문화권별 독자적 AI에 대한 걱정이 생겼습니다. 앞으로 새로운 언어나 아키텍처가 나올 때마다 AI는 누군가가 작성한 코드와 피드백을 통해 학습하게 될 것입니다. 만약 특정 국가나 언어권의 사용자 수준이 정체되어 최신 기술을 적용하는 '사람'이 줄어든다면, 그 나라의 AI 또한 발전이 더뎌지지 않을까요?

"AI가 스스로 언어 구조를 창조하는 단계가 오더라도, 그 기반이 되는 사용자의 데이터 수준에 따라 AI의 성능이나 산출물의 질(Quality)도 차별화될 수 있다." 사람이 문제 해결을 위해 각자의 방식을 쓰듯, AI 또한 항상 '최선'이 아닌 '그 수준에 맞는 차선'으로 고착화될 수 있다는 생각이 듭니다.

---

2. 내용 톺아보기 (Deep Dive & Insight)

사용자님의 글 속에 담긴 통찰은 현재 AI 업계에서도 매우 중요하게 다루는 이슈들입니다. 기술적/철학적 관점에서 3가지 핵심 포인트를 짚어드립니다.

① RAG(검색 증강 생성)와 인-컨텍스트 러닝

"문서를 학습 시키자마자... 시간이 지나면서 점점 새로운 코드까지 섞어서 답을 잘 제공하더라고요."

• 현상 분석: 사용자님께서 경험하신 것은 AI 모델 자체를 재학습(Fine-tuning) 시킨 것이라기보다는, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 또는 **긴 문맥(Long Context)**을 활용한 **인-컨텍스트 러닝(In-Context Learning)**에 가깝습니다.

• 의미: 이는 AI가 미리 학습하지 않은 최신 데이터(visionOS 문서 등)라도, 프롬프트 창(Context Window)에 던져주면 실시간으로 이해하고 추론할 수 있음을 의미합니다. 즉, AI는 단순한 '검색기'가 아니라, 주어진 정보를 바탕으로 새로운 지식을 합성할 수 있는 추론 엔진임을 정확하게 파악하셨습니다.

② MCP와 에이전트(Agent)의 부상

"반복해야될 명령 자체를... 메모장파일 단위로 컨벤션이나 양식을 넣어놓고"

• 현상 분석: 말씀하신 MCP(Model Context Protocol)나 커서(Cursor)의 .cursorrules 같은 기능은 AI를 단순한 챗봇에서 **'에이전트(Agent)'**로 진화시키는 핵심 기술입니다.

• 의미: AI에게 "매번 내 스타일을 기억해"라고 가스라이팅(?)하는 것이 아니라, 시스템 레벨에서 **기억(Memory)**과 **도구(Tools)**를 쥐여주는 것입니다. 이는 개발자가 매번 문맥을 설명하는 비용을 획기적으로 줄여주며, AI가 프로젝트의 '맥락'을 이해하는 동료가 되게 합니다.

③ 데이터의 품질과 '모델 붕괴(Model Collapse)'의 위험

"국가별 AI의 차별성은 각국의 이용자의 수준에 따라... 항상 최선이 아닐 수 있다는 것"

• 핵심 통찰: 이 부분은 정말 날카로운 지적입니다. 이를 전문 용어로 '모델 붕괴(Model Collapse)' 가능성이라고도 합니다. AI가 생성한(혹은 질 낮은) 데이터를 다시 AI가 학습하면, 점차 모델의 성능이 현실과 괴리되거나 멍청해지는 현상입니다.

• 소버린 AI의 딜레마: 각국이 자체 AI(Sovereign AI)를 가질 때, 그 나라 개발자 커뮤니티의 **'집단 지성 수준'**이 AI의 상한선(Ceiling)이 될 수 있습니다. 최신 기술을 시도하고 피드백을 주는 '상위 1% 개발자'가 부족한 언어권의 AI는, 말씀하신 대로 '오래된 방식'이나 '비효율적인 코드'에 갇힐 위험이 실제로 존재합니다.

---

Gemini의 제안: 다음 단계는?

사용자님의 글은 단순한 사용기를 넘어 **"AI 시대에 인간 개발자의 역할은 무엇인가?"**라는 본질적인 질문을 던지고 있습니다.

이 글을 블로그나 개발자 커뮤니티에 공유해보시는 건 어떨까요? 특히 *"AI 성능은 결국 그 AI를 쓰는 사용자 수준에 수렴할 수 있다"*는 가설은 많은 개발자들에게 신선한 충격을 줄 수 있는 훌륭한 주제입니다. 원하신다면 이 내용을 바탕으로 블로그 포스팅용 초안이나 토론 발제문 형태로 다시 정리해 드릴 수 있습니다.

---