최근 지나가다가 해외 유튜브에서 "코드 리뷰를 하는 마지막 인간" 이라는 영상을 봤습니다.
내용은 뭐, 별거 아니었고요.
작년까지만 해도 AI의 결과물을 한 줄 한 줄 확인하지 않으면 중간중간 실수가 있었습니다. 조금만 방심하면 말도 안되는 결과물을 내놓구요.
그런데 요즘은 꽤 믿을 만 해졌습니다. 가끔 목줄잡고 끌고가야하긴 하지만, 점점 나아지고 있죠.
이제는 무엇을 어떻게 했는지, 결과가 제대로 나왔는지를 중심으로 확인합니다. 미심쩍으면 다른 모델로 중복 확인하고, 작업 단위가 크면 또 다른 모델에게 코드 리뷰를 맡깁니다.
생각해 보면 제가 코드를 한 줄 한 줄 본다고 해서 실수가 없어지는 것도 아니고, 자잘한건 AI가 더 잘 봐요.
예전에는 실무자가 코딩하고 선임자가 검토하고...
그보다 위에서는 전체 진행 상황과 방향을 판단했을 뿐, 코드 리뷰까지 직접 하지는 않았는데...
이제는 AI가 실무자를 넘어 검토자의 역할까지 하죠. AI를 사용하는 사람은 그 위에서 전체 그림을 보고, 목표대로 가고 있는지 판단해 방향을 제시해야 하고요.
그런데 전체 그림을 보고 방향을 정하는 능력은 아무나 잘 할 수 있는게 아니라는거죠. 예전에도 신입사원 100명 가운데 전체 방향을 결정하는 자리까지 올라가는 사람은 한 두 명 뿐이였고, 대부분은 주어진 일을 성실하게 해내는 것만으로도 충분한 가치가 있었어요.
그걸 이제 AI가 대체하고 있다는거...
문제는...
전체를 보는 사람도 처음부터 그런 능력을 가졌던 건 아니라는 점입니다. 직접 해보고, 실수하고, 검토받는 과정을 거치면서 조금씩 성장했는데...
우리까지는 어떻게 살아남는다고 해도..
앞으로 일을 시작하는 사람들에게도 그런 기회가 남아 있을지, 우리 아이들에게는 뭘 가르쳐야 할지...
고민한다고 해결되는 문제는 아닌것 같기도 하고..
그냥 맞춰서 흘러가는대로 가다보면 방법이 나오겠죠?
3 에이전트가 각기 다른 결과를 내놓더라구요.
그래서 그때부터는 ai 를 검토 요청에 쓸때는 3개 정도는 동시에 돌려서
의견 취합 하는 식으로 사용 중입니다.
일리 있는 말씀입니다.....
그리고 그것이 전체 고용에 어떤 영향을 미칠지도 우려가 많이 됩니다..
영상요약을 해보자면, 결국 AI를 통해서 만들어보는 경험을 해봐야 하고, 그런 학습이 인간에게 필요하다는 내용이에요.
걱정보다는 결국 교육계에서는 AI를 활용하는 교육 방안을 만들어야 하고,
명문대에서는 그런 방향성을 제시하는 것으로 보입니다.
사람은 배워야 하는 것이지요. 배우지 않으면 결국 도태될테구요.
하지만 말씀하신 성장 사다리의 단절은 이전보다 훨씬 직접적인 문제가 된 것 같습니다. 전체를 보는 능력은 이론으로 배우는 게 아니라 직접 구현하고 실패한 경험에서 나오는데(스택오버플로우에서 복붙해와도 프로젝트에 녹여내는 과정에서 시행착오를 많이 겪었죠), 기본적인 코딩을 AI가 전부 가져가면 그 경험을 쌓을 통로도 사라지니까요.
그렇다고 AI 없이 처음부터 코딩하게 하는 게 답은 아닐 것 같습니다. 앞으로는 직접 타이핑한 코드의 양보다 문제를 쪼개고 AI의 결과를 설명하고 테스트로 검증하고 실패 원인을 추적하는 경험을 의도적으로 만들어줘야 할 것 같습니다. 얼마 전에 읽었던 아티클에선 코드를 많이 읽으라고 했던 기억이 있는데, 자세한 내용이 기억 나지 않아 이참에 다시 읽어봐야겠네요.
결론적으로 조직이 주니어에게 작은 범위라도 판단하고 책임질 기회를 일부러 남겨야 하지 않을까 싶은 생각입니다. 예전의 주니어가 직접 부딪히며 배우는 훈련병이었다면, 지금의 주니어는 처음부터 AI를 지휘해야 하는 사관생도에 가까운 느낌이에요.
옛날에 8086/8088 cpu가 개발되고 컴퓨터잡지에 소개될때 386, 486 나올때까지만 해도 cpu구조를 파악하고 발전단계를 따라가고 있었는데 어느순간부턴 넘사벽이 되어서 난 모르겠다... 알아서 컴파일해주겟지.. 했던것처럼 자잘한건 AI가 알아서 한다는 개념으로 보면 또 적응할 수 있을것 같기도 하구요.
마찬가지로 옛날에... 학교에서 포트란 손코딩 하는 수업을 들었던 경험처럼 그냥 한번 지나가는 경험이 되겠죠... 코딩은...
심지어 ai로 집에서 자율주행, 의사로봇도 만들지도 모르죠
똑똑한 직원을 AI라고 생각하면 결국 지휘하는 사람이 더욱 중요해지는 시대인데, 이런 잡스나 젠슨황같은 능력을 가진 사람 말고, 그냥 평범한 사람은 어떻게 살아남을지 걱정입니다.
예전에 존카멕이 register spilling , stack over head 를 피하려고 function call 을 특이하게 했던 기억이 있는데, 이런 디테일은 현 시점에서 큰 의미 없는 것같이 디테일은 점점 놓쳐도 AI를 통해서 점점 큰 그림을 보지 않을까 싶네요.
처음에는 “말로 설명하면 만들어주는구나” 정도가 신기했는데, 실제로 쓰다 보니 결국 남는 일은 더 많더라고요. 무엇을 자동화할지 정하고, 결과가 실제 가게 상황과 맞는지 확인하고, 틀렸을 때 어디를 고쳐야 하는지 다시 설명하는 일들요.
AI가 코드를 많이 가져가면 코딩 자체의 진입장벽은 낮아지겠지만, 말씀처럼 그 과정에서 배우던 문제를 쪼개고 실패 원인을 찾고 전체 흐름을 보는 경험까지 같이 사라지면 곤란하겠다는 생각이 듭니다.
그래서 아이들에게도 ‘코드를 직접 많이 치는 법’만큼이나, 원하는 결과를 구체적으로 정하고 AI의 답을 의심해 보고, 작은 결과물을 실제로 써 보며 고치는 경험을 남겨줘야 하지 않을까 싶습니다. 저도 감자탕OS를 매일 조금씩 망가뜨리고 고쳐가며 그걸 배우는 중입니다. ^^
AI시대 넘어와도 베이스코드 할 줄 알아야 할거고
AI가 돌아간다 해도 AI블렉아웃 같은 현상때 대처가 가능한 사람이 인재대접을 받겠죠...