회의감

나는 현재 무신사에서 AI Native Engineer 인턴으로 일하고 있다. 포지션 이름만 놓고 보면 누구보다 AI를 잘 활용해야 할 것 같은 이름이지만, 나는 스스로 AI를 잘 다룬다고 생각하지 않는다. 오히려 내 몰입의 순간들이 사라지는 걸 보며 회의감을 느낀다. AI가 등장하기 전 프로그래밍을 해본 사람들은 몰입의 경험을 많이들 해봤을 것이다. 코드를 작성하며 감각이 주변의 환경과 격리된 느낌을 받을 때, 요즈음 내가 글을 작성하면서 느끼는 순간들과 비슷하다. 어쩌면 나의 이야기를 풀어나간다는 점에서 공통점이 있을지도 모르겠다.

하지만 현재 프로그래밍을 하는 방법은 이것과는 사뭇 다르다. 마치 AI라는 작가에게 나에 대한 전기를 작성하달라고 구체적으로 요구하는 것과 닮아있다. 스스로 자기 얘기를 하지는 않고 감독자의 시점에서 본인이 풀어나가고 싶은 얘기를 바라본다. 중간중간 개입할 수 있지만 결국 스스로의 이야기를 직접 전개하지 않는다는 것에는 차이점이 있다고 본다.

최근 “가장 개인적인 것이 가장 창의적인 것이다.”라는 문장을 접했다. LLM은 모든 이야기와 의견들을 평균에 가깝게 만드는 도구일 수도 있다. 작동방식 자체가 단어들과의 유사성을 분석해 다음에 어떤 단어가 나올지 확률적으로 예측하는 시스템이기 때문에 “가장 보편적인 것”을 좇게 되고 이걸 반복하다보면 “가장 창의적이지 않은 결과물”이 나올 가능성 또한 올라간다고 생각한다.

기술의 발전

현 시대에 AI를 잘 사용한다는 건 “새로 나오는 툴을 누가 더 많이 접해봤나”를 다투는 영역인 것 같다. 물론 클로드 코드가 처음 등장했을 때부터 변하지 않은 개념이었던 Agent나 Skill같은 것들은 비교적 새로운 기술들의 토대로써 자리잡았다. 하지만 새로 나온 기술들이 결국은 어떻게 CLAUDE.md를 잘 작성할지, 프로젝트나 팀의 컨벤션에 맞춰 Agent와 Skill을 잘 작성할지 이 두 가지로 귀결된다.

SNS에서 각 개인이, 우리 회사가 얼마나 AI를 열심히 도입하고 있는지 홍보하고 관련된 글들을 읽어보면 케이스 스터디에 지나지 않는다.

참조

• https://wikidocs.net/340857