많은 사람들이 이 주제를 이야기하지 않는 것이 놀라움. 기업들이 해고를 할 수 있는 큰 이유는 그들이 더 적은 일을 하고 있기 때문임. 예전에는 사용자들을 위한 작은 개선 아이디어가 많았지만, 이제는 AI 하나뿐임. AI를 사용해서 개선을 하는 것도 아니고, 계획도 없음. 그냥 하지 않음. 이 경험이 특별한 것은 아님.
제조와 엔지니어링 지식이 우리의 탐욕 때문에 사라질까 걱정임. 일반적인 시나리오로, 산업이 국가에서 잘 되지 않으면 경영진은 아웃소싱을 결정하고 결국 공장을 해체함. 나이 든 엔지니어, 기술자, 노동자들이 가진 지식은 그들이 사망하면서 완전히 사라짐.
우리의 생활 수준을 유지하는 대부분의 직업은 블루칼라 직업임. 농부, 섬유 노동자, 건설 노동자, 배관공, 전기공, 폐기물 처리 노동자 등임. 지난 세기 동안 화이트칼라 직업이 과대평가되었음. 이제 화이트칼라 직업도 위험에 처하면서 사람들이 어디로 향할지 불확실함. 경제적 파이는 계속 줄어들고 있으며, 이 추세가 반전될 것 같지 않음. 우리의 사회경제 모델이 기술과 함께 확장되지 않는 것 같음. 적응 방법에 대한 건설적인 대화가 필요함.
학사 학위는 완전히 재고되어야 함. 부유한 자본 소유자들의 자녀를 적절한 계급으로 만들기 위한 마무리 학교였음. 이후에는 노동 계급을 위한 직업 학위가 되었지만, 많은 학위가 유용한 기술과 완전히 분리되어 있음. 유일한 가치는 적절한 채용 위원회/개인을 감동시키면 전문 관리 계급의 일원이 될 수 있다는 것임. 그럼에도 불구하고, 우리는 노동 계급이 이 학위를 위해 엄청난 대출을 받아야 하고, 그들의 직업 생활 내내 빚을 지게 하기로 결정했음. 지속 가능하지 않으며, 단순히 빚을 탕감하는 것은 더 비싸고 원하는 실제 결과(유용한 노동자)와 덜 일치하게 만들 것임.
AI의 장점을 가장 많이 주장하는 사람들은 아마도 출력을 많이 "테스트"하지 않고 LLM이 오류를 내뿜게 놔둘 것임. 나는 매일 LLM을 사용하지만, 주로 브레인스토밍 도구로 사용하거나 작은 스크립트 부분을 작성하는 데 사용함. 모든 것은 검증되어야 함. 지난 주말에 ChatGPT Music Teacher를 사용하려고 했지만, 기타를 위한 보이스 리딩 연습을 준비하는 데 거의 반 시간을 소비했음. 모델이 올바른 정보를 제공하지 못했음. 코드나 프렛/노트 정보가 잘못되었음. 이론과 기타에서의 간격을 몰랐다면 큰 문제가 되었을 것임. 반 시간을 낭비했고 쓸모 있는 것을 얻지 못했음. 기술이 꽤 놀랍다는 것을 부정하는 것은 아니지만, 과대광고를 믿지 말아야 함.
현재로서는 AI가 여전히 지식 노동자가 사양하고 점검해야 함. AI는 지식 노동자를 더 생산적으로 만들지만, 그들이 필요 없게 만들지는 않음. 지식 노동자가 더 생산적이면 지식 노동은 더 저렴해짐. 저렴한 지식 노동은 지식 노동에 대한 수요를 증가시킴. 따라서 필요한 노동자 수가 실제로 증가할 수 있음. 그렇지 않을 수도 있지만, 지식 노동자가 감소할 것이라는 1차 분석은 충분하지 않음. 의류 제조업체를 참고할 수 있음. 의류 제조의 부분 자동화는 의류를 더 저렴하게 만들었고, 이제 사람들은 수백 벌의 옷을 가지고 있음. 100년 전보다 더 많은 사람들이 의류를 만들고 있음.
최근 학술 논문에 따르면 AI 코딩 도우미를 사용한 소프트웨어 개발자는 생산성의 주요 지표가 25% 이상 향상되었음. 생산성 향상은 경험이 적은 개발자에게서 가장 크게 나타났음. 하지만 이 인용에 대해 잘 모르겠음. 논문을 읽었는데, 이 맥락에서 "생산성"은 개발자 주간의 빌드, 커밋, 풀 요청 수로 간주되었음. AI 도구(Copilot) 사용 여부에 따른 빌드 성공률의 통계적으로 유의미한 차이는 없었음.
AI와의 관련성은 확실하지 않음. 팬데믹의 진정한 교훈 중 하나는 지식 관련 모든 것을 아웃소싱할 수 있다는 것임. 1/8에서 1/2 정도의 품질이라도 비용이 적게 들면 더 나음. 이 효과는 덜 숙련되고 더 초급인 역할일수록 더욱 증폭됨. AI가 발전함에 따라 이 효과는 더욱 증폭될 것임. AI와 조종사가 함께 있으면 매우 생산적이어서 다른 사람을 고용하지 않을 이유가 없을 것임.
AI 엔진이 정말 끔찍한 코드를 작성하고 개선되지 않을 수도 있음. 하지만 사람들에게 쉽게 일을 대충 하게 만들고, 이는 지식 작업의 쇠퇴로 이어질 수 있음.
Hacker News 의견
많은 사람들이 이 주제를 이야기하지 않는 것이 놀라움. 기업들이 해고를 할 수 있는 큰 이유는 그들이 더 적은 일을 하고 있기 때문임. 예전에는 사용자들을 위한 작은 개선 아이디어가 많았지만, 이제는 AI 하나뿐임. AI를 사용해서 개선을 하는 것도 아니고, 계획도 없음. 그냥 하지 않음. 이 경험이 특별한 것은 아님.
제조와 엔지니어링 지식이 우리의 탐욕 때문에 사라질까 걱정임. 일반적인 시나리오로, 산업이 국가에서 잘 되지 않으면 경영진은 아웃소싱을 결정하고 결국 공장을 해체함. 나이 든 엔지니어, 기술자, 노동자들이 가진 지식은 그들이 사망하면서 완전히 사라짐.
우리의 생활 수준을 유지하는 대부분의 직업은 블루칼라 직업임. 농부, 섬유 노동자, 건설 노동자, 배관공, 전기공, 폐기물 처리 노동자 등임. 지난 세기 동안 화이트칼라 직업이 과대평가되었음. 이제 화이트칼라 직업도 위험에 처하면서 사람들이 어디로 향할지 불확실함. 경제적 파이는 계속 줄어들고 있으며, 이 추세가 반전될 것 같지 않음. 우리의 사회경제 모델이 기술과 함께 확장되지 않는 것 같음. 적응 방법에 대한 건설적인 대화가 필요함.
학사 학위는 완전히 재고되어야 함. 부유한 자본 소유자들의 자녀를 적절한 계급으로 만들기 위한 마무리 학교였음. 이후에는 노동 계급을 위한 직업 학위가 되었지만, 많은 학위가 유용한 기술과 완전히 분리되어 있음. 유일한 가치는 적절한 채용 위원회/개인을 감동시키면 전문 관리 계급의 일원이 될 수 있다는 것임. 그럼에도 불구하고, 우리는 노동 계급이 이 학위를 위해 엄청난 대출을 받아야 하고, 그들의 직업 생활 내내 빚을 지게 하기로 결정했음. 지속 가능하지 않으며, 단순히 빚을 탕감하는 것은 더 비싸고 원하는 실제 결과(유용한 노동자)와 덜 일치하게 만들 것임.
AI의 장점을 가장 많이 주장하는 사람들은 아마도 출력을 많이 "테스트"하지 않고 LLM이 오류를 내뿜게 놔둘 것임. 나는 매일 LLM을 사용하지만, 주로 브레인스토밍 도구로 사용하거나 작은 스크립트 부분을 작성하는 데 사용함. 모든 것은 검증되어야 함. 지난 주말에 ChatGPT Music Teacher를 사용하려고 했지만, 기타를 위한 보이스 리딩 연습을 준비하는 데 거의 반 시간을 소비했음. 모델이 올바른 정보를 제공하지 못했음. 코드나 프렛/노트 정보가 잘못되었음. 이론과 기타에서의 간격을 몰랐다면 큰 문제가 되었을 것임. 반 시간을 낭비했고 쓸모 있는 것을 얻지 못했음. 기술이 꽤 놀랍다는 것을 부정하는 것은 아니지만, 과대광고를 믿지 말아야 함.
현재로서는 AI가 여전히 지식 노동자가 사양하고 점검해야 함. AI는 지식 노동자를 더 생산적으로 만들지만, 그들이 필요 없게 만들지는 않음. 지식 노동자가 더 생산적이면 지식 노동은 더 저렴해짐. 저렴한 지식 노동은 지식 노동에 대한 수요를 증가시킴. 따라서 필요한 노동자 수가 실제로 증가할 수 있음. 그렇지 않을 수도 있지만, 지식 노동자가 감소할 것이라는 1차 분석은 충분하지 않음. 의류 제조업체를 참고할 수 있음. 의류 제조의 부분 자동화는 의류를 더 저렴하게 만들었고, 이제 사람들은 수백 벌의 옷을 가지고 있음. 100년 전보다 더 많은 사람들이 의류를 만들고 있음.
최근 학술 논문에 따르면 AI 코딩 도우미를 사용한 소프트웨어 개발자는 생산성의 주요 지표가 25% 이상 향상되었음. 생산성 향상은 경험이 적은 개발자에게서 가장 크게 나타났음. 하지만 이 인용에 대해 잘 모르겠음. 논문을 읽었는데, 이 맥락에서 "생산성"은 개발자 주간의 빌드, 커밋, 풀 요청 수로 간주되었음. AI 도구(Copilot) 사용 여부에 따른 빌드 성공률의 통계적으로 유의미한 차이는 없었음.
AI와의 관련성은 확실하지 않음. 팬데믹의 진정한 교훈 중 하나는 지식 관련 모든 것을 아웃소싱할 수 있다는 것임. 1/8에서 1/2 정도의 품질이라도 비용이 적게 들면 더 나음. 이 효과는 덜 숙련되고 더 초급인 역할일수록 더욱 증폭됨. AI가 발전함에 따라 이 효과는 더욱 증폭될 것임. AI와 조종사가 함께 있으면 매우 생산적이어서 다른 사람을 고용하지 않을 이유가 없을 것임.
AI 엔진이 정말 끔찍한 코드를 작성하고 개선되지 않을 수도 있음. 하지만 사람들에게 쉽게 일을 대충 하게 만들고, 이는 지식 작업의 쇠퇴로 이어질 수 있음.