AI가 소프트웨어 엔지니어를 부분적으로 대체하게 된다면, 이 직업은 상류층 진입 티켓이 아니라 단순히 ‘적당히 버는 일자리’로 전락할 가능성이 있음
엔지니어 한 명이 연 $100k를 번다고 해서, 그 일을 1억 명분 처리하는 기계가 연 $10T의 가치를 가지는 건 아님
공급이 늘면 수요도 늘겠지만 한계가 있고, 결국 경제 전체의 생산성은 지금의 2배 정도에서 멈출 것 같음
기술 발전은 이미 수익 체감 구간에 들어섰고, 점점 더 불길한 느낌을 주는 중임
엔지니어의 본질은 현실을 논리로 번역하는 일임
언어에 구애받지 않고, 정확히 묘사하는 능력이 핵심임
이 기술이 존재하는 한 엔지니어링 직업은 사라지지 않을 것이라 생각함
맞음, 이건 마르크스의 기본 이론임
자본의 유기적 구성 비율이 높아지면 이윤율이 떨어지고, 그게 제국주의와 전쟁으로 이어지는 구조임
일반 목적 기술의 공통 패턴은 ① 처음엔 기존 방식보다 뒤처지고 ② 급속히 개선되며 ③ 각 분야별로 다른 시점에 돌파함
중요한 건 ‘0점짜리’ 분야를 찾는 게 아니라, 유효성의 경계(cusp of viability) 를 타고 점진적으로 어려운 문제를 해결하는 것임
Tesla가 리튬이온 배터리 가격 하락을 타고 스포츠카→세단→보급형으로 확장한 게 좋은 예시임
성공한 일반 목적 기술만이 이런 단계를 밟음
많은 기술은 1단계에서 멈추고 역사 속 각주로 사라짐
내 경험상, 이런 기술은 처음엔 비전문가를 ‘충분히 괜찮은 수준’으로 끌어올리는 역할을 함
여러 산업에서 ‘충분히 괜찮은’ 수준이 되면 전문 기술을 대체하고 시장 점유율이 급등함
하지만 Tesla 사례는 아직 완전한 성공이라 보기 어려움 — 여전히 BEV는 비싸고, 보조금 의존이 큼
전자레인지가 바비큐를 대체하지 못한 것처럼, 모든 기술이 ‘범용’이 되는 건 아님
“모든 게 쓸모없다가, 어느 순간 갑자기 유용해진다”는 말이 떠오름
지금 쓸모없다고 해서 미래에도 쓸모없을 거란 뜻은 아님
Tesla가 GM을 대체한 건 결국 차가 차를 대체한 것이라, 진정한 일반 목적 기술의 예시는 아님
지금까지 자원과 권력 집중의 도구가 되지 않은 기술의 목록은 거의 없음
그래도 대부분의 기초 기술은 공개되어 있음
인간은 예전보다 똑똑하지 않지만, 지식 접근성이 달라졌음
지금의 우리는 무한한 잠재력을 가지고도 인터넷에서 불평하며 시간을 낭비함
하지만 이런 영원한 불만이야말로 인류를 발전시켜온 원동력일지도 모름
인쇄기와 통신 기술은 예외였음 — 신의 권위 아래 있던 왕권을 흔들었음
torrent
Bitcoin
디자이너로서 느끼기에, LLM이 가장 잘 작동하는 분야는 소프트웨어 엔지니어링임
내부 툴과 통합된 커스텀 에이전트들이 생산성을 크게 높여줌
다른 분야의 사람들은 AI의 유용성을 덜 느끼지만, 그건 아직 도구의 성숙도 차이 때문이라 생각함
여전히 UI 문제가 큼
Claude Code의 여러 기능이 발전 중이지만, 여전히 많은 맥락 엔지니어링과 숙련이 필요함
결국 LLM 기반 개발을 잘하려면 소프트웨어 엔지니어링과 LLM 둘 다 전문가여야 함
나는 SWE, DBA, SysAdmin으로 일하지만 아직 LLM을 쓰지 않음 ‘먼지 가라앉을 때까지 기다리는 중’ 임
지금은 초기 과열 단계라 생각함
AI 도구가 실제로 가치 있는 산출물을 더 만들어내는지가 핵심임
현재는 생산성은 늘었지만, ‘가치’의 속도는 아직 변화 없음
Claude Code는 엔지니어가 엔지니어를 위해 만든 도구라서, 디자이너의 관점이 부족함
구글이 프로그래밍 문서 검색에 강했던 이유와 비슷함
코드는 AI로 생성하지만, 문서는 여전히 직접 씀
AI가 만든 문서는 품질이 형편없음
“AI가 생각만큼 가치 있지 않을 수도 있다”는 주장은 흥미롭지만,
내 경험상 AI는 생산성을 폭발적으로 높이는 기술임
고등교육, VC, 스타트업, 빅테크 모두 AI에 올인 중임
이미지 생성이 완벽하지 않다고 해서 AI의 잠재력을 과소평가하긴 어려움
진짜 문제는 가치의 과대평가 정도를 어떻게 측정하느냐임
만약 과대평가라 믿는다면, “The Big Short 2: The AI Boogaloo”로 돈을 벌 기회일지도 모름
시장은 비이성적인 상태를 예상보다 훨씬 오래 유지할 수 있음
Meta 매출의 10%가 AI 기반 사기 광고에서 나왔음
그들은 멈출 의도가 없고, 단지 들키지 않으려 할 뿐임
AI 혁명 이전부터 콘텐츠 전달의 경제 논리상 재중앙화는 불가피했음
결국 ‘두꺼운 서버, 얇은 클라이언트’ 구조로 돌아가는 건 예정된 흐름이었음
“작은 사용 사례일수록 AI의 효용이 크다”는 말이 핵심임
모듈 전체를 맡기면 실망하지만, 코드 자동완성·문서 생성·작은 작업 자동화엔 탁월함
나에게 가장 큰 문제는 ‘시작하기 어려움’이었음
AI가 이걸 도와준다면 그 자체로 가치 있음
에이전트형 git 인터페이스가 있으면 좋겠음
환각이 문제일 수 있지만, 롤백이 가능하니 괜찮을 듯함
‘작은’ 사용 사례의 크기가 점점 커지고 있음
모델이 발전하면서 점점 더 큰 단위의 작업이 가능해짐
버그 수정에도 유용함
AI의 답이 틀려도, 그 과정에서 문제의 본질을 깨닫게 됨
개인적으로 가장 유용한 건 설정 파일 생성임
예전엔 일주일 걸리던 nvim 설정을 이제는 한 번의 프롬프트로 끝냄
모든 신기술의 안전 규제는 피로 쓰여짐
AI도 예외가 아닐 것임. 인류가 감내할 수 있을 만큼의 고통까지 밀어붙일 것임
이번엔 희생된 게 기능적 문해력임
스마트폰을 아이들에게 쥐여준 순간부터 이미 절반은 끝났음
AI는 그 종말의 종소리일 뿐임
하지만 최근 기술 물결들 — 모바일, 인터넷, 반도체 — 을 보면, 그 비유는 다소 피상적이라 느껴짐
이번 AI 흐름은 단순한 권력 집중의 도구가 아니라, 이미 존재하던 집중 구조의 결과물임
사회가 더 건강했다면 이런 충격을 버텼을지도 모르지만, 지금은 확신이 없음
Hacker News 의견
AI가 소프트웨어 엔지니어를 부분적으로 대체하게 된다면, 이 직업은 상류층 진입 티켓이 아니라 단순히 ‘적당히 버는 일자리’로 전락할 가능성이 있음
엔지니어 한 명이 연 $100k를 번다고 해서, 그 일을 1억 명분 처리하는 기계가 연 $10T의 가치를 가지는 건 아님
공급이 늘면 수요도 늘겠지만 한계가 있고, 결국 경제 전체의 생산성은 지금의 2배 정도에서 멈출 것 같음
기술 발전은 이미 수익 체감 구간에 들어섰고, 점점 더 불길한 느낌을 주는 중임
언어에 구애받지 않고, 정확히 묘사하는 능력이 핵심임
이 기술이 존재하는 한 엔지니어링 직업은 사라지지 않을 것이라 생각함
자본의 유기적 구성 비율이 높아지면 이윤율이 떨어지고, 그게 제국주의와 전쟁으로 이어지는 구조임
일반 목적 기술의 공통 패턴은 ① 처음엔 기존 방식보다 뒤처지고 ② 급속히 개선되며 ③ 각 분야별로 다른 시점에 돌파함
중요한 건 ‘0점짜리’ 분야를 찾는 게 아니라, 유효성의 경계(cusp of viability) 를 타고 점진적으로 어려운 문제를 해결하는 것임
Tesla가 리튬이온 배터리 가격 하락을 타고 스포츠카→세단→보급형으로 확장한 게 좋은 예시임
많은 기술은 1단계에서 멈추고 역사 속 각주로 사라짐
여러 산업에서 ‘충분히 괜찮은’ 수준이 되면 전문 기술을 대체하고 시장 점유율이 급등함
하지만 Tesla 사례는 아직 완전한 성공이라 보기 어려움 — 여전히 BEV는 비싸고, 보조금 의존이 큼
지금 쓸모없다고 해서 미래에도 쓸모없을 거란 뜻은 아님
지금까지 자원과 권력 집중의 도구가 되지 않은 기술의 목록은 거의 없음
인간은 예전보다 똑똑하지 않지만, 지식 접근성이 달라졌음
지금의 우리는 무한한 잠재력을 가지고도 인터넷에서 불평하며 시간을 낭비함
하지만 이런 영원한 불만이야말로 인류를 발전시켜온 원동력일지도 모름
디자이너로서 느끼기에, LLM이 가장 잘 작동하는 분야는 소프트웨어 엔지니어링임
내부 툴과 통합된 커스텀 에이전트들이 생산성을 크게 높여줌
다른 분야의 사람들은 AI의 유용성을 덜 느끼지만, 그건 아직 도구의 성숙도 차이 때문이라 생각함
Claude Code의 여러 기능이 발전 중이지만, 여전히 많은 맥락 엔지니어링과 숙련이 필요함
결국 LLM 기반 개발을 잘하려면 소프트웨어 엔지니어링과 LLM 둘 다 전문가여야 함
‘먼지 가라앉을 때까지 기다리는 중’ 임
지금은 초기 과열 단계라 생각함
현재는 생산성은 늘었지만, ‘가치’의 속도는 아직 변화 없음
구글이 프로그래밍 문서 검색에 강했던 이유와 비슷함
AI가 만든 문서는 품질이 형편없음
“AI가 생각만큼 가치 있지 않을 수도 있다”는 주장은 흥미롭지만,
내 경험상 AI는 생산성을 폭발적으로 높이는 기술임
고등교육, VC, 스타트업, 빅테크 모두 AI에 올인 중임
이미지 생성이 완벽하지 않다고 해서 AI의 잠재력을 과소평가하긴 어려움
진짜 문제는 가치의 과대평가 정도를 어떻게 측정하느냐임
만약 과대평가라 믿는다면, “The Big Short 2: The AI Boogaloo”로 돈을 벌 기회일지도 모름
그들은 멈출 의도가 없고, 단지 들키지 않으려 할 뿐임
AI 혁명 이전부터 콘텐츠 전달의 경제 논리상 재중앙화는 불가피했음
결국 ‘두꺼운 서버, 얇은 클라이언트’ 구조로 돌아가는 건 예정된 흐름이었음
“작은 사용 사례일수록 AI의 효용이 크다”는 말이 핵심임
모듈 전체를 맡기면 실망하지만, 코드 자동완성·문서 생성·작은 작업 자동화엔 탁월함
AI가 이걸 도와준다면 그 자체로 가치 있음
환각이 문제일 수 있지만, 롤백이 가능하니 괜찮을 듯함
모델이 발전하면서 점점 더 큰 단위의 작업이 가능해짐
AI의 답이 틀려도, 그 과정에서 문제의 본질을 깨닫게 됨
예전엔 일주일 걸리던 nvim 설정을 이제는 한 번의 프롬프트로 끝냄
모든 신기술의 안전 규제는 피로 쓰여짐
AI도 예외가 아닐 것임. 인류가 감내할 수 있을 만큼의 고통까지 밀어붙일 것임
스마트폰을 아이들에게 쥐여준 순간부터 이미 절반은 끝났음
AI는 그 종말의 종소리일 뿐임
이번 AI 흐름은 단순한 권력 집중의 도구가 아니라, 이미 존재하던 집중 구조의 결과물임
사회가 더 건강했다면 이런 충격을 버텼을지도 모르지만, 지금은 확신이 없음
요즘 댓글창은 마치 바벨탑 같음
모두가 제각기 다른 언어로 말하는 느낌임
예전보다 소통 불능감이 커짐
좀 무섭게 느껴짐