Hacker News 의견들

• Jacques Ellul의 사상을 언급한 부분이 마음에 듦
  기술적 ‘진보’의 본질은 효율성을 최고의 가치로 승격시키는 데 있다는 점을 다시 생각하게 됨
  이 가치가 거의 도전받지 않은 채 받아들여진 것이 흥미로움. 하지만 여전히 다른 선택이 가능하다고 믿음

  • 효율성은 주주 수익을 극대화하는 최선의 방법조차 아님
    효율성은 본질적으로 적응력과 회복력을 희생시키는 특성이 있음
  • 효율성은 측정하기 쉬움. 그리고 측정 가능한 것이 곧 목표가 되어버림
    반면 장인정신, 세심함, 경이로움은 측정하기 어려움. 내가 쓰는 지표는 실제 사람들의 이메일인데, 이는 불규칙하고 예측 불가함

• 코딩 에이전트를 통해서도 고품질 코드를 만들 수 있다고 생각함
  한 번의 프롬프트로 끝나는 게 아니라, 계획–구현–검증–리뷰의 조율된 과정이 필요함
  결국 여전히 엔지니어링 작업이며, 도구만 달라진 것임. 수동 톱과 전기톱의 차이처럼 결과는 같지만 과정이 다름

  • 현실적으로 LLM이 만든 코드는 수작업 코드와 거의 같지 않음. 품질이 몇 배로 떨어짐
  • 때로는 그냥 내가 직접 쓰는 게 더 빠름
  • 직접 그런 과정을 경험했는지, 참고할 만한 리소스가 있는지 궁금함
  • 실제 한계는 지연 시간과 추론 비용임. 전체 계획–검증 루프는 토큰을 많이 소모하고 흐름을 끊음
  • “고품질 코드”가 구체적으로 어떤 모습인지, 그리고 “코드가 중요하다”는 말의 의미가 궁금함

• 엔터프라이즈 소프트웨어는 특히 사용하지 않는 관리자에게 팔리기 때문에 품질이 나쁨
  반면 소비자용 소프트웨어는 사용자가 직접 선택하므로 더 친절함
  자기 자신을 위해 코드를 쓸 때는 필요한 기능만 구현하므로 엉성하지만 잘 작동함
  코딩 에이전트는 프로젝트를 세척하는 고압 세척기처럼 쓸 수 있음. 예술은 아니지만 만족스러움
  다만 섬세한 코드에는 쓰면 안 됨. 하지만 대부분의 웹앱은 테스트가 잘 되어 있고, 이제는 수작업으로 할 이유가 거의 없음

  • 엔터프라이즈 소프트웨어가 나쁜 또 다른 이유는 고객이 각자 요구를 밀어붙이기 때문임
    그 결과 불필요한 기능과 토글이 넘쳐남
  • 관리자와 직원의 목표가 다름
    관리자는 데이터 정확성을 원하지만, 직원은 입력이 귀찮다고 불평함
    통합 예산이 없거나 단기 계약이라 CRM 연동도 못 하는 경우가 많음
  • 소비자용 소프트웨어는 종종 참여 극대화에 최적화되어 실제 가치나 기능성이 떨어짐
    반면 엔터프라이즈 소프트웨어는 지불자와 사용자의 인센티브 불일치 때문에 이상한 워크플로로 왜곡됨

• 대부분의 소프트웨어 엔지니어는 AI 이전에도 장인정신보다는 급여와 효율에 집중했음
  그래서 AI가 만들어내는 코드도 그저 그런 코드일 뿐임

• AI가 장인정신을 되살리는 게 아니라, 오히려 마지막 흔적을 없앨 것이라는 생각임

  • 새로운 기술은 기존 기술이나 장인정신을 없애지 않음. 단지 사용자와 용도를 바꿀 뿐임
    전동 공구가 수공예 목공을 없애지 않았듯, AI도 그럴 것임
    미래에는 “IDE 사람들”과 “에이전트 프롬프트 사람들”이 공존할 것임
  • “장인정신이 이미 사라지고 있다”는 전제 자체가 과도한 비관론임

• Forth 언급이 반가움. 자주 사용함
  LLM이 생성한 Forth 코드는 C를 번역한 듯한 나쁜 스타일임
  표준 Forth는 짧고 명확해야 하지만, LLM은 중첩된 조건문으로 가득 찬 긴 코드를 만듦

• 요즘 Turing’s Cathedral을 읽고 있음
  전후 미국의 공학적 장인정신을 새삼 깨닫게 됨
  지금은 모든 걸 당연하게 여기며 진짜 엔지니어링이 어떤 것이었는지 잊은 듯함

• 대부분의 코드가 원래 형편없었음
  결과 중심 문화 속에서 품질은 뒷전이 되었고, 버그는 사업 비용의 일부가 되었음
  AI는 이런 환경에 완벽히 들어맞음. 이미 낮은 수준의 코드 문화 속에서 번성하고 있음

  • 이는 오프쇼어링의 다음 단계임. 기업은 장인정신보다 문제 해결만 원함
  • 나 역시 에이전트를 거부하는 입장이지만, “모든 코드가 형편없다”는 업계 분위기가 싫음

• AI를 활용해 더 나은 소프트웨어를 만들 수 있다고 생각함
  AI가 생성한 코드에도 디자인, 패턴, 베스트 프랙티스를 반영할 수 있음
  이는 전통적인 기타 제작과 현대적 CNC 기반 기타 제작의 차이와 비슷함
  Ulrich Teuffel의 기타 제작 영상을 보면 기술과 예술이 공존함
  물론 장인정신은 비싸기 때문에 대부분은 산업 생산품을 선택함

  • 하지만 CNC는 사람이 직접 프로그래밍하지만, LLM은 확률적 도구임
    대규모 프로젝트에 적용 중이지만, 장기적 결과는 아직 미지수임
  • 나는 목재와 금속 퍼즐 장인으로, LLM을 설계 보조 도구로 씀
    예전엔 직접 작성하던 알고리즘을 이제는 에이전트에게 맡김
    수동 밀링 대신 CNC를 쓰듯, 기술 스택을 발전시켜 더 높은 품질의 작품을 만듦
  • 글의 논리가 도구 선택과 제품 품질을 혼동함
    AI로 나쁜 소프트웨어를 싸게 만들 수 있다면 괜찮음
    중요한 건 좋은 소프트웨어의 비율이 늘어나는가임. AI는 그 가능성을 높임

• AI는 소프트웨어를 ‘충분히 괜찮은’ 수준으로 최적화하는 환경에서 번성함
  훌륭한 엔지니어를 대체하기보다, 이미 기계적이고 지표 중심적인 산업 현실을 드러내고 있음
  대량 생산된 코드가 흔해질수록, 인간의 판단력과 미적 감각이 진짜 희소 자원이 될 것임