AI가 ‘마음의 자전거’가 아니라 대기업의 이윤 극대화를 위한 상품으로만 인식되는 한, 현재의 AI 상태를 정당화하기 어렵다고 생각함
진정한 학습 과정 없이 데이터를 긁어모아 가공해 되돌려주는 구조는 인간의 정신적 성장에 불리함
동의하지 않음. ‘상품화’ 논의는 경제적 지속 가능성의 문제이며, 지금 AI 산업은 경제적으로 불안정한 상태임
결국 수익 모델을 세우는 것이 핵심이며, 그렇지 않으면 고품질 LLM을 유지할 수 없음
책을 스캔한 뒤 불태우는 문제는 저작권법 탓이 아님?
나는 이제 거의 수동 편집을 하지 않음. Claude Code에 티켓 URL만 던져도 대부분 한 번에 해결됨
이 방식에 투자하는 팀은 그렇지 않은 팀보다 훨씬 생산성이 높아질 것이라 믿음
LLM은 사람마다 완전히 다른 경험을 주는 기술이며, 프롬프트의 자유도가 매우 큼
이건 코드를 직접 보지 않을 때만 통함. 새 프로젝트에서 svelte 5 코드를 생성하라 했더니 버전 혼합 코드를 내놓음
특정 디자인을 구현할 때는 오히려 직접 작성하는 게 더 빠름
Claude Code나 Cursor를 안 쓰는 사람들은 결국 시대에 뒤처질 위험이 있음
나는 AI가 만든 코드를 검토하는 입장인데, 품질이 엉망이라 짜증남
나도 같은 생각임. 이 사람들은 내가 쓰는 도구를 안 써본 듯함
“내가 작성하지 않은 코드는 이해할 수 없다”는 말은 현실적이지 않음
코드 리뷰의 목적은 작성자 신원이 아니라 시스템적 신뢰성 확보임
인간이든 AI든, 심지어 골든 리트리버가 쳤든 상관없음
코드를 직접 쓰지 않아도 읽고 디버깅하며 이해할 수 있음
하지만 AI가 만든 PR을 굳이 이해하느라 시간을 쓰느니, 차라리 내가 직접 프롬프트를 날려 결과를 얻는 게 낫다고 느낌
코드 리뷰도, 페어 프로그래밍도, TDD도 효과가 없다면 무엇이 효과적일지 궁금함
이 논점은 ‘작성자가 코드를 이해하지 못하는 문제’임
LLM에 의존하면 개발자가 프로젝트 구조를 학습할 기회를 잃고, 결국 시스템을 블랙박스로 다루게 됨
이런 흐름은 개발자를 ‘프롬프트 키디(prompt kiddie) ’로 만드는 변화임
“프롬프트를 다듬느라 시간을 낭비하느니 직접 코드를 쓰겠다”는 말에 공감함
하지만 프롬프트가 재사용 가능한 기술이 된다면 이야기가 달라짐
문제는 ‘생성’이 아니라 비구조적 생성임
즉흥적 프롬프트 대신, 명확한 스킬 단위 구성(composition) 으로 접근해야 함
“AI에게 ‘너는 분산 시스템 전문가야’라고 말해야 한다”는 건 GPT-3 시대 이야기임
지금은 파인튜닝과 후처리 기법 덕분에 이런 롤 기반 프롬프트가 필요 없음
LLM 코드 생성 열풍을 보며 ‘내가 뒤처지는 건 아닐까’ 불안했음
Copilot과 Claude를 자동완성 도우미로만 써왔는데, 복잡한 코드는 여전히 엉망이었음
그런데 요즘은 에이전트 기반 도구가 코드베이스를 검색하고, 웹에서 자료를 찾아 스스로 컨텍스트를 조정함
결국 “기술을 제대로 이해하지 못한 채 불평하는 사람들”의 문제임
이전 HN 스레드를 보면, “LLM이 내 알고리즘을 재현 못 한다”는 사람들은 프롬프트를 공개하지 않음
실제로는 프롬프트 기술 부족일 가능성이 큼
LLM은 생각하는 존재가 아니라 통계적 모델임
주변 툴이 검색과 실행을 자동화해주는 덕분에 마치 ‘생각하는 것처럼’ 보일 뿐임
결국 이는 자동화이지 지능이 아님
“롤 기반 프롬프트는 이제 구식”이라며 에이전트 중심 시대를 풍자함
“그냥 프롬프트를 잘못 쓴 거네?”라며 농담함
요즘 HN의 많은 글과 댓글은 LLM이 쓴 것처럼 느껴짐
새로움이 없고, 대부분 피상적인 일반화만 반복함
Hacker News 의견들
AI가 ‘마음의 자전거’가 아니라 대기업의 이윤 극대화를 위한 상품으로만 인식되는 한, 현재의 AI 상태를 정당화하기 어렵다고 생각함
진정한 학습 과정 없이 데이터를 긁어모아 가공해 되돌려주는 구조는 인간의 정신적 성장에 불리함
결국 수익 모델을 세우는 것이 핵심이며, 그렇지 않으면 고품질 LLM을 유지할 수 없음
나는 이제 거의 수동 편집을 하지 않음. Claude Code에 티켓 URL만 던져도 대부분 한 번에 해결됨
이 방식에 투자하는 팀은 그렇지 않은 팀보다 훨씬 생산성이 높아질 것이라 믿음
LLM은 사람마다 완전히 다른 경험을 주는 기술이며, 프롬프트의 자유도가 매우 큼
특정 디자인을 구현할 때는 오히려 직접 작성하는 게 더 빠름
“내가 작성하지 않은 코드는 이해할 수 없다”는 말은 현실적이지 않음
코드 리뷰의 목적은 작성자 신원이 아니라 시스템적 신뢰성 확보임
인간이든 AI든, 심지어 골든 리트리버가 쳤든 상관없음
하지만 AI가 만든 PR을 굳이 이해하느라 시간을 쓰느니, 차라리 내가 직접 프롬프트를 날려 결과를 얻는 게 낫다고 느낌
LLM에 의존하면 개발자가 프로젝트 구조를 학습할 기회를 잃고, 결국 시스템을 블랙박스로 다루게 됨
이런 흐름은 개발자를 ‘프롬프트 키디(prompt kiddie) ’로 만드는 변화임
“프롬프트를 다듬느라 시간을 낭비하느니 직접 코드를 쓰겠다”는 말에 공감함
문제는 ‘생성’이 아니라 비구조적 생성임
즉흥적 프롬프트 대신, 명확한 스킬 단위 구성(composition) 으로 접근해야 함
“AI에게 ‘너는 분산 시스템 전문가야’라고 말해야 한다”는 건 GPT-3 시대 이야기임
지금은 파인튜닝과 후처리 기법 덕분에 이런 롤 기반 프롬프트가 필요 없음
LLM 코드 생성 열풍을 보며 ‘내가 뒤처지는 건 아닐까’ 불안했음
Copilot과 Claude를 자동완성 도우미로만 써왔는데, 복잡한 코드는 여전히 엉망이었음
그런데 요즘은 에이전트 기반 도구가 코드베이스를 검색하고, 웹에서 자료를 찾아 스스로 컨텍스트를 조정함
결국 “기술을 제대로 이해하지 못한 채 불평하는 사람들”의 문제임
실제로는 프롬프트 기술 부족일 가능성이 큼
주변 툴이 검색과 실행을 자동화해주는 덕분에 마치 ‘생각하는 것처럼’ 보일 뿐임
결국 이는 자동화이지 지능이 아님
요즘 HN의 많은 글과 댓글은 LLM이 쓴 것처럼 느껴짐
새로움이 없고, 대부분 피상적인 일반화만 반복함
최근 뉴스들을 보면 AI가 아직 충분히 성숙하지 않음
예: Microsoft의 Copilot 매출 목표 하향과
Moltbook의 보안 문제 사례
결국 대부분의 사람들은 AI를 신뢰하지 않음
AI는 아이디어 탐색이나 보일러플레이트 작성엔 유용하지만, 여전히 사고력이 핵심임
AI는 인간의 사고를 대신해주는 최고의 유혹이지만, 장기적으로 사고 근육을 약화시킬 위험이 있음
일정 기간 사용 후 다시 손으로 코딩해보면 유창성이 떨어졌음을 느낄 것임
Copilot이 아니라 Claude가 더 나아서일 수도 있고, Moltbook의 보안 문제는 초기 서비스의 숙명일 수도 있음
결국 AI 도입 기업과 비도입 기업의 생존율로 결과가 드러날 것임
나도 예전엔 “AI는 멍청한 블랙박스”라 생각했지만, 최근 6개월 사이에 관점이 완전히 바뀜
제대로 배우면 놀라운 결과를 낼 수 있음
지금은 AI를 증폭기로 보고, 나의 역량을 확장시키는 도구로 씀