Hacker News 의견들

• 글쓰기는 독립적인 사고를 키우는 첫걸음이라 생각함
  영화 Ghost in the Shell의 한 장면처럼, 다양성이 사라지면 ‘과도한 전문화는 죽음’이라는 말이 떠오름
  LLM이 사회 전체를 집단사고로 몰아가게 될까 걱정됨
  미래의 아이들은 스스로 생각하고 의견을 만드는 법을 따로 배워야 할지도 모름
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• 나는 글쓰기를 ‘사고의 마지막 단계’로 여겨왔음
  머릿속에서 완벽하던 아이디어가 글로 옮기면 모순이 드러나고, 그 과정을 통해 생각이 정리됨
  하지만 많은 문서는 단순한 맥락 덤프(context dump) 에 불과했음
  이런 경우엔 차라리 AI가 문서를 대신 쓰게 하고, 사람은 핵심 사고에 집중하는 게 낫다고 봄
  언젠가는 AI가 AI에게 문맥을 전달하는 폐쇄 루프가 업무의 기본이 될 것 같음

  • 생각, 글쓰기, 말하기가 뇌의 서로 다른 부분을 자극한다고 들었음
    나도 보고서를 쓰다 보면 중간에 문제의 핵심이 풀리는 경험을 자주 함
  • 글쓰기의 전제를 버린다면, ‘잘 쓴 글’의 전제도 버려야 함
    LLM에게 줄 정보 그대로 사람에게 주면 충분함
  • 교육 시스템이 비판적 사고를 가르치는 데 실패했다고 느낌
    글을 쓰고 수정하는 과정이 스스로의 허점을 드러내고, 더 나은 질문을 하게 만듦
    대화체로 쓰면 사고가 더 깊어짐
  • 가르치는 과정에서도 같은 현상이 나타남
    생각을 구체화하려다 보면 머릿속의 모호함과 불일치를 마주하게 됨
  • 나는 AI 회의론자임
    사람들이 읽지도 않을 릴리스 노트를 AI가 대신 쓰는 게 왜 ‘최선의 해법’인지 의문임
    오히려 간결하게 요약하는 편이 낫다고 생각함

• LLM이 ‘아이디어 생성에 특히 뛰어나다’는 주장에는 동의하지 않음
  평균적이고 무난한 결과물만 내놓기 때문임
  흥미롭거나 새로운 아이디어를 원한다면 LLM은 적합하지 않음

  • 나는 LLM을 러버덕(rubber duck) 처럼 씀
    설계를 설명하다 보면 스스로 문제의 엣지 케이스를 발견하게 됨
  • 주류 아이디어가 주류인 이유가 있음
    다르기 위해 다르게 하는 건 미덕이 아님
    LLM은 아이디어 생성기보다는 상식 생성기에 가까움
  • ‘평균적인 결과’라는 말은 틀렸다고 봄
    temperature나 top-k 설정으로 확률이 낮은 토큰을 선택하게 하면 충분히 다양해짐
  • 나는 가끔 막힐 때 LLM을 써서 브레인스토밍함
    대부분은 쓸모없는 아이디어지만, 그중 하나가 좋은 방향의 단서가 되기도 함
    그래도 여전히 약간의 도움은 된다고 느낌
  • ‘생성’이라는 단어의 혼용이 문제임
    실제 아이디어는 사람이 만들고, LLM은 연관된 해법을 나열해 영감을 주는 역할임

• LLM이 쓴 글을 그대로 보내면, 상대는 내 생각이 아니라 모델의 출력물을 검토하게 됨
  특히 업무에서 LLM이 작성한 코드를 그대로 제출하는 경우가 문제임
  스스로 검토하지 않은 결과물을 남에게 맡기는 건 책임 회피임

  • 많은 사람이 LLM으로 생산하려 하지만, 아무도 그 결과물을 소비하길 원치 않음
    결국 생산자가 소비자에게 보상하는 구조가 생길지도 모름

• 이 글의 제목은 ‘AI에게 글을 맡기지 말라’지만, 실제 요지는 ‘AI에게 생각을 맡기지 말라’에 가까움
  글쓰기는 사고의 한 방식일 뿐, 유일한 방법은 아님
  오히려 음성 녹음이 더 자연스러운 사람도 있음
  Rod Serling이나 Mark Twain처럼 구술(dictation) 로 작업한 작가들도 많음
  Mark Duplass의 The Talking Draft Method 영상 참고
  이후 AI로 전사와 문법 교정을 맡기면 효율적임

  • 나도 이 방식을 씀
    즉흥적으로 녹음한 뒤 NotebookLM에 넣고, “내 말투로, 내 목소리로 요약하라”는 프롬프트를 줌
    이 과정이 시간을 절약하진 않지만 감정 관리와 시작의 두려움 극복에 큰 도움이 됨
    ADHD 보조 기술로도 유용함
  • 그래도 글쓰기는 여전히 사고를 촉진하는 독특한 행위임
    손으로 쓰던 ‘morning pages’를 디지털로 옮긴 뒤 뭔가 잃은 느낌이 있음
    그래도 검색과 RAG 기능 덕분에 가치가 있음
  • 누군가가 내 말을 받아 적는 직접 구술은 글쓰기의 한 형태로 봄
    단순한 대화와는 다름
  • 나는 AI와 대화하며 아이디어를 확장함
    마지막에 요약까지 해주니 정리에도 도움 됨
  • 글쓰기가 어렵다는 걸 인정함
    AI 덕분에 내 생각을 더 잘 표현할 수 있게 되었음
    글을 잘 쓰는 사람들은 그게 얼마나 드문 능력인지 종종 잊는 듯함

• 나는 예술(art) 의 영역에서 AI 사용을 멈춤
  Kurt Vonnegut의 말처럼, 예술 행위는 영혼을 성장시키는 과정임
  업무 보고서는 AI로 도와도 되지만, 블로그나 개인 글은 직접 써야 함
  내 블로그의 설명 페이지에도 그 철학을 담았음

  • 오늘 하루 두 번이나 Vonnegut의 인용문을 봤는데, 볼 때마다 반가움

• LLM 덕분에 오히려 글쓰기의 본질을 깨닫게 됨
  나에게 글쓰기는 정신적 캐시 정리임
  스스로 쓰지 않으면 생각이 완전히 처리되지 않음
  AI에게 맡기는 건 마치 남에게 운동을 대신 시키고 근육이 생기길 바라는 것과 같음
  결국 모델의 유려한 문장을 읽고 내가 이해했다고 착각하는 게 진짜 함정임
  사진이 등장해 회화의 본질이 드러났듯, AI는 글쓰기의 목적을 다시 묻게 함

• 나는 영어가 모국어가 아니어서 공식 글쓰기가 어렵지만, AI가 큰 도움이 됨
  물론 AI가 쓴 결과물은 반드시 직접 검토함

• 예전에 들은 시카고대 글쓰기 프로그램의 강연이 인상 깊었음
  그 교수는 “글쓰기가 곧 사고의 과정”이라고 했음
  글로 표현하는 과정에서 생각이 구체화되고, 아이디어가 서로 연결됨
  Claude 같은 도구가 없던 시절에 이런 훈련을 한 게 다행임
  아이들이 ‘쉬운 버튼’을 누르기만 하며 사고력을 잃지 않길 바람
  강연 영상

  • ‘쉬운 버튼’으로 평범한 댓글을 운율 있는 시로 바꾸는 것도 학습의 한 방법일 수 있음
    이 세대가 가진 도구의 풍요로움이 부럽고, 그들이 만들어낼 새로운 활용이 기대됨
  • LLM과의 대화형 글쓰기도 가능함
    질문을 던지고, 답을 검증하며 사고를 확장할 수 있음
    글쓰기는 설득, 교육, 창작, 지식 정리 등 다양한 목적을 가진 복합적 행위임
    LLM은 문체, 비유, 리듬 등 언어적 요소를 세밀하게 제어할 수 있음
    결국 AI 글쓰기의 품질은 사용자의 조정 능력에 달려 있음

• LLM은 ‘미친 듯이 시켜야’ 흥미로운 아이디어를 내지만 금세 반복됨
  결국 보조 도구로 쓰는 게 핵심임
  완전히 맡기면 비생산적이지만, 맞춤형으로 활용하면 사고를 돕는 도구가 됨
  영어가 모국어가 아닌 사람에게는 명확한 표현 수단으로서 큰 가치가 있음