# AI 코드와 소프트웨어 장인정신 > Clean Markdown view of GeekNews topic #26375. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=26375](https://news.hada.io/topic?id=26375) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/26375.md](https://news.hada.io/topic/26375.md) - Type: GN+ - Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru) - Published: 2026-02-04T09:19:51+09:00 - Updated: 2026-02-04T09:19:51+09:00 - Original source: [alexwennerberg.com](https://alexwennerberg.com/blog/2026-01-25-slop.html) - Points: 25 - Comments: 1 ## Summary 앞의 글과 달리 단순히 장인 정신을 애도만 하는 것이 아니라, 19세기 Arts and Crafts 운동처럼 소프트웨어에서도 **초기 컴퓨팅의 아이디어를 복원**하고 **인간 중심의 장인 정신**을 되살려야 할 시점이라고 주장합니다. ## Topic Body - AI가 생성한 저품질 콘텐츠인 **'슬롭(slop)'** 이 인터넷 전반에 확산되면서, 음악·영상·텍스트뿐 아니라 소프트웨어 영역에서도 유사한 현상이 나타나고 있음 - 콘텐츠 생산이 **참여도와 수익 극대화**만을 목표로 최적화에 집중하며, **장인 정신이나 창의성은 사라지는 추세** - 대형 기술기업의 **품질 저하와 기술 퇴화**는 AI의 등장 이전부터 진행되어 왔으며, **좁은 역할 분업**이 엔지니어의 숙련과 사고력을 약화시킴 - AI 에이전트는 잘 정의된 반복 작업에는 유용하지만, 거짓말을 하고 코드를 제대로 이해하지 못하며 나쁜 코드를 생성하는 **근본적 한계**가 존재함 - 19세기 **Arts and Crafts 운동**처럼 소프트웨어에서도 초기 컴퓨팅의 아이디어를 복원하고 인간 중심의 장인 정신을 되살려야 할 시점임 --- ### AI 슬롭의 확산과 기술(technique) 개념 - AI 모델 공개 이후 오디오·비디오·텍스트 전반에서 **‘slop’이라 불리는 저품질 AI 콘텐츠**가 급증 - 쓰레기 콘텐츠는 늘 존재했지만, AI로 인해 생성에 필요한 노동이 **수십 배 이상 감소** - **분별력이 없거나 분별이 중요하지 않은 작업**에서는 AI가 **인간의 손을 대체하기에 충분한 수준** 도달 - Jacques Ellul의 **'technique'** 개념: 활동을 측정 가능하고 정의된 목표를 향한 **효율적 수단의 집합**으로 환원하는 사고방식 - Instagram 릴스, YouTube 영상, 블로그 포스트는 **최소 노력으로 최대 참여를 끌어내면 ‘좋은’ 결과물**로 간주 - 지표와 성과에 대한 집착이 장인정신, 아름다움, 즐거움 같은 **무형의 가치를 잠식**함 ### 음악 플랫폼 비교: Bandcamp vs Spotify - **Bandcamp**: 전체 앨범 중심과 개인 큐레이션에 집중 - 2010~2020년대 인디 음악 붐을 뒷받침하며 Car Seat Headrest, Mitski, Alex G, Phoebe Bridgers 등 아티스트 부상 - 음악 자체를 목표로 삼는 플랫폼으로서 AI 생성 음악을 **금지** - **Spotify**: 플레이리스트와 알고리듬 추천에 기반한 모델 - 음악 그 자체보다 **지표 최적화**에 초점 - **[밋밋하고 알고리듬에 맞춰진 뮤직(muzak)](https://www.theguardian.com/commentisfree/2025/mar/09/spotify-algorithm-artists-music-musicians-money-songs-playlists)** 확산 - 장인정신이 고려되지 않는 환경에서 AI는 인간이 만든 음악보다 **'수익 극대화' 측면에서 훨씬 유리한** 콘텐츠를 대량 생산함 ### 소프트웨어 업계의 품질 저하 현상 - AI 등장 이전부터 이미 많은 소프트웨어가 **전반적으로 낮은 품질** 상태에 놓여 있었음 - 대형 기술 기업의 소프트웨어 엔지니어링은 **‘배관 작업(plumbing)’** 에 가깝게 변질 - 여러 시스템을 연결해 데이터가 흐르게 만드는 역할에 그침 - Richard Hamming이 말한 **[‘위대한 작업’](https://worrydream.com/HammingForeword/)**, 즉 인류에 대한 선물을 만든다는 개념은 오늘날 기술 산업에서는 지나치게 이상적으로 받아들여짐 - 다수의 대형 소프트웨어 시스템이 **비대하고, 설계가 조악하며, 문서화가 부족**한 상태 - 사용자는 플랫폼이 점점 악화되는 **‘enshittification(품질 저하화)’** 과정에서 이용당하지 않기 위해 끊임없이 방어적 태세에 놓임 - Jonathan Blow의 강연 **[소프트웨어 문명의 붕괴 방지](https://www.youtube.com/watch?v=ZSRHeXYDLko)** 에서 제시된 관점에 공감 - 전문 엔지니어와 대형 소프트웨어 기업이 **일을 제대로 수행하는 방법 자체를 잊어버린 상태** - **[비경쟁적 독점](https://scholarship.law.columbia.edu/books/63/)** 구조로 인해 시장 압력에서 보호받으며 - 소프트웨어 관행은 느슨해지고 - 조직은 비대해지며 - 전반적인 품질은 크게 저하 - 빅테크 엔지니어는 대규모 조직 안에서 **극히 제한된 역할**만 수행 - 폭넓은 엔지니어링 역량과 장인정신이 자연스럽게 **쇠퇴** ### 인적 자본과 분업의 문제 - 기업이나 사회가 컴퓨터로 무엇을 해낼 수 있는지는 **인적 자본**, 즉 폭넓은 기술을 갖춘 엔지니어를 얼마나 길러내는가에 달려 있음 - 대형 기술 기업의 극단적인 분업 구조는 - 특정 영역에만 익숙한 **협소한 기술 인력**을 양산 - 현재의 빅테크 조직 구조 안에서만 기능할 수 있는 인력으로 고착 ### AI가 소프트웨어 엔지니어링에 위협이 된다는 두 가지 현상이 나타남 - 1\. **AI 에이전트가 전문 소프트웨어 엔지니어링을 위협한다는 현실적 인식** - 역할이 반복적이고 범위가 좁은 **저품질 소프트웨어 생산**으로 축소된 엔지니어에게 - AI는 실제로 상당히 효과적인 대체재로 작동 - 2\. **AI 에이전트의 능력에 대한 과도한 일반화** - AI가 소프트웨어 엔지니어링의 **[‘대부분, 어쩌면 전부’](https://moguldom.com/464672/ai-could-do-most-maybe-all-coding-within-6-12-months-warns-anthropic-ceo/)** 를 수행할 수 있다는 주장 - 인간 언어를 코드로 바꾸는 **[컴파일러와 같다](https://www.infoworld.com/article/4096265/writing-code-is-so-over.html)** 는 비유 ### AI 에이전트의 근본적 한계 - 위와 같은 주장이 성립하려면 소프트웨어가 무엇인지에 대한 **극도로 편협한 관점**이 전제됨 - AI 생성 음악이 음악을 단순히 소비 지표로만 바라보는 시각을 요구하는 것과 동일 - 소프트웨어를 목적 달성을 위한 도구로만 보고, **“충분히 좋으면 된다”** 는 태도 - AI 에이전트를 직접 실험해본 결과, 분명히 유용한 면은 있으나 **뚜렷한 한계**가 존재 - 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 말하고, 맥락을 제대로 이해하지 못하며, 품질이 낮은 코드를 자주 생성 - 일부 영역에서는 개선이 이어질 수 있으나, 음악이나 텍스트와 마찬가지로 **구조적인 한계**가 분명함 - AI 에이전트는 **자율적인 사고를 갖지 않으며**, 사용자가 무엇을 원하는지 스스로 파악하지 못함 - 가장 잘 작동하는 경우는 **문제가 명확하게 정의된 요청**일 때 - 예: “유닛 테스트 작성”, “이 형태의 DB 함수 구현” - 능력을 일반화하려는 시도는 **대체로 실패** - 새롭기는 하지만 유지·이해·확장이 어려운 **괴물 같은 코드**를 만들어내는 경우가 많음 ### “바이브 코딩(Vibe Coding)”의 문제점 - 초기에는 인상적으로 보이지만, 시간이 지나며 **고유한 결함**이 두드러짐 - 불필요하게 **장황한 코드**와 무성의한 스타일 - 구조는 단순하지만 **평면적이고 미적으로 빈약한 디자인** - 반복적으로 드러나는 특유의 흔적이 점점 거슬리게 느껴짐 - 문제가 발생하면 디버깅 과정이 **좌절을 낳는 반복 작업**으로 변함 - 다른 영상을 보거나 SNS를 넘기며 무심코 코딩하다가 - “버그가 있다, 다시 고쳐달라”는 요청을 에이전트에 계속 반복 - AI 생성 코드에서 자주 보이는 특징 - 과도하게 패딩된 버튼 - 일관성 없는 간격과 색상 - 전반적인 미적 평면성 - 존재 이유가 불분명한 UI 요소 - **모든 요소에 불필요한 레이블과 설명을 덧붙이는 경향** ### 소프트웨어 산업의 체계적 문제와 장인 정신의 필요성 - 대부분의 코드가 그다지 좋지 않다는 점은 부인하기 어렵고, 특히 대기업 환경에서 두드러짐 - AI를 활용하면 품질이 낮은 소프트웨어를 **더 빠르고 더 효율적으로** 계속 생산할 수 있음 - 그러나 AI는 소프트웨어 산업이 안고 있는 **핵심적인 체계 문제**를 해결하지 못함 - 근본 문제는 **대규모 환경에서 소프트웨어를 잘 만드는 방법 자체가 아직 정립되지 않았다는 점** - 이 문제를 풀기 위해서는 자동화가 아니라 **장인 정신과 인간의 비판적 사고**가 요구됨 ### Arts and Crafts 운동과 소프트웨어의 유사성 - 제2차 산업혁명 시기의 **Arts and Crafts 운동**에 주목 - **John Ruskin과 William Morris**는 기계와 산업 생산의 놀라운 능력이 개인 장인을 밀어내던 시대에 대응 - 산업 생산을 무조건 진보로 보지 않고, 그것이 만들어내는 결과물과 노동 조건에 **고유한 ‘스타일’** 이 존재한다고 인식 - 노동자가 점점 **거대한 산업 기계의 부속품**으로 전락하고 있음을 비판 - 기계가 할 수 없는 영역이 분명히 존재하며, 그것은 당시에도 지금도 변하지 않았다고 지적 - 영감의 원천으로 **중세 장인 정신의 회복**을 지향 ### 소프트웨어에서 요구되는 유사한 전환 - 소프트웨어 분야에서도 **비슷한 전환과 운동**이 필요 - **초기 컴퓨팅 방식과 사유를 다시 연구하고 복원할 필요** - 주류에서 외면받았지만 사라지지 않은 아이디어들의 **풍부한 보물창고**가 존재 - 오늘날의 소프트웨어와는 다른 방식으로 **인상적이고 아름다웠던 프로젝트들** - 현재는 기술 발전의 **매우 좁은 가지**, 즉 C/Unix에서 Javascript/웹으로 이어진 경로 위에 머물러 있음 - 그 밖에도 탐색할 영역은 훨씬 넓음 - 조금만 비전통적인 방향으로 나아가도 **AI의 도움은 거의 사라짐** - Claude에게 Forth 작성을 시도했으나 **방해에 가까운 결과**를 경험 - 출발점으로 [**Permacomputing 위키**를 추천](https://permacomputing.net/) ### AI 코드 시대의 전망 - AI 코드는 **저품질 대량 생산 소프트웨어**를 더욱 흔하게 만들 가능성이 있음 - 동시에 **장인 정신과 창의적 표현을 회복하려는 엔지니어**에게는 새로운 공간을 열어줄 수도 있음 - 비관적이지는 않음: 장인 정신은 희소해질수록 **그 자체로 더 큰 가치**를 갖게 됨 - 주류 소프트웨어가 한계를 드러내고, 소프트웨어 품질 저하가 이어지며, **정치적 문제의식**으로 중앙집중 구조의 가치가 재검토되는 시점 - **실험적이고, 인간이 만들고, 인간 규모로 운영되는 소프트웨어**가 주변부에서 빛날 좋은 순간임 ## Comments ### Comment 50569 - Author: neo - Created: 2026-02-04T09:19:52+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=46769188) - Jacques Ellul의 사상을 언급한 부분이 마음에 듦 기술적 **‘진보’의 본질**은 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 회복력**을 희생시키는 특성이 있음 - 효율성은 측정하기 쉬움. 그리고 측정 가능한 것이 곧 목표가 되어버림 반면 **장인정신, 세심함, 경이로움**은 측정하기 어려움. 내가 쓰는 지표는 실제 사람들의 이메일인데, 이는 불규칙하고 예측 불가함 - 코딩 에이전트를 통해서도 **고품질 코드**를 만들 수 있다고 생각함 한 번의 프롬프트로 끝나는 게 아니라, 계획–구현–검증–리뷰의 **조율된 과정**이 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 **리소스**가 있는지 궁금함 - 실제 한계는 **지연 시간과 추론 비용**임. 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 관리자**에게 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 세척기**처럼 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 토글**이 넘쳐남 - 관리자와 직원의 목표가 다름 관리자는 데이터 정확성을 원하지만, 직원은 입력이 귀찮다고 불평함 통합 예산이 없거나 단기 계약이라 **CRM 연동**도 못 하는 경우가 많음 - 소비자용 소프트웨어는 종종 **참여 극대화**에 최적화되어 실제 가치나 기능성이 떨어짐 반면 엔터프라이즈 소프트웨어는 지불자와 사용자의 인센티브 불일치 때문에 이상한 워크플로로 왜곡됨 - 대부분의 소프트웨어 엔지니어는 AI 이전에도 장인정신보다는 **급여와 효율**에 집중했음 그래서 AI가 만들어내는 코드도 그저 그런 코드일 뿐임 - AI가 장인정신을 되살리는 게 아니라, 오히려 **마지막 흔적을 없앨 것**이라는 생각임 - 새로운 기술은 기존 기술이나 장인정신을 없애지 않음. 단지 **사용자와 용도**를 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 비관론**임 - Forth 언급이 반가움. 자주 사용함 LLM이 생성한 Forth 코드는 **C를 번역한 듯한 나쁜 스타일**임 표준 Forth는 짧고 명확해야 하지만, LLM은 중첩된 조건문으로 가득 찬 긴 코드를 만듦 - 요즘 [*Turing’s Cathedral*](https://www.theguardian.com/books/2012/mar/25/turings-cathedral-george-dyson-review)을 읽고 있음 전후 미국의 **공학적 장인정신**을 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 단계**임. 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 프랙티스**를 반영할 수 있음 이는 전통적인 기타 제작과 현대적 **CNC 기반 기타 제작**의 차이와 비슷함 [Ulrich Teuffel의 기타 제작 영상](https://www.youtube.com/watch?v=GLZOxwmcFVo)을 보면 기술과 예술이 공존함 물론 장인정신은 비싸기 때문에 대부분은 산업 생산품을 선택함 - 하지만 CNC는 사람이 직접 프로그래밍하지만, LLM은 **확률적 도구**임 대규모 프로젝트에 적용 중이지만, 장기적 결과는 아직 미지수임 - 나는 **목재와 금속 퍼즐 장인**으로, 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 늘어나는가**임. AI는 그 가능성을 높임 - AI는 소프트웨어를 **‘충분히 괜찮은’ 수준으로 최적화**하는 환경에서 번성함 훌륭한 엔지니어를 대체하기보다, 이미 **기계적이고 지표 중심적인 산업 현실**을 드러내고 있음 대량 생산된 코드가 흔해질수록, 인간의 **판단력과 미적 감각**이 진짜 희소 자원이 될 것임