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시애틀 사람들은 모두 AI를 싫어한다

 (jonready.com)
5P by GN⁺ 5시간전 | ★ favorite | 댓글 2개
  • 시애틀의 대형 기술기업 엔지니어들 사이에서 AI에 대한 강한 반감이 확산되고 있음
  • Microsoft 내부에서는 Copilot 365 등 AI 도구 강제 사용과 AI 관련 해고가 이어지며 불만이 누적됨
  • AI 프로젝트로 분류되지 않은 팀은 존재감과 보상에서 밀려나고, 엔지니어들은 무력감과 냉소에 빠짐
  • 이러한 분위기 속에서 AI 스타트업이나 개인 프로젝트를 소개하면 즉각적인 적대적 반응이 나타남
  • 시애틀의 기술 문화가 혁신보다 방어적 태도에 갇혀 있으며, 이는 기업·엔지니어·창업자 모두의 성장 저해 요인으로 작용

시애틀의 AI 혐오 현상

  • 시애틀 엔지니어들이 AI라는 단어 자체에 부정적 반응을 보이는 현상
    • Wanderfugl이라는 AI 기반 지도 프로젝트를 소개했을 때, 대부분의 시애틀 엔지니어들이 즉각적이고 비판적인 반응을 보임
    • 같은 제품을 발리, 도쿄, 파리, 샌프란시스코에서 소개했을 때는 호기심과 관심이 나타남
  • 한 전 Microsoft 동료는 제품 자체보다 회사 내 AI 도구와 환경에 대한 불만을 토로
    • Copilot 365, Microsoft AI 등 업무에 강제된 AI 도구의 비효율성이 주요 불만 요인
    • AI 도입이 업무 스트레스와 해고 불안으로 이어짐

AI 해고와 조직 문화 붕괴

  • Microsoft 내부에서 AI 활용 능력 부족이 해고 사유로 언급된 사례
    • 한 팀의 PM이 해고된 이유로 “Copilot 365를 충분히 활용하지 못했다”는 설명이 주어짐
  • 과거에는 ‘성장 마인드셋’과 혁신 장려 분위기가 있었으나, AI 중심 구조조정 이후 급격히 위축
    • 조직 간 협업 프로젝트가 사라지고, AI 관련 업무만이 안전하고 명예로운 영역으로 간주됨
  • AI 프로젝트로 분류되지 않은 엔지니어들은 ‘비AI 인재’로 낙인
    • 급여와 스톡옵션이 정체되고, 성과 평가가 악화됨
    • Copilot for Word, PowerPoint, Email, Code 등 품질이 낮은 AI 도구 강제 사용이 불만을 심화

엔지니어들의 심리적 피로와 냉소

  • AI 도구가 생산성 향상에 실패했음에도 비판이나 개선 시도는 금지
    • AI 조직의 영역으로 간주되어 타 부서 개입 불가
  • 엔지니어들은 AI를 무용하고 자신은 그 분야에 부적합하다고 믿게 되는 자기제한적 사고에 빠짐
    • 이는 기업의 혁신력 저하, 개인 경력 정체, 창업 생태계 위축으로 이어짐
  • “AI를 언급하면 석면을 옹호하는 사람처럼 취급받는다”는 표현으로 사회적 적대감을 묘사

Amazon과 시애틀 기술 생태계

  • Amazon 직원들은 상대적으로 조금 더 보호받지만 근본적 문제는 동일
    • “Amazon은 대우는 나쁘지만 보상은 높다”는 기존 인식이 조직 내부의 피로와 냉소를 가릴 뿐
  • 시애틀의 기술 문화는 혁신보다 방어적 태도로 전환
    • AI에 대한 불신이 새로운 시도 자체를 억제하는 구조적 악순환을 형성

자기제한적 신념의 악순환

  • AI에 대한 부정적 신념이 세 집단 모두에 피해를 줌
    • 기업: 최고의 엔지니어들이 혁신을 자신의 역할로 여기지 않게 됨
    • 엔지니어: 분노와 자기 의심 속에서 경력이 정체
    • 창업자: “AI”라는 단어만으로 위협적 존재로 인식됨
  • 이 신념은 시도 부족 → 권한 축소 → 나쁜 제품 → AI 불신 강화의 순환 구조로 고착
  • 시애틀은 여전히 세계적 수준의 기술 인재를 보유하지만, 샌프란시스코처럼 ‘세상을 바꿀 수 있다’는 믿음이 사라짐
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realg 2시간전  [-]

솔직히 Copilot 365 는 너무 형편없긴 하죠. 도대체 이걸 어디다가 쓰라는건지.

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GN⁺ 5시간전  [-]
Hacker News 의견

  • 전 구글 출신임. 링크된 글의 동료처럼 느끼는 사람들이 구글 안팎에 많음
    나 역시 이 AI 회의적 사고방식에서 완전히 벗어나지 못했음. LLM이 진짜로 효과적인 분야는 극히 일부라고 생각함 — 예를 들어 정확할 필요는 없지만 그럴듯해야 하는 데이터 생성(컨셉 아트, 영화의 군중 애니메이션 등).
    반면 학습이나 정확성이 중요한 영역에서는 장기적으로 부정적 영향을 주고, 처음부터 비효율적인 분야에도 억지로 밀어 넣어질 것 같음. 그래서 AI 찬양론자나 관련 산업 전반에 대해 지나치게 회의적임. 솔직히 말하면, AI로 돈 버는 사람들 전부 망했으면 좋겠다는 감정이 있음 (암호화폐 때처럼)

    • 내 구글 친구들도 대부분 AI가 소프트웨어 개발을 개선할 가능성에 부정적임. 내부에서 가장 먼저 도입할 줄 알았는데 의외였음
    • 내 경험상 생산성 향상은 거의 없거나 오히려 역효과였음. 초기 개발은 빨라지지만 코드 리뷰와 수정에 더 많은 시간이 들어감. 결국 일의 총량이 다른 바구니로 옮겨진 셈임
    • 지금의 AI 논쟁은 ‘탭 vs 스페이스’보다 더 존재론적인 기술 종교전쟁 같음. 나는 원래 과대광고를 싫어하지만, 코딩에서는 AI의 유용성을 여러 번 확인했음. 다만 온라인에서는 전도사처럼 보인다는 피드백을 자주 받음
    • 새로운 기술을 배울 때 AI가 나쁘다는 게 사실인지 궁금함. 학습 과정을 건너뛰지 않는 한 유용하다고 느끼는데, 단순히 보조 질문용으로 쓰면 괜찮지 않음?
    • 나도 한때 AI가 망하길 바랐음. 결국 진짜 가치 있는 사용처만 남을 것임. 하지만 이 거품이 꺼질 때 경제 충격이 클 거라 걱정됨. 부자들은 손해를 안 보니 결국 소비자가 인플레이션, 실직, 서비스 품질 저하 등으로 대가를 치를 것임. LLM은 만능이 아니고, 블록체인 때처럼 억지로 모든 곳에 끼워 넣는 광기가 무섭게 느껴짐

  • 시애틀의 소프트웨어 엔지니어로서, 대부분의 동료들이 시간 낭비형 AI 도입을 싫어함. 몇몇 AI 전도사들이 있지만, 그들의 코드에서 예전엔 없던 실수를 자주 발견함.
    테스트 코드가 프레임워크 기능을 중복하거나, 테스트 대상 함수를 그대로 모킹하는 경우도 있음. 이런 코드들은 겉보기엔 멋지지만 결국 리뷰를 통과하지 못함. 코드 리뷰 문화가 약한 팀이라면 유지보수가 악몽이 될 것 같음

    • 우리 팀처럼 리뷰가 느슨한 곳에서는 AI 코드가 오히려 장기적 재작업 비용을 키움. 처음엔 통과되지만 나중에 문제점이 드러나면 수정이 훨씬 비싸짐. AI 코드를 문제 이해 없이 쓰는 게 진짜 문제임
    • AI는 단지 도구일 뿐임. 허용한 만큼만 작동하므로, 잘못 쓴 건 결국 사람 책임임
    • AI가 만든 코드에서 미묘하지만 심각한 버그를 여러 번 발견한 뒤로, 이제는 AI가 작성했을 것 같은 코드를 훨씬 더 의심스럽게 검토함. 품질에 대한 신뢰가 떨어졌음. AI로 코딩하는 사람들은 진짜 사고 과정을 회피하는 것처럼 보임
    • 내 생각엔 AI 전도사들도 사실은 두려워서 그런 태도를 보이는 것 같음. 빅테크 밖에서 일해야 AI의 가치를 제대로 느낄 수 있음
    • 이건 예전 JS/Node.js 열풍과 비슷함. 결국 관심도는 0임

  • “엔지니어들이 시도하지 않는다”는 말은 틀림. AI를 중심으로 세상을 보는 시각 자체가 문제임.
    소프트웨어에는 실제 고객 가치를 만드는 제품과 투자자 흥분용 제품이 있음. LLM은 블록체인보다 실질적이지만, 그 가능성은 과장되어 있음.
    나는 투자자 쇼보다 고객 가치 창출에 시간을 쓰고 싶음. 엔지니어들은 못해서가 아니라, 쓸모없는 일에 끌려가기 싫어서 AI를 멀리함

    • 대부분의 엔지니어는 이미 생성형 AI를 써봤고, “그냥 텍스트 넣고 텍스트 받는 수준”이라 흥미를 잃었음.
      AI 찬양자들이 말하는 ‘다음 버전이 세상을 바꾼다’는 말은 실행 불가능한 뉴스 사이클일 뿐임.
      결국 새로운 AI 제품은 “그냥 텍스트 입출력”이기 때문에 본질적으로 흥미롭지 않음
    • 유럽 컨설팅 업계에서는 모든 제안서에 AI 항목을 억지로 넣는 트렌드가 있음. 이게 일의 즐거움을 앗아감
    • 세상에는 설득의 영역과 현실의 영역이 있음. 나는 엔지니어로서 현실의 결과물을 만드는 걸 좋아하지만, 일의 상당 부분이 설득의 영역에 있음을 깨달음
    • 시애틀이 지난 경기 침체 때 SF보다 더 큰 타격을 받았는지 궁금함. 그게 이번 AI 거품에 대한 반감으로 이어진 듯함
    • 하이프와 실체는 연속선상에 있음. 엔지니어는 보통 리스크 회피형이라 하이프를 피하지만, 직접 베팅하는 순간 다른 투자자처럼 비이성적이 됨

  • 전 시애틀 거주자로서 몇 가지 생각이 있음

    1. 그녀의 부정적인 태도는 해고 스트레스 때문이었음
    2. FAANG은 과잉 채용 후 AI를 해고 명분으로 삼고 있음
    3. 시애틀의 AI 생태계는 괜찮지만, 역시 AI 과대광고의 희생양임
    4. 사람들은 AI 자체보다 하이프를 싫어함
      그래도 당신의 앱은 흥미로워 보여서 가입했음
    • 일부는 진짜로 AI를 싫어함. 해고 때문만은 아님. 반(反)AI 커뮤니티도 많음
    • 나는 유니콘 초기 멤버였는데, 빅테크 출신을 대거 채용하면서 자율성 결여 문화가 생김.
      AI 도입 명령은 효율성을 강제하려는 시도지만, 실제로는 시장 피드백이 없는 환경에서 생긴 부작용임.
      많은 빅테크 엔지니어들이 생활 수준 인플레이션 때문에 회사를 떠나지 못하고 분노함
    • 회사들이 솔직했으면 좋겠음. 진짜 강력한 AI 기술이 있다면, 직원들을 적으로 돌리는 건 최악의 전략임.
      관대한 퇴직 보상과 공감 있는 해고 방식이 훨씬 나았을 것임
    • 단순한 하이프 문제가 아님. 윤리 결여, 환경 영향, 제품 품질 저하, 에너지 낭비 등 근본적 문제도 있음

  • 나는 시애틀이 아닌 곳에서 AI 인프라 쪽 일을 함. 요즘 AI 피로감이 심함
    첫째, 주변 사람들이 새로운 모델, 논문, 오픈소스 소식에 과도하게 흥분함.
    나는 깊이 있는 2~3가지 일에 집중하고 싶은데, 이런 끊임없는 정보의 브라운 운동이 오히려 브레이크 역할을 함
    둘째, 모든 문제에 AI 해법이 있다고 믿는 분위기가 피곤함. LLM을 쓰기 전에 직접 사고하고 실험하는 과정이 훨씬 생산적임
    셋째, “빠르게 변하니 따라가야 한다”는 압박이 있지만, 실제로는 기초는 거의 변하지 않음. 얕고 넓은 지식은 쓸모없음
    마지막으로, 기술의 방향을 예측하라는 압박도 있음. 하지만 나는 전략적 예측보다 적응력을 믿음.
    모델 자체는 훌륭하지만, 피곤한 건 그 주변의 인간 행동임

    • 나는 새 모델이 나오면 써보고, 좋으면 기본값으로 바꾸고 끝임.
      모델에 집착하는 이상한 숭배 문화는 이해할 수 없음. 그냥 더 나은 도구일 뿐임

  • 모두가 AI를 논할 때, 나는 여행 계획 앱 얘기를 하고 싶음. 수천 개의 시도가 있었지만 성공한 게 없음
    이유는 두 가지임.

    1. Google Maps의 압도적 데이터 품질을 따라갈 수 없음
    2. 수익 모델 부재 — 항공권, 숙소, 투어 등 이미 경쟁이 포화되어 있음
      결국 돈이 안 되는 시장임
    • 여행 앱을 쓰는 것보다 브라우저 탭 몇 개와 메모장으로 계획하는 게 더 효율적임.
      앱을 설치하고 배우는 마찰이 더 큼
    • 나는 Wanderlog를 유료로 쓰는데 만족함. Google Maps를 내장해 커버리지 문제도 없음
    • 이런 시장은 이미 대형 플랫폼이 해결한 영역임. 다만 지오캐싱처럼 아직 해결되지 않은 틈새는 존재함

  • AI는 실제로 직원에게 강요되고, 그 결과 산업 내부에서는 과대평가된 기술로 인식되고 있음.
    진짜 변화는 없고, 오히려 AI 투자로 인한 해고와 비용 낭비가 문제임.
    일부 기업만 살아남겠지만, 대부분은 고통만 남을 것임

    • AI가 해고 명분으로 쓰이는 건 정말 불쾌함. 사람들의 생계가 걸린 문제임

  • 대기업 직원들이 AI를 싫어하는 이유는, 리더십의 무지한 강요 때문임.
    시애틀은 Microsoft, Amazon 등 빅테크 종사자 비율이 높아 이런 피로감이 더 큼.
    반면 SF는 OpenAI, Anthropic, Nvidia 등 AI 중심 스타트업의 낙관론이 균형을 맞춤

    • 내가 일하는 시애틀 지역 스타트업에서는 AI에 대한 긍정적 인식이 많음.
      다만 반복되는 해고 명분 때문에 피로감이 쌓임.
      개인적으로는 Claude나 Gemini 같은 모델이 코드 리뷰 보조로 꽤 유용하다고 느낌
    • 맞음, 그게 차이임

  • 제품 이름을 정할 때는 반드시 소리 내어 말해보라는 조언을 하고 싶음. 발음이 어색하면 브랜드가 약해짐

    • 나는 노르웨이에서 자랐고, ‘wandervogel’은 자연 속 자유로운 사람을 뜻함.
      노르웨이어로 발음하면 ‘wander full’처럼 들려서 마음에 듦
    • 그런데 랜딩 페이지 절반은 “Wanderfull” 로 표기되어 있음. 창작자조차 이름을 못 정한 듯함
    • 영어를 제2언어로 쓰는 사용자에게는 발음이 다르게 들릴 수 있음. 다양한 언어 배경을 고려해야 함
    • 이름을 말해보고 상대에게 철자를 써보라 하라. 못 맞춘다면 URL 입력조차 어렵다는 뜻임
    • 아마 ‘Wanderfowl’ 같은 영어식 이름을 피한 이유는 ‘foul’의 부정적 의미 때문일 것임

  • SF에서도 많은 기술인들이 AI를 싫어함. 업계 밖 사람들은 더 그렇고, 다만 AI에 미래를 건 사람들이 목소리를 키우는 중임

    • 내가 일하는 지방정부 쪽에서는 오히려 비기술인들이 AI에 호의적임
    • 대부분의 사람들은 AI 생성물은 싫어하지만, ChatGPT는 일상적으로 사용함.
      나도 소비자로서는 싫지만, 업무 도구로는 유용하다고 느낌
    • “AI에 미래가 달렸다”는 가정은 근거 없음. 기술 발전 속도는 느리고, 지수 성장도 없음
    • 내 비기술인 친구들은 대부분 AI를 부정적으로 봄. 단, AI 이미지 생성물을 올리는 사람들은 예외로 긍정적임
    • 맞음, SF도 마찬가지임. 다만 거기엔 실제로 유용한 AI 프로젝트들이 존재함
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