AI 이야기, 이제 지겹지 않나요?

• AI가 워크플로를 완전히 바꿔놓았고 생산성도 크게 높여줬지만, 매일 쓰다 보니 이제 더 이상 새로울 게 없는 일상이 됨
• Hacker News 등 개발자 커뮤니티가 거의 동일한 Claude Code 워크플로 자랑과 AI 도구 설정 이야기로 뒤덮여, 흥미로운 프로젝트와 문제 해결 논의가 밀려남
• 2023년에는 코드보다 제품 가치(Product Engineer) 에 집중하자는 흐름이 있었는데, 지금은 엔지니어링에서 가장 쉬운 부분을 더 쉽게 만드는 도구에 집착하는 방향으로 퇴보
• 경영진까지 AI에 올라타면서 개발자당 토큰 사용량 같은 무의미한 지표를 측정하기 시작, 과거 코드 줄 수 측정과 다를 바 없음
• 도구가 아니라 그 도구로 무엇을 만들고 있는지, 누군가에게 가치를 전달하는 진짜 목적을 이야기해야 함

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AI 피로감: 놀랍지만 이제는 일상

• AI는 놀라운 기술이고 매일 사용하며 워크플로를 완전히 바꿔놓았지만, 일상적으로 쓰다 보니 더 이상 대화할 거리가 남지 않은 느낌
• 최근 새 역할을 맡아 까다로운 도메인에서 웹 스케일 작업을 시작했는데, AI 덕분에 몇 주 만에 생산성이 0에서 1로 올라감
• 변화의 속도가 빠른 건 맞지만, 하루하루 체감하는 수준에서는 루틴화된 상태

개발자 커뮤니티의 AI 편중

• Hacker News는 원래 흥미로운 프로젝트와 문제 해결로 가득했지만, 지금은 세 명이 올리는 거의 동일한 Claude Code 워크플로와 OpenClaw로 고양이 쓰다듬고 비디오 게임 하면서 절약한 시간으로 또 AI 도구를 설정한다는 포스트로 변질
• 이 현상이 자기 충족적(self-fulfilling) 순환 구조를 만들고 있음
• Kagi Small Web도 같은 현상의 예시로, 'next' 버튼을 20번 누르면 AI 관련 글이 얼마나 되는지 확인해볼 만함

Product Engineer에서 도구 집착으로의 퇴보

• 2023년, 누구든 Claude Code 터미널을 열 수 있는 사람을 'AI 엔지니어'라 부르기 전, 'Product Engineer' 가 가장 뜨거운 개념이었음
• 코드에 대한 집착에서 벗어나 제품이 전달하는 가치에 집중하자는 방향이었고, 매우 합리적이었음
• 하지만 지금은 코드 대신 과도하게 비대해진 자동완성 도구(overgrown auto-complete) 에 집착하는 상태로 퇴보
  • 엔지니어링에서 가장 쉬운 부분을 더 쉽게 만드는 데 몰두하는 꼴
• 목공 커뮤니티에 비유하면, 만든 테이블 사진을 올리던 곳에서 모두가 같은 망치를 같은 방식으로 쓰면서 망치 이야기만 소리치는 상황

경영진의 AI 개입과 무의미한 지표

• 과거 매니저들은 데이터베이스 기술, IDE, JavaScript 프레임워크에 관심이 없었고 기능 완성과 판매만 원했음
• 이번에는 경영진이 구현 세부사항에 직접 발을 들여놓기 시작
• 대부분의 개발자가 올해 목표에 'AI를 더 사용하라' 는 회사 이니셔티브를 받았을 것
• 기존 경영진의 SDLC 개입은 DORA 메트릭스 등 산출물(faster deploys, time to respond) 중심이었지만, 지금은 개발자당 토큰 사용량을 측정하고 있음
  • 이는 과거 코드 줄 수(lines of code) 측정만큼이나 무의미한 지표

결론: 도구가 아니라 만드는 것을 이야기하자

• 사용하는 도구보다 그 도구로 만드는 멋진 결과물을 더 이야기해달라는 요청
• 코딩을 포함한 모든 크래프트의 본래 목적은 누군가에게 가치를 전달하는 것, 그 누군가가 자기 자신이더라도
• AI에 대한 글을 불평하는 글 자체가 AI에 대한 글이라는 아이러니를 인지하고 있음

[bini59]

그치만,,, 달에 하나씩 재밌고 신기하고 멋진게 나오는걸 어떡해... AI 발전이 좀 더뎌질때쯤엔 성숙해진 커뮤니티로 제품에 대한 이야기를 다시 하지 않을까..

[kimjoin2]

새로나온 보쉬 전동 드라이버 자랑을 하는 행보관님 보는 느낌.

[kimjoin2]

하지만 멋지죠?
라고하면 멋지긴 함. ㅋㅋ

[xguru]

긱뉴스에 짤 기능은 없지만.. 대충 박지성 짤
https://x.com/xguru/status/2036640530457870422?s=20
"그렇지 않아요. 매 순간 재미있어요"

[GN⁺]

Hacker News 의견들

• AI에 대해 흥미로운 점은, 좋은 사용자가 되려면 소프트웨어 개발을 깊이 이해해야 한다는 점임
  내가 함께 일하는 사람들 중 AI를 가장 잘 활용하는 이들은 이미 숙련된 엔지니어들임
  서버 랙 설치부터 클라우드 배포, 임베디드 소프트웨어, 게임 백엔드까지 경험한 이들에게 AI는 궁극의 파워툴처럼 느껴짐
  아직 배울 게 많고 도구도 초기 단계이지만, 그 가치는 분명함
  많은 개발자들이 처음으로 시스템 사고를 구체적으로 접하면서 정체성 혼란을 겪고 있음
  그래서 AI에 대한 대화는 계속 이어질 것이고, 나는 지적인 사람들의 배움을 들으며 여전히 즐겁게 배우는 중임

  • 전혀 빈정거림처럼 들리지 않았음. 매우 현실적인 의견임
    AI를 잘 쓰려면 자신이 원하는 걸 명확히 아는 게 중요함. 숙련된 장인의 손에 든 도구는 언제나 더 잘 쓰임
    나도 이런 대화가 계속되는 게 괜찮음. 다만 담론의 다양성이 부족한 점이 아쉬움
  • 정말 정확한 지적임. “AI는 쓸모없다”고 말하는 사람들은 실제로 거의 아무것도 안 해본 경우가 많음
    물론 과대광고도 있지만, 생산성 향상을 못 느낀다면 자신이 예외적인 경우인지 점검할 필요가 있음
  • 동의하지 않음. 소프트웨어 경험이 전혀 없는 사람도 AI로 전체 애플리케이션을 만드는 사례를 직접 봤음
  • “AI 뱀파이어”라는 표현이 공감됨. 나도 AI를 배우고 활용하면서 정신적으로 소모됨을 느낌
    새로운 지식을 빠르게 흡수하지만, 너무 지쳐서 잠시 쉬어야겠다고 생각함
    하루하루 천천히 가야겠음
  • 중급 SDET/SRE로서 AI 덕분에 프로토타이핑 속도가 엄청 빨라졌음
    큐, Docker, 인프라 지식, 코딩 습관만으로도 꽤 괜찮은 앱을 만들 수 있음
    AI가 엉뚱한 결정을 내릴 때도 있지만, 결국 올바른 질문과 계획이 핵심임
    큰 프로젝트를 준비 중이며, 완성되면 공유할 예정임

• 기술 업계는 그래도 AI 혼란을 다룰 준비가 되어 있지만, 교육계는 완전히 혼돈 상태임
  행정은 “AI가 미래”라며 무비판적으로 몰입하고, 교수진은 순응하거나 완강히 반대함
  학생들은 한 수업에서는 “ChatGPT는 부정행위”라 듣고, 다음 수업에서는 “AI 사용이 필수”라 들음
  완전한 혼란의 현장임

  • 나는 주변 사람들에게 AI를 “문서를 보고 다음에 올 말을 추측하는 기계”라고 설명함
    실제 문제를 ‘문서를 확장하는 작업’으로 매핑할수록 결과가 좋아짐
    다만 이런 구조는 학문적 부정행위와 거의 완벽히 맞물림
  • 지금의 반응은 LLM의 가장 제한된 인터페이스만 써서 생긴 것임
    Claude Cowork 같은 코딩 에이전트가 보편화되면 상황은 완전히 달라질 것임
  • 산업화 초기에도 공장 일자리는 끔찍했지만, 동시에 그것이 미래였음. 두 가지가 동시에 참일 수 있음
  • “AI가 미래”라며 혼란스러운 행정의 모습이 내 기술 직장과 다르지 않음
  • 작은 대학의 행정가들은 경제 전반에서 가장 무능한 전문가 집단 중 하나라고 생각함

• 관리자가 AI에 관심을 가지는 현상이 흥미로움
  예전엔 데이터베이스나 프레임워크엔 무관심했지만, 이제는 직접 AI 도입 목표를 세우고 실행하려 함
  올해 대부분의 회사가 “AI를 더 많이 활용하라”는 사내 목표를 설정했음

• AI가 인류에 순이익인지 의문임
  초창기엔 기대가 컸지만, 지금은 사랑과 증오가 공존함
  Claude Code 덕분에 업무 효율은 높아졌지만, 동시에 내 일자리를 스스로 대체하고 있다는 생각이 듦
  막대한 자원이 AI에 투입되는데, 정말 세상을 더 나아지게 할까? 결국 돈이 목적처럼 느껴짐

  • 반대로, AI가 비용을 낮춰 사회적 가치를 높일 수도 있음
    예를 들어 아프리카 여성 건강을 위한 문자 기반 앱을 AI 한 명이 유지할 수 있다면, 그건 나쁜 일일까?
  • “AI가 내 일을 없앤다”는 생각에 동의하지 않음
    오히려 아이디어의 한계가 문제임. 단순 업무가 자동화되면 더 큰 일을 할 기회가 생김
    기술 발전은 늘 인류를 더 나은 방향으로 이끌어왔음. 자동화의 행진이 바로 그 증거임

• 모두가 각자의 속도로 AI에 적응 중임
  같은 팀 내에서도 격차가 크고, 이제는 “AI가 내 일자리를 없앨까”보다 “무엇이 실제로 통하나”를 공유하는 단계로 옴

  • 어떤 팀은 여전히 반(反)LLM 엔지니어가 있고, 어떤 팀은 하루 종일 Claude Code를 돌림
  • 나도 솔직히 지금의 AI 담론이 지루함
    하지만 “이건 나에게 이렇게 통했다”는 대화는 진전임
    다만 우리는 여전히 코드 품질과 검증 문제를 외면하고 있음
    30년 업계 경험상, LLM의 실수보다 인간이 만든 코드의 죄가 훨씬 큼

• 예전엔 사람들이 직접 만든 핸드크래프트 라이브러리를 자랑했는데, 요즘은 그런 문화가 사라짐
  Tailwind, React 같은 프레임워크가 2025년 초 상태로 시간이 멈춘 듯함
  그래도 지금은 가장 흥미롭고 피곤한 시기임. 2000년대 후반의 스타트업 붐보다 훨씬 빠르게 미래가 전개됨

  • 나는 AI를 이용해 이색 언어로 프로젝트를 만듦
    Rust, Perl 같은 언어를 배우는 속도는 얕지만, AI 덕분에 시도라도 할 수 있었음
  • 지금은 AI의 여름, 기술의 겨울 같음
    겨울은 새로운 추상화가 태어나는 시기이고, 그건 LLM이 아닌 인간이 만들어낼 것임
  • AI가 새로운 아이디어의 다양성을 줄일까 걱정됨. 학습 데이터가 많은 기존 개념만 강화될 수 있음

• AI에 대한 대화가 지루하다고 느끼는 사람도 있지만, 나는 여전히 AI의 본질에 매료되어 있음
  80~90년대부터 AI 역사와 철학을 공부해왔고, 지금의 LLM은 그 긴 여정의 한 장면일 뿐임
  아직 탐구되지 않은 신경망 구조와 에이전트 아키텍처가 많음
  진짜 멀티에이전트 시스템을 이해하려면 경제학, 게임이론, 사회학까지 아우르는 사고가 필요함
  그래서 여전히 AI 이야기를 즐기며, “Swarm mode는 정말 재미있음”이라 생각함
  (참고 이미지 링크)

• 비개발자들 중엔 AI에 잠깐 흥미를 느꼈다가 금세 흥미를 잃는 사람도 많음
  “이걸로 뭘 해야 할지 모르겠다”는 반응이 흔함

  • 나도 AI가 도와줄 수 있는 일을 상상 못 하는 게 아니라, 현재 내 일이 AI에 맞지 않음
    적절한 과제가 생기면 쓸 생각이지만, 개인 생활에서는 쓸 일이 거의 없음
  • 대학 수업에서도 AI를 다루지만, 여전히 비전공자들은 활용할 생각조차 안 함
    의무적으로 써야 할 때만 접하는 경우가 많음

• HN에서 예전처럼 흥미로운 주제를 보기 어려워져 아쉬움

  • uBlock Origin으로 “AI” 관련 글을 필터링할 수 있음
    news.ycombinator.com##td.title:has-text(/LLM|AI/i)
  • ArXiv의 CS 논문도 90% 이상이 모델·트랜스포머·훈련·양자화 관련임
  • 지금은 기술 수용 주기의 3단계에 해당함
    시간이 지나면 AI는 사라지거나, 일상 속의 하위 주제로 자리 잡을 것임
    (참고: Technology adoption life cycle, Gartner hype cycle)

• AI는 나를 대신 생각하는 블랙박스 같음
  종종 잘 작동하지만, 때로는 엉망이거나 멈춤
  결국 또 다른 블랙박스를 감싸는 구조물일 뿐인데, 거기에 돈을 받으려는 제품은 가치가 없어 보임

  • 그래도 AI 래퍼를 파는 건지, 아니면 진짜 유용한 걸 만든 건지에 따라 다름
    타깃 사용자가 누구냐에 따라 AI는 결정론적 소프트웨어를 만드는 데도 쓸 수 있음