AI 코딩의 숨겨진 비용

• AI 코딩 도구 사용이 생산성은 높이지만, 개발자들이 느끼던 몰입과 창조의 기쁨은 줄어드는 현상에 대한 우려를 제기함
• 과거 ‘몰입(flow)’ 상태에서의 코딩 경험이 개발자들에게 큰 만족감을 주었음
• 현재는 AI가 코드 생성을 대신하며, 개발자는 설명하고 평가하는 ‘큐레이터’ 역할에 머무는 경우가 많음
• 이러한 변화로 인해 장기적인 행복감과 직업 만족도 하락 가능성이 제기됨
• 해결책으로는 의도적으로 ‘직접 코딩’의 공간을 남겨두는 노력과 새로운 형태의 만족감 찾기가 필요함

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코딩의 즐거움은 어디로 갔을까

• 작성자는 AI 기술의 발전과 긍정적인 측면을 인정하면서도, 개발자로서의 즐거움이 사라지고 있음을 고백함
• 과거에는 헤드폰을 끼고 네오빔을 켜고, 시간 가는 줄 모르고 몰입하던 코딩의 순간들이 있었음
• 단순한 효율이나 보상이 아니라, 문제를 해결하며 무언가를 만들어내는 경험 자체가 본질적인 동기였음

심리학에서 말하는 ‘몰입(flow)’의 가치

• 심리학자 Mihaly Csikszentmihalyi의 이론에 따르면, 몰입 상태는 도전과 기술이 적절히 균형 잡힌 순간에 발생
• 개발자에게 이 몰입은 코드와 하나 되는 순간, 문제가 퍼즐처럼 느껴지고, 시간 감각이 사라지는 경험으로 나타남
• 이런 순간들은 단순한 작업이 아니라, 창조성과 직업적 행복감의 핵심임

AI 도구가 바꾼 개발자의 역할

• 현재는 AI 기반 코딩 도구(Copilot, Cursor 등) 덕분에 직접 작성하지 않아도 많은 코드가 생성 가능
• 개발자는 이제 프롬프트 작성, AI 결과 검토, 약간의 수정에 집중하게 됨
• 이로 인해, 과거의 몰입 경험과 창작의 기쁨이 줄어들고 있음
• AI 사용은 생산성은 향상되지만, 그 과정은 더 수동적이고 감정적으로 거리감 있는 경험이 될 수 있음

진짜 걱정: 몰입이 사라진다면?

• 생산성은 향상되지만, 기쁨은 감소하는 이중적 현상은 장기적으로 개발자 만족도에 영향을 줄 수 있음
• 코딩 과정에서의 도전, 창의적 해결, 직접 작성의 성취감이 사라지면, 일 자체의 의미도 흐려질 수 있음
• "프롬프트 엔지니어링"이 새로운 몰입의 대상이 될 수 있을까? 에 대한 의문도 제기됨

새로운 몰입의 방식 찾기

• 미래에는 직접 코딩보다 시스템 설계, 제품 아이디어 구상 등에서 만족감을 찾게 될 수도 있음
• 또는, 의도적으로 비효율적인 ‘손코딩’의 시간을 확보함으로써 몰입 공간을 유지할 수도 있음
• 중요한 것은, AI 시대에도 개발자로서의 행복과 몰입을 지키기 위한 의식적인 선택이 필요하다는 것

[ahwjdekf]

인터넷에 공개안된 코드는 ai도 절대로 작성 못하는데 어떻게 모든 코딩을 ai가 해줄수있다고 하는지 이해가 잘 안되네요.

[bluewolf80]

저도 복잡성이 상대적으로 낮은 소프트웨어들을 대상으로 하는 얘기 아닌가? 하는 생각이 들었습니다. 오픈 소스라고 해도, 예를 들어, 리눅스 커널 핵심 코드를 잘 짤 수 있을지...

[GN⁺]

Hacker News 의견

• 어떤 사람들은 프로그래밍 자체를 사랑함. CS 이론, 도구, 거의 모든 것을 사랑함

  • 다른 사람들은 그것을 목적을 위한 수단으로 보고, 기술적 측면에서 즐거움을 찾지 않음. 그들은 과정보다는 결과물에 더 관심이 있음
  • 그룹 A에 속한다면 그룹 B를 이해하기 어려울 수 있음. 반대의 경우도 마찬가지임
  • 나는 음악가로서 음악 창작의 모든 것을 사랑함. 이론, 악기 숙달, 수천 시간의 연습을 통해 불가능하다고 생각했던 것을 연주할 수 있게 됨
  • 반면, 어떤 사람들은 곧바로 결과물로 뛰어들고 싶어함. 그들은 머릿속의 멜로디나 아이디어를 중심으로 곡을 만들고 싶어함
  • 나는 그런 사람들을 무시하지 않음. 이해하지 못하지만 이해할 필요도 없음
  • 많은 개발자들이 수년간 기술과 사랑을 연마해왔고, 사람들이 왜 노력 없이 생성된 것을 원하는지 이해하지 못함

• 프로그래밍을 즐긴다면 코딩을 계속할 수 있음. 키보드를 빼앗긴 것이 아님

  • AI는 내가 실제로 관심 있는 코딩 부분에 집중할 수 있게 해줌. 프로젝트의 5-10% 정도임
  • 나머지는 반복적인 작업, Dockerfile, 빌드 시스템, Bash 환경 변수 전달 등으로 이루어져 있음
  • AI는 항상 옳지는 않지만, 인간보다 더 신뢰할 수 있음. 판단하거나 비웃지 않음

• 우리의 작업에서 기쁨을 잃는다면 무엇을 최적화하는 것인지 의문임

  • 진짜 사람들을 위한 문제 해결이 목표임
  • 오픈 소스 사이드 프로젝트는 사랑과 즐거움을 위해 존재함
  • 프로그래밍은 잘 될 것임

• 최근 AI 지원 코딩 덕분에 오랜만에 멋진 흐름을 경험함

  • 작업을 적당한 복잡성의 구성 요소로 나누고, AI가 처리하도록 함
  • 고수준 설계에 집중함

• 이 댓글 섹션은 코딩을 사랑하고 AI를 싫어하는 사람들과 코딩을 싫어하고 AI를 사랑하는 사람들 간의 명확한 차이를 보여줌

  • 코딩을 다른 사람이나 무언가에게 맡기고 싶어하는 사람들은 이미 최악의 코드를 출력하는 개발자일 가능성이 높음

• Github Copilot과 ChatGPT 4.0을 사용 중임. 작은 예제에서는 괜찮지만, 대부분의 경우 프롬프트는 시간 낭비임

  • LLM이 큰 프로젝트에서 도움이 되는지 궁금함
  • LLM을 사용하는 사람들에게 질문함: 큰 프로젝트에서 프롬프트 전략을 변경해야 하는지, 어떤 프로그래밍 언어를 사용하는지, 비트리비얼 문제에서 LLM이 도움이 되는지

• 대부분의 작업을 프롬프트로 처리하고, 철저히 검토한 후 커밋하고 푸시함

  • LLM을 잘 사용하려면 명확한 우선순위를 설정해야 함

• AI 도구로 인해 직업이 덜 만족스러워짐

  • AI 도구가 전체 작업을 자동화할 수 없고, 자동화할 수 없는 작업이 더 지루함
  • AI 도구가 자신이 중요하게 생각하는 것에 집중할 수 있게 해준다는 사람들을 부러워함

• 프로그래밍이 지금처럼 재미있었던 적이 없음. 지루하고 번거로운 부분이 사라지고, 내가 쓰고 싶은 코드에 집중할 수 있음

• 작은 데이터로 돌아가야 함. 손으로 고른, 지역에서 얻은 데이터. 향기와 느낌을 느낄 수 있는 데이터

  • 그런 날들은 사라졌음