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AI 때문에 테크니컬 라이터를 해고하거나 채용하지 않은 사람들에게

 (passo.uno)
1P by GN⁺ 1일전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • "AI가 인간 기술 문서 작성자를 대체할 수 있다는 믿음"으로 채용을 중단하거나 해고한 결정이 심각한 실수임을 경고
  • AI가 생성한 문서는 지능이나 공감 능력이 없으며, 제품의 진실과 맥락을 담지 못하는 빈 껍데기에 불과함
  • 기술 문서 작성자는 사용자 공감, 정보 수집, 명확한 전달을 통해 제품을 이해 가능하게 만드는 핵심 인력임
  • AI 보조 도구와 정책을 결합한 ‘증강된 기술 문서 작성’ 이 생산성을 높이는 현실적 대안
  • AI는 소음을 만들지만, 인간은 신호를 만든다 - 기술 문서 작성자의 복귀와 재고용을 촉구함

기술 문서 작성자를 대체한 AI 의존의 문제

  • AI로 인해 기술 문서 작성자(Technical Writer)를 해고하거나 채용하지 않은 결정은 큰 실수임
    • AI가 작성한 문서에만 의존하면 전문가의 감독과 맥락 이해가 결여된 결과물이 됨
    • 개발자에게 문서 작성 부담을 전가하는 것은 문서의 본질을 오해한 행위
  • 기술 문서는 단순한 산출물이 아니라 제품의 진실(product truth) 을 담는 핵심 구성 요소
    • 소프트웨어는 완성되지 않았고, 자명하지 않으며, 단순하지 않기 때문에 문서 없이는 사용 불가
    • 기술 문서 작성자는 정보 수집, 명확한 표현, 사용자 중심의 서술을 통해 제품을 연결함

AI 생성 문서의 한계

  • AI가 생성한 문서는 지능이 없고 비전이 결여되어 있음
    • 수백만 토큰을 학습해도 문서 전략 수립, 구조화, 재사용 설계를 수행할 수 없음
    • 예외 상황, 미묘한 경계, 미완성의 긴장감을 포착하지 못해 내용이 공허함
  • 법적 책임은 AI가 아닌 인간에게 남음
    • 잘못된 지침으로 피해가 발생하면 책임은 관리자나 기업에 귀속
    • AI 모델은 해고하거나 법정에 세울 수 없으며, 책임 회피가 불가능
  • AI가 문서를 생성하려면 기존의 고품질 맥락(context) 이 필요함
    • RAG, Cursor 규칙, Claude Skills 등은 모두 기술 문서 작성의 연장선
    • 문서 작성자를 해고하면 AI가 학습할 기반 데이터 자체가 사라짐

기술 문서 작성자와 AI의 협업 가능성

  • AI 도구와 교육을 제공하면 기술 문서 작성자의 생산성이 크게 향상됨
    • AI 정책을 통해 품질을 보호하면서 AI와 협업하는 미래형 문서 작성 환경 구축 가능
    • 이미 일부 기술 문서 작성자들이 AI를 활용해 작성·편집·출판을 자동화하는 사례 존재
  • AWS CEO Matt Garman도 인간을 대체하기보다 보조하는 방향의 생산성 향상을 인정
  • 기업은 기술 문서 작성자와 함께 AI 전략을 수립하고 실험할 시간과 자원을 제공해야 함
    • 기술 문서 작성자는 제한된 자원으로 효율을 극대화하는 능력을 이미 보유
    • 적절한 도구와 기회를 주면 AI를 문서 품질 향상에 활용할 수 있음

재고용과 인식 전환의 요청

  • AI가 인간의 역할을 완전히 대체했다는 잘못된 전제를 버려야 함
    • 기술 문서 작성은 단순한 단어 조합이 아니라 전문가 인터뷰, 제품 이해, 맥락 해석을 포함
  • 기술 문서 작성자는 사치가 아닌 필수 인력으로, 제품을 사용 가능하게 만드는 번역자 역할 수행
    • 그들이 없으면 제품은 자기 자신을 설명하지 못하거나 거짓된 정보를 전달
  • AI는 무한한 소음을 만들지만, 인간은 의미 있는 신호를 만든다는 결론으로 마무리
    • 해고된 Technical Writer를 다시 불러들이고, 함께 일할 것을 촉구함
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GN⁺ 1일전  [-]
Hacker News 의견들

  • 나는 전문적으로 문서 작성을 하는 사람임
    하지만 실제 내 일은 관찰하고, 듣고, 이해하는 것임
    독자의 불안과 혼란을 깊이 이해해야 좋은 글을 쓸 수 있음
    외국의 대중교통 시스템을 경험할 때마다 지역 교통 안내서를 수정함
    독자의 입장에서 혼란을 직접 체험하며 글을 개선함
    공감이 내 일을 움직이는 엔진임
    수년간 사람들과의 신뢰 관계를 통해 정보를 모으는 인프라를 구축했음
    AI는 이미 기록된 것만 다루지만, 나는 직접 세상에 나가 질문함
    이민청 경험을 수집하는 도구를 만들고, 변호사와 전문가 수백 명을 인터뷰했음
    AI는 데이터에 의존하지만, 나는 내 데이터를 직접 사냥함
    AI가 이런 일을 대신할 수 있다고 믿는 건 직업에 대한 모욕적인 오해임

    • 요즘은 많은 산업이 독점화되어 있어서 품질이 중요하지 않게 됨
      대중교통 문서가 형편없어져도 수익이 바로 줄진 않음
      하지만 기술 작가를 해고하면 예산은 즉시 줄어듦
      소프트웨어도 마찬가지임 — 진입 장벽이 높아 “이건 별로야, 내가 더 나은 걸 만들겠어”라고 말하기 어려움
    • 코딩도 똑같음
      코드는 컴퓨터가 읽는 문서임
      컴퓨터는 상식이 없으니 모든 이해는 프로그래머에게 달려 있음
      LLM이 문법적으로 맞는 문장을 만든다고 해서 좋은 문서를 쓰는 건 아님
      마찬가지로, 컴파일되는 코드를 만든다고 해서 사용자가 원하는 프로그램을 만드는 건 아님
    • 이 말에 완전히 공감함
      나는 “기술에는 영혼이 필요함”이라는 표현으로 같은 생각을 전함
      기술 문서, UI, 제품 모두 인간적인 감각이 스며들어야 가치가 생김
    • 당신의 글은 AI가 흉내 내려 하지만 결코 닿지 못하는 명료한 표현력을 보여줌
      AI가 사람을 대체하려는 야망은 모욕적임
      우리는 모든 걸 기록하지 않음 — 상식적인 것일수록 기록되지 않지만, AI에겐 그런 데이터가 꼭 필요함
    • 잘 쓴 글에 감사함. 그게 바로 요점이기도 함

  • 나는 기술 작가들을 해고한 회사의 직원은 아니지만, 우리 회사도 같은 일을 겪었음
    작가들이 AI에 의존하다 보니 결과가 끔찍했고, 스스로는 거의 쓸 수 없었음
    시장에서 좋은 기술 작가를 찾기 어렵고, 포트폴리오가 좋아도 실제로는 형편없는 경우가 많음
    결국 개발자에게 문서를 맡기게 됨 — 하지만 개발자는 그걸 경력에 넣기 싫어함
    반쯤이라도 괜찮은 작가를 해고하면 사업을 망치는 일임
    AI는 README나 config처럼 패턴이 일정한 데이터에는 강하지만, 제품 문서처럼 고유한 콘텐츠에는 약함

  • AI가 잘하는 문서는 있음 — 아무도 읽지 않는, 단지 컴플라이언스용 문서임
    이런 문서들은 CPU 같은 기본 용어만 정의하고, 정작 중요한 도메인 용어는 빠져 있음
    접근할 수 없는 문서 참조, 코드와 안 맞는 UML, 오래된 서명, 제각각의 스크린샷 등으로 가득함
    형식도 제멋대로라서, 이런 문서는 우울한 QA 매니저 외엔 아무도 안 읽음

    • 나는 LLM으로 README를 생성하게 했는데, 보기 좋고 읽기 쉬움
      대신 구체적인 예시를 많이 넣어주면 AI가 더 잘 도와줌
    • 그래도 이런 문서는 다른 LLM들이 읽음 /s

  • 최고의 기술 작가는 단순히 제품을 문서화하지 않음
    실제 사용자처럼 행동하며 사용성 문제를 찾아냄
    엔지니어와 1:1 인터뷰로 필요한 정보를 끌어내는 능력이 있음
    AI는 이런 역할을 잘 수행하지 못함

    • 이런 피드백은 팀 전체가 참여해야 함
      내부에서도 처음 보는 콘텐츠에 대한 첫인상 피드백이 매우 중요함
      하지만 많은 조직은 부서 간 피드백 문화를 막음
      그 결과, 마케팅용 기술 콘텐츠가 모호하고 의미 없는 경우가 많음
    • AI가 최고 수준의 작가를 대체하긴 어렵지만, 평균 이하의 작가보다는 나을 수 있음
      많은 프로젝트가 문서가 없거나 엉망이기 때문임
    • 훌륭한 기술 작가는 조용히 사용성 레이더처럼 작동함
      복잡한 워크플로를 가장 먼저 문제로 인식함
    • 물론 이런 문제를 기술 작가가 발견한다면, PM은 뭘 하고 있었나 하는 의문도 생김
    • 기술 작가는 QA나 PM과 역할이 겹치기도 함
      종종 Python 같은 언어를 다룰 줄 아는 기술적 감각도 있음

  • AI가 기술 작가를 대체할 수는 있겠지만, 좋은 대체재는 아님
    최고의 문서를 가진 회사는 여전히 인간 작가를 둘 것임
    많은 사람이 “누구나 글을 쓸 수 있다”고 착각하지만, 실제로는 그렇지 않음
    (관련 글: Nobody Can Write)
    기술 작가는 UX와 테스트에도 기여하며, API 명명 규칙의 불일치도 가장 먼저 발견함
    AI는 보조 도구로는 쓸 만하지만, 편집 없이 그대로 내보내는 건 위험함

    • 품질이 중요하지 않은 시장에서는 AI 대체가 더 빨리 일어남
      관련 논의는 이 댓글 참고
    • “좋은 문서? 미안하지만 내가 줄 수 있는 건 ‘쓸모는 조금 있는 수준’뿐임”이라는 밈이 떠오름
    • 그래도 완전히 없는 문서보단 낫다면, AI의 역할은 의미 있음

  • 최고의 기술 작가는 인류학자처럼 제품팀, 엔지니어, 사용자 사이의 다리를 놓음
    이런 관점 덕분에 제품 자체가 개선됨

    • 나도 FAANG에서 일하지만, 요즘 기술 작가들이 해고되고 있음
      개발자에게 문서 작성이 떠넘겨지고, “AI로 하라”는 지시만 남음
      이게 과연 약속된 미래인지 의문임
    • AI는 이미 존재하는 통찰을 종합(synthesis) 하는 데는 도움 되지만,
      사람 사이의 문화적 간극을 감지하는 감각은 없음

  • 나는 2026년에 글쓰기와 커뮤니케이션 능력을 더 키우려 함
    이런 기술은 쉽게 대체되지 않음
    스스로 익히면 사고방식이 바뀌고, 인생의 다른 영역에도 도움이 됨
    인간의 스킬 업그레이드가 사라지는 게 진짜 손실임

    • 맞음, 스스로 배우면 읽는 것도 덜 지루해짐
      LLM의 획일적인 문체는 금방 질림
      장기적으로 보면 속도 향상이 기술 저하를 상쇄하지 못할 수도 있음

  • 처음엔 제목이 헷갈렸음
    “AI를 사용하다 걸려서 해고된 작가에게 보내는 편지”인 줄 알았음
    글 전체가 언어적으로 모호해서 오히려 인간 작가에 대한 신뢰가 줄었음
    나도 영어문학과 CS를 전공했고, 박사과정 학생들에게 글쓰기를 가르쳤으며,
    지금은 회사 문서를 직접 관리함

    • 하지만 요즘 AI로 대체된다는 기사들이 워낙 많아서,
      두 번째 해석(“AI로 교체된 작가에게”)이 더 자연스러움

  • 보험회사를 보면 배울 점이 있음
    그들은 AI로 정당한 청구를 거절할 이유를 찾음
    법정에서는 “소프트웨어 버그”라며 책임을 회피함
    이런 변명이 표준이 되지 않길 바람

  • LLM이 앞으로 계속 개선될 것으로 기대해야 하는가?
    많은 글이 현재의 한계를 영원한 것으로 전제함
    발전 가능성을 무시하는 건 근시안적으로 느껴짐

    • “누가 개선을 기대하느냐”는 질문이 더 중요함
      기대 수준은 사람마다 다름
    • LLM은 실제로 제품을 써보며 설명이 틀렸다는 걸 깨닫지 못함
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