ADHD 증폭기로서의 바이브코딩

• AI 코딩은 결과물을 빠르게 늘렸지만, SaaS를 제외한 대부분은 쓸모보다 유지보수 부담이 큰 프로젝트로 남음
• Rust 음성 인식, Jellyfin 데스크톱 클론, Invidious 클론, 3D 자동차 게임 등은 작은 스크립트 요청에서 시작해 커짐
• Claude와 Codex 같은 도구는 무관한 작업을 여러 화면에서 동시에 벌이게 만들고, 할당량 제한도 과사용을 막지 못함
• 음성-블로그 파이프라인은 마찰과 함께 헌신과 집중까지 제거했으며, 좋은 글쓰기는 손글씨 같은 품질 중심 과정이 필요함
• 디지털 도구는 얕은 작업과 문맥 전환을 늘려 가짜 생산성을 강화하며, 현재 AI 관리는 사용을 줄이는 방법밖에 뚜렷하지 않음

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AI로 만든 프로젝트가 남긴 부담

• AI로 만든 결과물은 많지만, SaaS를 제외하면 대부분 실제로 유용하지 않고 유지보수하고 싶지 않은 채로 남음
• 결과물에는 Rust 음성 인식 시스템, 이메일 아카이브 렌더링과 인용문 접기 도구, GStreamer와 Qt Quick 기반 Jellyfin 데스크톱 클론, Python과 yt-dlp 기반 Invidious 클론, Wine 소스에서 포팅한 FLTK 기반 Windows 95 notepad.exe 클론이 들어감
• OpenCV로 공공 도로 카메라의 교통 흐름을 세는 머신비전 도구, Python 또는 Rust로 만든 Claude UI 클론, Python/Flask 기반 지역 뉴스 사이트, three.js 기반 3D 자동차 게임, Python 투자 백테스터도 만들어짐
• Lightroom UI의 HTML 클론, Qt나 GTK 기반 Markdown 뷰어, GTK와 C로 만든 노트북 데스크톱 환경용 세계시계 위젯, JavaScript 네트워크 동기화 오디오 재생 도구, Android 앱을 리버스해 만든 중국 IP 카메라용 Rust 클라이언트도 있었고, 약 50개 프로젝트는 삭제됨
• 대부분의 Claude 세션은 간단한 스크립트 요청으로 시작했지만, 한 시간 뒤에는 원래의 작은 문제도 해결되지 않고 유지보수 부담만 커진 프로젝트가 남는 일이 많았음

주의력에 미치는 영향

• AI 코딩 도구는 주의력에 해롭게 작용하며, 성인 친구들에게서도 같은 효과가 반복됨
• 여러 화면에서 서로 무관한 프로젝트를 동시에 돌리게 되지만, 결과물에 대한 헌신이나 유지보수 가능성은 낮아 시간 낭비로 이어짐
• 매달 한 번 이상 누군가가 만들고 있는 멋진 도구의 스크린샷을 보내지만, 엔지니어에게 “어디서 마케팅할 것인가”라고 물었을 때의 답은 LLM 이전과 달라지지 않음
• AI 사용에 대한 면접 대화에서 “가볍게 쓴다”는 말이 “각자 에이전트를 관리하는 방을 최대 5개까지 둔다”는 뜻으로 이어지며 강한 불편감을 줌
• Claude 사용 몇 달 뒤 이런 효과를 느끼고 Pro 요금제로 낮춰 할당량 제한이 과사용을 줄일 것이라 기대했지만, Claude 서비스 상태가 나빠진 뒤 Codex로 옮기면서 사용량이 다시 늘어남
• Codex CLI는 Claude CLI보다 훨씬 좋고 체감상 빠르지만, 그 편리함이 사용량 증가로 이어짐
• AI는 잘 다듬어 쓰면 난해한 문법과 언어로 된 파서를 테스트까지 포함해 제로샷으로 만들 수 있을 만큼 놀랍지만, 현재 도구들은 신중한 적용에 필요한 집중을 돕지 못함
• 대부분의 공급사와 도구는 더 많은 사용, 더 많은 토큰, 더 많은 출력을 유도하며, ChatGPT에 단순한 예/아니오 질문을 해도 과도한 상호작용을 부추기는 후속 질문이 붙는 경향이 있음
• 5분 만에 테스트 없는 Python/JavaScript 10,000 LOC 덩어리를 쏟아내는 일은 누구에게도 도움이 되지 않고, 이런 일이 모든 상업 환경에서 동시에 벌어지는 상황은 끔찍하게 느껴짐

마찰, 집중, 결과물

• 초기 AI 실험 중 하나는 AI를 렌즈로 보는 Marshall McLuhan식 사고에서 출발해, 음성 인식을 블로그 글 생성 파이프라인에 연결하는 것이었음
• Telegram 채널에서 음성 메모 버튼만 누르면 Opus 형식의 게시물이 나오는 구조였고, 생각을 더 쉽게 기록하게 만들 것이라 기대함
• 결과물은 통제되지 않은 쓰레기에 가까웠고, 노력의 제거가 헌신의 제거로, 헌신의 제거가 집중의 제거로, 집중의 제거가 의미 있는 결과물의 부재로 이어짐
• 좋은 글쓰기는 대화체 영어를 단순히 렌즈에 통과시킨 결과가 아니며, 대화체 영어는 낮은 비트레이트의 잡음에 가깝고 좋은 글쓰기는 더 잘 형성된 개념으로 높은 비트레이트 정보를 담으려는 시도임
• 같은 파이프라인을 개인 노트 캡처용으로 바꾸는 방안도 검토했지만, 개인 노트가 필요하지 않았고 자연스럽게 잊혀야 할 잡음을 보존하는 도구 사용 과잉으로 보임
• 품질이 중요한 한, 손글씨는 결코 구식이 될 수 없다는 결론으로 이어짐

디지털 생산성 역설

• 현재 흐름은 위기에 가까워 보이며, 해답이 더 나은 모델이나 더 나은 도구일 것 같지 않음
• Cal Newport는 이를 가짜 생산성과 연결해, AI와 이메일 같은 디지털 생산성 도구가 개별 작업을 더 빠르고 쉽게 만들지만 지식 노동자를 더 바쁘고 산만하며 덜 생산적으로 만들 수 있다고 봄
• 인용된 요약에는 AI 사용자가 이메일, 메시징, 채팅, 비즈니스 관리 도구에 훨씬 더 많은 시간을 쓰고, 집중이 끊기지 않는 업무에는 더 적은 시간을 쓴다는 연구가 담김
• 마찰을 줄이도록 설계된 도구는 얕은 작업과 문맥 전환의 양을 늘려 딥 워크와 고가치 산출물을 약화시킬 수 있음
• 지식 노동에서는 눈에 보이는 바쁨이 실제 가치의 대리 지표처럼 취급되는 가짜 생산성이 작동하고, 디지털 도구는 더 많은 메시지, 더 많은 초안, 더 많은 회의, 더 많은 작업 산출물로 활동적으로 보이게 만듦
• 함정을 피하려면 실제 결과를 측정하고, 업무의 진짜 병목을 찾고, 깊은 일과 얕은 일을 분리해 디지털 도구가 주의를 소비하지 않고 의미 있는 진전을 돕게 해야 함

AI 사용을 줄이는 것 외의 관리법이 보이지 않음

• 도구 사용 전반에 대한 인식이 바뀌었고, 핵심은 더 빠른 개발이 더 많은 앱을 만들고 더 빠른 이메일이 더 많은 커뮤니케이션을 낳는 문제가 아님
• 더 일반적으로는 삶의 단위 시간을 어떻게 의미 있게 쓰는가의 문제로 이어짐
• 최소 입력과 마찰 없는 방식으로 값싼 보상을 주는 도구는 부담이 될 수밖에 없으며, 현재 AI를 관리하는 방법은 사용을 줄이는 것 외에는 뚜렷하지 않음
• 그 깨달음 자체가 지금까지 AI가 남긴 유일한 실질적 기여일 가능성이 있음

[GN⁺]

Lobste.rs 의견들

• 마지막 지적은 정말 와닿음. 내 ADHD도 AI 덕분에 3~4개 프로젝트를 동시에 자극받으며 돌릴 때가 있고, 에이전트를 이끌고 각 결과를 검토하는 식으로 순환하게 됨
  하지만 꽤 지치고, 예전만큼 몰입 상태에 들어가는 일이 줄었음. 하루가 끝나면 내가 보낸 프로젝트와 코드에 대한 이해도 예전처럼 단단하지 않다는 느낌이 듦
  아마 시니어 엔지니어 역할에서 관리직 비슷한 역할로 옮겨가며 세부를 깊이 아는 걸 포기하고, 다른 사람들이 충분히 잘했으리라 믿어야 하는 상황과 비슷해 보임

  • 나도 비슷하게 느끼고 꽤 지침. 완성된 산출물은 어느 때보다 많이 내고 있지만, 깊은 이해가 줄어든 탓에 그 작업을 공유하기가 꺼려짐

• AI 도구를 쓸 때 저자는 두 가지를 전제하는데, 개인적으로는 동의하지 않음. 만든 프로젝트가 더 이상 쓰이지 않고, 유일한 가치는 스타트업처럼 마케팅하는 데 있다는 전제임
  나는 정반대임. 바이브 코딩으로 만든 유틸리티를 매일 쓰고 있고, 적어도 지금은 외부에 공유할 생각이 전혀 없음

  • 맞음. 지난 한 달 동안 꽤 멋진 것들을 여러 개 만들었고 특정 사람들에게는 공유할 가치도 있겠지만, 나는 마케터가 아니고 자기 홍보도 싫어서 아마 극도로 틈새적이고 나에게만 유용한 상태로 남을 듯함
    그래도 너무 미안해할 필요는 없음. 나만큼 관심 있고 Claude Max 한 달치를 낼 의지가 있는 엔지니어라면 거의 같은 것을 자기 취향에 맞게 충분히 재현할 수 있을 테니까
  • “외부에 공유할 생각이 전혀 없다”는 부분이 맞음. 이게 나에게는 슬픈 지점임
    바이브 코딩으로 만든 도구들 중 일부는 나에게 매우 유용하지만, 더 넓게 공유하면 불편할 것 같음. 그 도구가 나를 반영하지도 않고, 내가 제대로 이해하지도 못하기 때문임
    결과적으로 어느 정도 가치가 있는 것들도 비공개로 남게 됨. 내가 기분 좋게 공유할 수 있는 수준으로 다듬는 데 드는 노력이 너무 큼

• 나는 LLM이 내 ADHD에 정반대 효과를 낸다고 느낌
  이게 모두에게 보편적인 경험이라고 기대하진 않음. 하지만 메인 프로젝트에 손대기 싫을 때 Claude에게 뭔가를 시켜두면, 돌아왔을 때 이미 시작된 문제를 씹어볼 수 있음. 그걸 검토하고, 바꾸고, 다음 작업에 활용하는 식임
  작년 12월쯤부터 게임 엔진을 만들고 있는데, 외부 압박 없이 한 프로젝트에 이렇게 오래 붙어 있는 건 아마 처음임. Ritalin도 예전만큼 자주 먹을 필요가 없어졌음
  다만 LLM과 Ritalin을 같이 쓰면 조금 “과하다”는 느낌이 있는데, 정확히 뭐가 과한지는 잘 모르겠음

  • LLM이 코딩을 다 해주면 한 프로젝트에 머무르기 쉬운 건 당연해 보임. 그 점이 너무 매혹적이라서, 학생들의 학술적 글쓰기 능력, 즉 비판적으로 사고하는 능력을 정말 망가뜨리고 있다고 봄
    반대로, 빈 문서에서 글을 시작하는 게 정신적으로 불가능하게 느껴질 때는 편집이 몰입으로 들어가는 데 도움이 되기도 해서 그 부분에는 완전히 동의함

• 개인적으로는 이 글이 꽤 설득력 있었지만, Hacker News thread에서 ADHD 관점으로 정반대 경험을 말한 댓글이 많았던 점이 흥미로웠음
  예를 들면 AI 덕분에 지루해지기 전에 사이드 프로젝트를 처음으로 끝내고 있다거나, 예전에는 강한 EDM을 들으며 일했지만 이제는 조용히 앉아 에이전트와 대화하면서 받은편지함 0개를 유지하고 관련 프로젝트 전반을 따라간다거나, 과몰입 성향이 있는 사람에게 AI가 원하는 자극을 줘서 일에 더 몰입하고 생산적이며 강해진 느낌을 준다는 식이었음

  • ADHD 얘기와 관련해서는, 어떤 작업에 가치가 없을 수도 있다고 제안하는 것 자체가 반발을 일으키는 요소가 있을 수 있음. AI 도구로 일하면 과급된 듯 생산적으로 느끼기 쉬운데, 개인적으로는 그걸 착각이라고 봄
    “코드 완성”을 넘어 실질적인 최종 목표와 작업을 연결하는 게 핵심이었는데, 글에서는 그 부분을 꽤 흐리게 전달한 것 같음. 모두가 이 도구를 쓰며 큰 즐거움을 얻는 건 분명하고, 결국 실질성의 문제는 개인적인 판단에 달려 있음