AI: 가속된 무능력

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

소프트웨어 엔지니어 및 AI 도구 사용자

핵심 요약

• LLM 과도한 의존은 비판적 사고, 코드 품질 저하, 기술 부채 증가 등의 위험을 야기함
• 프로그램 이론과 프로그램 엔트로피는 인간만이 획득할 수 있는 핵심 개발 역량임
• LLM은 도구로 활용해야 하며, 기술력과 깊은 사고 능력 유지가 장기적 성공의 핵심임

섹션별 세부 요약

1. LLM 의존의 위험성

• 잘못된 출력 위험: LLM이 컴파일 불가능한 코드 또는 로직 버그를 생성할 수 있음
• 잘못된 입력 위험: 부족한 프롬프트나 맥락 없는 질문에 대해 LLM이 비판하지 않음
• 기술 부채 증가: LLM 도입으로 유지보수 곤란한 코드베이스가 형성됨
• 개발자 능력 저하: 시니어/주니어 개발자 모두 창작 기회와 사고력 발달이 약화됨

2. 프로그램 이론과 엔트로피의 본질

• Peter Naur의 주장: 프로그래밍은 설계 이론 구축 활동이며, 코드보다 집단적 이해가 중요함
• Fred Brooks의 통찰: 복잡성(엔트로피)은 유지보수의 근본적 난제이며, LLM은 텍스트 수준의 토큰 예측만 수행함
• 인간의 역할: 프로그램 이론과 엔트로피 감소는 오직 인간만이 수행할 수 있음

3. 소프트웨어 엔지니어와 ML 엔지니어의 차이

• SW 엔지니어: 예측 가능하고 테스트 통과가 필수이며, 확률적 모델 대신 결정적 동작을 기대함
• MLE: 확률적 모델로 작업하며, 80% 정확도로도 충분하다고 주장함
• AI 사용자 인식: SW 엔지니어는 AI의 불확실성에 더 익숙하며, ML 엔지니어는 AI를 도구로 활용함

4. AI의 긍정적 영향과 사용 전략

• 코드 리뷰 중심 개발: AI 생성 코드 리뷰를 통해 팀 단위 책임감과 경험 학습이 가능함
• LLM의 촉매 역할: 주니어 개발자의 성장 속도를 가속화하며, 시니어의 사고 체험을 제공함
• 기술 부채 관리: TDD, 마이크로서비스, 명확한 프롬프트 작성 등으로 엔트로피 감소를 도모해야 함

결론

• LLM은 도구로 활용해야 하며, 비판적 사고, 프로그램 이론, 엔트로피 관리 등 인간만이 수행할 수 있는 역량에 집중해야 함
• 정확한 프롬프트 작성, TDD 실천, LLM 결과의 검토 의무화 등이 실무 적용 시 핵심 권장사항임
• 기술 부채와 장기적 리스크를 피하기 위해 AI 사용은 도구적 접근이 필수이며, 인간의 전문성은 여전히 핵심임