솔직히 코딩해보면 안다 AI는 사람보다 훨씬 멍청하다.

솔직히 코딩해보면 안다. AI는 사람보다 상당히 멍청하다

AI가 개발자를 대체한다는 말보다, 멍청한 AI를 누가 더 잘 다루느냐가 중요하다.

요즘 AI가 사람보다 똑똑하다는 말을 자주 듣는다.

몇 초 만에 코드를 작성하고, 오류를 찾아내고, 복잡한 개념을 설명한다. 이전에는 몇 시간씩 검색해야 했던 문제도 AI에게 질문하면 그럴듯한 답이 바로 나온다.

겉으로만 보면 정말 인간을 넘어선 것처럼 보인다.

하지만 AI와 함께 실제 제품을 개발해보면 생각이 달라진다.

솔직히 코딩해보면 안다.

AI는 사람보다 상당히 멍청하다.

물론 AI는 빠르다. 알고 있는 것도 많다. 반복 작업도 잘한다. 한 번에 수백 줄의 코드를 생성할 수도 있다.

그러나 빠르고 많이 아는 것과, 제대로 판단하는 것은 전혀 다른 능력이다.

AI는 방금 자신이 만든 코드의 목적조차 쉽게 잊는다. 하나의 오류를 고치라고 하면 다른 기능을 망가뜨린다. 이미 해결한 문제를 다시 만들어내기도 한다. 전체 구조를 생각해야 하는 상황에서도 눈앞의 파일 하나만 보고 그럴듯한 답을 내놓는다.

무엇보다 가장 위험한 점은, 틀린 답도 너무 자신 있게 말한다는 것이다.

코드는 실행되지만 실제 요구사항과 다를 수 있다. 기능은 작동하지만 보안이 무너져 있을 수 있다. 오류 메시지는 사라졌지만 데이터가 조용히 손상되고 있을 수도 있다.

AI는 결과가 그럴듯하면 자신이 일을 잘했다고 생각한다.

하지만 개발자는 묻는다.

이 기능은 왜 필요한가.

이 구조는 사용자가 늘어나도 버틸 수 있는가.

지금의 수정이 다른 기능에 어떤 영향을 미치는가.

이 코드가 6개월 뒤에도 관리 가능한가.

애초에 이 문제를 코드로 해결하는 것이 맞는가.

AI는 코드를 생성할 수 있지만, 제품이 무엇이어야 하는지는 모른다.

AI는 전체를 이해하지 못한다

실제 제품 개발은 코드를 많이 작성하는 일이 아니다.

사용자의 요구를 해석하고, 우선순위를 정하고, 데이터 구조를 설계하고, 수많은 예외 상황을 예상하고, 기능과 비용과 속도와 보안 사이에서 선택하는 일이다.

한 부분만 보면 모두 맞는 선택처럼 보인다.

데이터를 더 많이 저장하면 분석하기 좋다.

보안을 강화하면 안전하다.

기능을 많이 넣으면 사용자에게 유용하다.

서버를 크게 구성하면 안정적이다.

그러나 제품 전체에서는 모든 것을 동시에 가질 수 없다.

무엇을 넣을지보다 무엇을 버릴지를 결정해야 한다. 지금 완벽하게 만드는 것보다 먼저 출시하는 편이 나을 수도 있다. 기술적으로 아름다운 구조보다 고객이 실제로 사용할 수 있는 단순한 구조가 더 가치 있을 수도 있다.

이런 판단에는 정답이 없다.

사업의 상황, 사용자의 행동, 운영 비용, 개발자의 역량, 앞으로의 확장 방향을 동시에 봐야 한다.

AI는 이런 맥락을 이해하는 것처럼 말하지만, 실제로는 입력된 문장 안에서 가장 그럴듯한 답을 만들어낼 뿐이다.

그래서 AI에게 일을 전부 맡기면 처음에는 굉장히 빠르게 진행되는 것처럼 보인다. 화면도 만들어지고, 버튼도 움직이고, 데이터도 저장된다.

그러다 어느 순간부터 수정 하나가 다른 문제 세 개를 만든다.

구조를 이해하지 못한 채 코드가 계속 덧붙여지고, 비슷한 로직이 여러 곳에 복제되고, 누구도 전체 시스템을 설명할 수 없는 상태가 된다.

AI는 코드를 생산했지만, 제품은 만들어지지 않은 것이다.

AI가 잘하는 것과 개발자가 해야 하는 것은 다르다

AI가 쓸모없다는 뜻은 아니다.

오히려 나는 AI를 적극적으로 사용한다. AI가 없던 시절로 돌아가고 싶지도 않다.

AI는 반복적인 코드를 작성하고, 익숙하지 않은 라이브러리를 탐색하고, 오류의 원인을 추적하고, 여러 구현 방법을 빠르게 비교하는 데 매우 강력하다.

문제는 AI에게 무엇을 맡길 것인가다.

AI에게 목적과 판단까지 맡기면 결과는 쉽게 무너진다. 반대로 사람이 방향을 잡고, 구조를 설계하고, 결과를 검증한다면 AI는 엄청난 생산성 도구가 된다.

결국 AI 시대에 중요한 사람은 코드를 직접 한 글자씩 많이 입력하는 사람이 아니다.

문제를 정확히 정의하는 사람.

좋은 구조와 나쁜 구조를 구별하는 사람.

AI가 만들어낸 오류를 발견할 수 있는 사람.

여러 기능을 하나의 제품으로 연결하는 사람.

사용자에게 필요한 결과가 무엇인지 아는 사람.

이런 사람이 AI를 사용하면 개발 속도는 폭발적으로 빨라진다.

반대로 기본적인 판단 능력이 없는 사람이 AI를 사용하면, 잘못된 결과를 더 빠르게 더 많이 만들어낸다.

AI는 실력을 없애는 도구가 아니다.

실력의 차이를 증폭시키는 도구다.

몇 번의 클릭으로 제품을 만든다는 환상

요즘은 누구나 몇 번의 클릭만으로 서비스를 만들 수 있다고 말한다.

실제로 화면 하나를 만드는 것은 쉬워졌다. 로그인 기능을 붙이고, 데이터베이스를 연결하고, 간단한 AI 채팅 기능을 만드는 것까지는 이전보다 훨씬 쉬워졌다.

그러나 화면이 존재하는 것과 제품이 작동하는 것은 다르다.

사용자가 동시에 몰렸을 때 버틸 수 있는지, 결제 오류가 발생했을 때 어떻게 복구할지, 사용자가 예상하지 못한 입력을 했을 때 어떻게 처리할지, 개인정보가 어디에 저장되고 누가 접근할 수 있는지까지 생각하기 시작하면 이야기가 달라진다.

제품은 정상적인 상황보다 비정상적인 상황에서 실력이 드러난다.

AI는 가장 일반적인 경로를 빠르게 만든다.

개발자는 그 경로를 벗어난 수백 가지 상황을 책임진다.

AI가 작성한 코드를 그대로 붙여 넣는 것은 쉽다. 그 코드가 왜 작동하는지 이해하고, 언제 작동하지 않는지 판단하고, 문제가 생겼을 때 직접 복구하는 것은 전혀 다른 일이다.

그래서 AI로 개발 진입장벽은 낮아졌지만, 완성도 높은 제품을 만드는 장벽까지 사라진 것은 아니다.

오히려 그럴듯한 결과물을 누구나 빠르게 만들 수 있게 되면서, 진짜 제품과 데모의 차이는 더욱 분명해질 것이다.

개발자는 사라지는 것이 아니라 역할이 바뀐다

AI가 코드를 작성하기 때문에 개발자가 사라질 것이라는 예측은 개발을 코드 입력 작업으로만 보는 데서 출발한다.

그러나 개발자의 핵심 업무는 원래부터 타이핑이 아니었다.

개발자는 모호한 요구사항을 작동하는 구조로 바꾸는 사람이다. 서로 충돌하는 조건 사이에서 선택하고, 보이지 않는 위험을 예상하고, 시스템 전체에 일관성을 부여하는 사람이다.

AI가 코드를 더 많이 작성할수록 오히려 이 역할은 중요해진다.

누군가는 AI가 만든 수많은 코드를 검토해야 한다. 누군가는 기술적으로 가능하지만 사업적으로 불필요한 기능을 막아야 한다. 누군가는 단기적인 속도와 장기적인 유지보수 사이의 균형을 결정해야 한다.

앞으로 좋은 개발자는 코드를 가장 많이 작성하는 사람이 아닐 것이다.

가장 적은 시행착오로 가장 정확한 제품을 완성하는 사람일 것이다.

AI를 잘 사용한다는 것도 질문을 잘 입력하는 기술만을 의미하지 않는다.

어떤 일을 맡길지 결정하고, 결과를 의심하고, 틀린 부분을 찾아내고, 전체 시스템 안에 안전하게 결합하는 능력까지 포함한다.

AI에게 일을 시키는 것은 쉽다.

AI가 제대로 일하게 만드는 것은 어렵다.

그래서 인간이 더 중요해진다

AI가 사람보다 멍청하다는 말은 인간이 안심해도 된다는 뜻이 아니다.

AI는 멍청하지만 지치지 않는다. 엄청나게 빠르고, 저렴하며, 계속 발전한다.

그래서 평범한 결과를 만드는 일은 빠르게 자동화될 것이다.

하지만 무엇을 만들어야 하는지 결정하고, 수많은 가능성 중 하나를 선택하고, 그 선택에 책임지는 일은 여전히 인간의 몫이다.

AI는 가능성을 제시한다.

인간은 방향을 결정한다.

AI는 코드를 만든다.

인간은 제품을 만든다.

AI는 답을 출력한다.

인간은 그 답이 맞는지 판단한다.

결국 AI 시대의 경쟁력은 AI보다 코드를 잘 작성하는 것이 아니다.

AI가 보지 못하는 것을 보고, AI가 이해하지 못하는 맥락을 이해하고, AI가 책임질 수 없는 결과를 끝까지 책임지는 것이다.

솔직히 코딩해보면 안다.

AI는 사람보다 상당히 멍청하다.

그런데 바로 그렇기 때문에, AI를 제대로 다룰 수 있는 사람은 이전보다 훨씬 강력해질 것이다.