AI 시대의 학습, 왜 여전히 해야 할까

AI 덕분에 일의 생산성은 예전과는 비교도 못할 만큼 높아졌습니다. 하지만 제 머릿속에 쌓이는 것은 늘어난 생산성만큼 줄어든다고 느껴졌습니다.

기획회의에 들어가면 예전보다 할 말이 없어진 것 같습니다. 커머스 파트로 옮겨진 지 몇 달이 됐는데도 구조가 머릿속에서 잘 그려지지 않기 때문입니다. 제 파트인데도 누가 물어보면 바로 대답이 나오지 않고, AI에게 한 번 확인해야 답할 수 있습니다.

예전엔 이렇지 않았습니다. 저는 라이브 스트리밍 파트를 개발하다가 커머스 파트로 옮겨졌는데, 라이브는 지금도 구조와 동작 방식이 머릿속에 그려집니다. 라이브도 처음엔 다른 사람이 만든 코드였습니다. 직접 읽고 부딪히다 보니 몇 달 안에 머릿속에 들어왔습니다.

커머스 파트에서는 AI로 개발하다 보니 몇 달이 지나도 처음과 비슷한 것 같습니다. 설계부터 개발, 리뷰, QA까지 AI가 해줍니다. 코드는 다 보긴 하지만, 예전처럼 한 줄 한 줄 직접 짜고 디버깅하는 것이 아니라 기본적인 논리는 틀리지 않았을 거라는 가정하에 큰 그림으로 리뷰하는 정도입니다. 코드의 주도권이 어느 순간 AI에게 넘어간 느낌입니다.

그렇다고 AI를 사용해서 개발하는 것이 나쁘다고 생각하지는 않습니다. 기획서, 디자인 가이드, API 문서 등 필요한 컨텍스트를 충분히 제공해주면 AI는 손댈 곳이 거의 없을 만큼 개발을 끝내줍니다. 예전엔 비용 대비 효용이 낮아 보여서 못 했을 일도 해볼 수 있게 됐습니다. AI를 이용하여 앱 위젯을 빠르게 개발하여 도입해볼 수 있었고, 원탭 로그인을 도입하여 회원가입 전환율을 높일 수 있었습니다.

그런데 위젯을 개발하면서 검토 없이 넘어갈 수는 없었습니다. 기능적인 버그가 많았고, 개발자의 눈으로 보지 않았다면 나중에 이슈가 됐을 코드도 여럿 발견됐습니다. 기본적인 논리는 맞을 거라는 제 가정이 항상 맞는 것은 아니었습니다. 결국 AI가 만든 결과물이 맞는지 걸러내는 일은 사람의 몫이었고, 최종 책임과 판단도 사람이 집니다.

여기서 질문이 하나 생깁니다. 큰 그림으로 리뷰를 하려면 머릿속에 큰 그림이 있어야 합니다. 그런데 커머스 파트에서의 저는 그 큰 그림, 즉 구조가 아직 선명하지 않습니다. 그 상태에서 하는 리뷰가 제대로 된 리뷰일까요? AI를 쓰다 보면 내가 뭘 모르는지 모르게 되는 경우가 있습니다. 일이 잘 돌아가니까 구멍이 있어도 보이지 않습니다. 감이 떨어졌다고 느끼는 이유가 여기에 있는 것 같습니다.

그래서 저는 AI 시대에도 여전히 공부해야 한다고 생각합니다. 아직까지 최종 책임과 판단의 몫은 개발자에게 있고, AI 특성상 할루시네이션은 존재할 수밖에 없습니다. 모든 것을 100% AI에게 의존할 수 있는 상황이 오지 않는 한 개발자가 판단해야 하는데, 이 판단력은 학습과 경험을 통해서 길러야 합니다. 기획서와 디자인 문서 등 제공된 컨텍스트가 매우 명확하면 구현은 더 이상 문제가 되지 않습니다. 하지만 실무에서는 그렇지 못한 경우가 많고, 엣지 케이스 처리나 코드 리뷰처럼 개발자가 최종적으로 판단해야 하는 일은 여전히 남아 있습니다.

다만 예전보다 해야 할 일이 줄어든 것도 맞습니다. 특히 코드를 한 줄 한 줄 세세하게 보는 것은 더 이상 필요 없어졌다고 생각합니다. 그래서 예전과는 다른 방식으로 공부하고 일해야 하는데, 그 방식이 무엇인지는 아직 찾는 중입니다. 우선은 지금 필요를 느끼는 커머스 파트의 구조부터 다시 잡아보려고 합니다. 필요를 못 느끼는 공부는 어차피 다 까먹으니까요.

이 글을 쓰다 보니 왜 여전히 학습해야 하는지 정리가 됐습니다. 다시 의지를 갖고 시작해보겠습니다. 화이팅!
(뒤늦게 쓰느라,, 고민이 조금 부족했네요.)