AI

어제 오후에 회사에서 LLM 기반의 코드 생성 툴을 도입한 팀장이랑 회의가 좀 있었어. 근데 결론은 하나야. '인간을 대체한다'는 말은 기술적 과장일 뿐이지, 실제로는 '인간을 대체하지 않고 인간을 더 부식시킨다'가 맞다. 그 팀장이 말한 건 "AI 가 90%는 다 짜주니까 개발자는 이제 유지보수만 하면 되고, 그 유지보수조차 AI 가 대신할 테니 개발자라는 직업은 5년 내로 사라진다"였어. 솔직히 처음엔 이게 무슨 소리냐고 생각했지. 근데 회의 끝나고 내가 직접 그 툴로 복잡한 백엔드 로직을 짜보니까, AI 가 만들어낸 코드는 문법적으로 완벽해도 '비즈니스 로직'이랑 '상황 판단'이 완전히 빗나가는 경우가 80% 있었어. 여기서 중요한 건, AI 가 대체하지 못하는 게 '코드 작성'이 아니라 '문제 정의'와 '책임'이야. 내가 오늘 그 AI 로 짠 코드를 프로덕션에 올린다고 가정해보자. 만약 그 코드가 버그가 있어서 고객이 돈을 못 보내고 화를 낸다면, 그 책임이 AI 에게 있을까? 절대 아니지. 결국 그 책임은 그 코드를 검토하고 배포한 개발자에게 있는 거야. 그리고 더 심각한 건, AI 가 인간의 '직무'를 대체하는 게 아니라, 인간의 '숙련도'를 대체하고 있다는 거야. 이제 신입 개발자가 3년 차 실력을 요구받게 됐어. 왜냐면 기본 문법과 단순 로직은 AI 가 다 해버렸으니까. 이건 마치 자동차가 발명된 뒤로 '말을 탄 사람'이 사라진 건데, '말 탄 사람'이 아니라 '자동차 운전 자격증'을 가진 사람이 필요해진 것과 비슷해. 결국 AI 는 우리를 대체하지는 않아. 대신, 'AI 를 쓰지 못하는 개발자'와 'AI 를 잘 활용하는 개발자'를 갈라놓을 뿐이야. 그리고 이 과정에서 중간 숙련도의 개발자들이 가장 큰 타격을 입을 거야. 마지막으로, 지금 미국 트럼프 대통령과 중국 시진핑 주석 사이에서 기술 경쟁이 치열해지는 걸 보면 알 수 있듯이, 국가 단위의 AI 투자도 결국 '인간'을 대체하려는 게 아니라, '인간'을 더 효율적으로 쓰려는 거야. 결국은 사람이 기술을 어떻게 정의하고 통제하느냐가 핵심이지, 기술이 사람을 대체하느냐가 아니야.