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사실 요즘 개발자 커뮤니티에서 AI 툴이 왜 기대만큼 효과 없는지 많이 토로하는데, 여기서 핵심은 그냥 코드를 대신 써주는 걸로 생각하는 게 아니라라는 점이야. 실제로 운영체제 개발 같은 저수준 작업을 해본 사람 이야기를 보면, AI 가 주석을 달아주거나 함수를 짜주는 수준에서는 그다지 도움이 안 된다는 거야. 오히려 AI 가 제안한 코드를 이해하고 디버깅하는 데 더 많은 시간이 걸려서, 전체적인 개발 속도는 느려질 뿐이지 빨라진다는 증거는 찾기 힘들더라. 생산성 향상이 느껴지지 않는 이유를 좀 더 깊이 생각해보면, AI 가 해결해주는 문제가 너무 단순해서나, 혹은 우리가 가진 지식을 대체할 수준이 아니기 때문인 것 같아. 복잡한 시스템 아키텍처를 설계하거나, 기존 코베이스를 이해하면서 새로운 기능을 넣는 과정에서 AI 의 도움을 받는 건 좋지만, 그 과정에서 생기는 오인식이나 잘못된 패턴을 수정하는 데 드는 비용이 예상보다 훨씬 크다는 걸 깨달은 거야. 결국 도구 자체가 마법같은 해결책이 아니라, 개발자의 역량을 대체할 수 있는 수준이 아니라는 게 현실이지. 결국 AI 코딩 툴을 맹신하기보다는, 우리가 실제로 무엇을 필요로 하는지 정확히 파악하고 도구와 어떻게 협업할지 고민해야겠다는 생각이 들어. 단순히 줄을 덜 치는 게 아니라, 더 의미 있는 작업에 집중할 수 있도록 활용하는 게 진정한 생산성 향상일 테니까. 앞으로 이런 저수준 작업에서 AI 의 한계를 다시 한번 확인해볼 필요가 있겠네. 출처: Reddit r/programming | 원문: https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/