TL;DR
- 전날 토큰이 남아서 늦게까지 아무거나 만들었다. 정말 아무거나였다. 40M 토큰으로 게임 하나가 뚝딱 나왔다.
- 그런데 남은 건 뿌듯함이 아니라 씁쓸함, 두려움, 공허함이었다. "이걸 사람들이 원할까? 내가 진짜 원하는 건 뭘까?"라는 질문이 남았다.
- 출근길에 본 영상은 AI 시대에 키울 역량으로 세 가지를 말했다. 내가 진짜 원하는 것을 발견하기, 배우는 법을 배우기, AI의 말을 비판적으로 보기.
- 어제의 결론 "AI로 많이 만들자"는 틀렸다. 오늘은 무엇을 만들지 고르는 눈을 키우는 하루로 시작한다.
AI로 게임 하나를 뚝딱 만들면 무엇이 남을까?
나에게는 공허함이 남았다. 만드는 데 든 건 40M 토큰과 몇 시간이었고, 그 시간 동안 내가 한 일은 거의 없었다.
어제 글에서 나는 "생각나면 바로 만든다"를 답으로 적었다. 만드는 손이 AI라면, 나는 "이걸 만들자"고 외치는 사람이 되면 된다고 생각했다. 그래서 전날 남은 토큰으로 진짜 아무거나 만들어 봤다. 게임이었다. 정말로 하나가 완성됐다.
만든 건 방치형(idle) 게임이다. 주제는 개발자의 현실이다. 버그들이 끝없이 공격해 오고, 개발자는 그걸 막아 낸다. 만드는 데 걸린 시간은 대략 3시간이었다. 만들면서 혼자 꽤 웃었다.
그런데 완성된 화면을 보면서 마음 한쪽에 씁쓸함이 밀려왔다. 이게 맞는가? 이 질문이 어느 순간부터 나를 붙잡고 있었다. 이 게임은 누가 원한 것도 아니고, 나도 딱히 원하지 않았다. 토큰이 남아서 만들었을 뿐이다. 이렇게 무엇이든 만들 수 있는데 그중 어느 것도 내 것 같지 않다면, 이게 AI 시대에 살아남는 방법일까?
왜 많이 만드는 것이 답이 아니었을까?
만드는 일이 쉬워지면 "무엇을 만들지"가 전부가 되기 때문이다. 아무거나 만들어 보니 그 사실이 스스로 보였다.
어제 분석좌님 영상에서 영감이 어떻게 들어오는지, 그 영감을 어떻게 살릴 수 있는지 배웠다. 결론은 결국 내 조각을 써야 한다는 것이었다. 내가 겪고 고민한 경험이 재료가 되어야 한다. 그리고 "중요하다"는 생각을 버리려면 그때 느낄 감정까지 미리 다 쏟아 버리라고 했다. 이 내용은 발표 두려움 회고에 정리해 두었다.
그 이야기와 오늘 본 영상이 정확히 어떻게 맞물리는지는 아직 모르겠다. 그래도 연결된 느낌은 분명하다. 내 조각 없이 만든 게임이 공허했던 건 당연했다. 그리고 그 공허함 밑에는 큰 두려움이 있었다. AI가 다 만들어 주는 시대에 나는 어떤 역량을 키워야 하는가. 이게 지금 나에게 가장 크고 중요한 문제다.
AI 시대에 키워야 할 역량은 무엇일까?
출근길에 본 영상이 이 질문에 답을 줬다. 세 가지였다. 내가 진짜 원하는 것을 발견하는 힘, 배우는 법을 배우는 힘, AI의 말을 비판적으로 보는 힘이다.
1. 내가 진짜 원하는 것을 발견하는 힘
AI가 다 해 주는 시대에는 내가 진짜 원하는 게 무엇인지 발견하는 일이 가장 중요하다. 영상도 같은 말을 했다.
가장 기억에 남은 건 "AI로 자동화하면 더 많은 일을 하게 되는가?"를 보여 준 그래프였다. 결과는 생각과 달랐다. AI 덕분에 일은 빨리 끝났지만, 그만큼 기다리는 시간이 늘었다. 그래서 전체로 보면 더 많은 일을 하지 못했다.
그런데 자영업자는 달랐다. 기다리는 시간에 자기가 할 일을 스스로 골라서 진행했고, 그래서 더 많은 성과가 나왔다. 차이는 AI가 아니라 "다음에 할 일을 스스로 고르느냐"였다.
정말 맞는 말이다. 회사에서도 AI가 일을 끝내 주면 나는 다음 일을 기다리고 있었다. 내가 회사에서 무엇을 원하는지, 무엇을 발견하고 싶은지 알아야 그 빈 시간을 채울 수 있다.
2. 배우는 법을 배우는 힘
영상은 계속 배우라고 했다. 정확히는 배우는 것을 배우라고 했다.
AI는 답을 100개, 1000개까지 내놓을 수 있다. 그중에서 맞는 답을 고르는 건 사람이다. 고르려면 안목이 있어야 하고, 안목은 배워야 생긴다. AI가 아무리 많이 만들어도 고르는 눈이 없으면 어제의 게임처럼 "만들긴 했는데 이게 맞나?"에서 멈춘다.
3. AI의 답을 의심하는 비판적 사고
AI는 항상 그럴듯하게 말한다. 그래서 나는 AI를 도입하면 무조건 좋아지는 줄 알았다.
영상에서는 AI 도입으로 오히려 성과가 떨어진 경우도 소개했다. AI가 하는 말을 너무 맹목적으로 믿은 나머지, 틀린 답까지 신뢰해서 잘못된 결과를 골랐다. 나도 비슷한 일을 겪었다. AI가 짠 Playwright 검수 자동화에서 첫 FAIL 11건은 기능 문제가 아니라 AI가 만든 테스트의 판정 오류였다. 의심하지 않았다면 멀쩡한 기능을 고치러 갔을 것이다.
어제의 결론과 오늘의 결론은 무엇이 다를까?
| 어제 | 오늘 | |
|---|---|---|
| 결론 | AI로 많은 앱을 만들어 보자 | 무엇을 만들지 고르는 눈을 키우자 |
| 질문 | 어떻게 빨리 만들까? | 사람들이, 그리고 내가 진짜 원하는 건 뭘까? |
| 내 역할 | "이걸 만들자"고 외치는 사람 | 원하는 것을 찾고, 답을 고르고, 의심하는 사람 |
어제의 답이 완전히 틀린 건 아니다. 직접 만들어 봤기 때문에 그게 정답이 아니라는 걸 스스로 알 수 있었다. 머리로만 생각했다면 아직도 "많이 만들자"에 머물러 있었을 것이다.
그래서 오늘부터 무엇을 할까?
세 가지 역량을 모두 키워 보기로 했다. 거창한 계획 대신 오늘 바로 할 수 있는 크기로 쪼갰다.
원하는 것을 발견하려면 불편로그로 충분할까?
지금 내가 가진 도구는 불편로그다. 일하다 불편한 게 생기면 한 줄씩 적어 두고, 남는 시간에 하나씩 자동화해 왔다. 그렇게 모인 것이 개발자 업무 자동화 대시보드다.
그런데 불편로그는 "무엇이 나를 괴롭히는가"를 적는 곳이다. "내가 무엇을 원하는가"와는 결이 조금 다르다. 불편을 하나씩 없애는 것만으로 내가 원하는 것이 보일지는 아직 모르겠다. 그 위에 무언가 한 층이 더 필요한 것 같다.
지금 떠오른 건 두 가지다.
- 불편로그 옆에 신났던 순간도 같이 적는다. 아무도 시키지 않았는데 손이 간 일, 풀고 나서 기분이 좋았던 일이다. 버그가 공격해 오는 게임을 만들며 혼자 웃었던 것도 여기에 들어간다.
- 일주일에 한 번 두 기록을 같이 본다. 어떤 불편을 유독 풀고 싶었는지, 어떤 순간에 신났는지에서 반복되는 패턴을 찾는다. 그 패턴이 내가 원하는 것에 가장 가까운 단서일 것이다.
그리고 AI가 일하는 동안 기다리지 않는다. 기다리는 시간에 할 일을 미리 적어 두고, 그중 하나를 스스로 고른다. 영상 속 자영업자처럼.
배우는 법을 배우려면 무엇을 할까?
- AI에게 답을 하나만 받지 않고 2~3개 받는다. 그중 하나를 고르고, 고른 이유를 한 줄 적는다. 고르는 연습이 쌓여야 안목이 생긴다.
- 배운 것을 적을 때 내용만이 아니라 왜 그게 맞는지도 적는다.
AI의 답을 어떻게 의심할까?
- 하루에 한 번은 AI가 낸 결과 하나를 골라 직접 확인한다. 실행해 보거나, 공식 문서를 보거나, 테스트를 돌린다.
- AI가 틀린 순간을 따로 기록한다. 쌓이면 AI가 어디서 자주 틀리는지가 보이고, 그게 또 하나의 내 조각이 된다.
회고
- 40M 토큰으로 게임을 만들 수 있다는 건 놀라웠다. 하지만 내 조각이 없는 결과물은 공허했다.
- AI 시대에 키울 역량은 만드는 힘이 아니라 고르는 힘이다. 원하는 것을 발견하고, 배우는 법을 배우고, AI의 답을 의심하는 힘이다.
- 자영업자처럼 빈 시간에 스스로 할 일을 고르는 사람이 AI의 속도를 성과로 바꾼다. 나도 회사에서 그렇게 일하고 싶다.