AI 코딩 도구가 초보자의 학습 마찰을 없애 전문성 형성을 막는다는 주장

나는 14~15세에 BASIC, Pascal, x86 어셈블리를 배웠는데 문법은 거의 잊었음. 코딩은 논리적으로 생각하고 소프트웨어 구조와 위험 요소를 익히는 과정이었고, LLM도 그 위에 올라온 추상화 계층일 뿐이라고 봄.

그걸 코딩 없이 가르칠 방법은 없음. 로버트 C. 마틴도 주니어는 처음 3년간 AI 도구를 아예 보지 말아야 한다고 말했음.

프로그래밍 언어는 대체로 결정론적이지만 LLM은 아님. 예전에는 개념과 실행 코드의 경계가 개발자 머릿속에 있었지만, 이제 그 경계를 모델과 나눠 갖게 되니 '그냥 또 다른 추상화'라고 하기엔 차이가 큼.

바이브 코딩만 하는 엔지니어가 연 수십만 달러를 받고, 간호사 같은 숙련 의료 인력은 그 절반을 받는 상황이 계속될까 궁금함. 언젠가 임금 조정이 오지 않을까.

베이 에어리어 간호사는 연봉이 약 $200K인 경우도 있음.

난 실제 소프트웨어 엔지니어 직업을 가진 '바이브 코더'는 한 번도 못 봤음.

계산기 의존으로 무암산 능력은 실제로 약해졌음. 다만 증명을 하는 수학 능력은 계산기가 대체하는 산술과 근본적으로 다른 능력임.

계산기는 사용자를 중독시키도록 설계되지 않았고, 유머러스하게 답하라는 시스템 지침도 없음. 나도 계산기에 의존하지만 LLM과 같은 종류의 도구는 아니라고 봄.

계산기 비유가 맞다고 봄. LLM은 더 복잡한 계산기이고 엔지니어링이 이 불완전하고 변하는 도구에 적응 중일 뿐, 과거의 추상화 전환이 재앙이 된 적은 없음.

계산기는 사람이 무엇을 할지 결정한 뒤 맥락 없는 한 가지 명확한 연산만 수행함. LLM은 과제 읽기, 답안 만들기, 제출까지 대신하는 학생 대행자에 더 가까움.

더 가까운 비유는 어셈블리와 기계어 이해가 줄어든 일임. 고급 언어로 한 번, 코딩 에이전트로 또 한 번 뭔가를 잃었지만 amd64, AVX512, SASS를 손으로 쓰는 일은 계속 남을 거고 이 방식으로 문제 푸는 새 재미도 생길 거라 봄.

불투명한 기계에 답을 묻고 멈추는 문화가 걱정됨. 여러 출처의 신뢰도를 따지고, 흩어진 사실과 의견으로 자기 판단을 만드는 능력을 쓰지 않게 될 수 있음.

COBOL 인력이 은퇴한 뒤처럼, 나중에는 시스템을 유지할 수 있는 개발자에게 기업이 큰돈을 들고 찾아오는 상황을 기대함.

COBOL 채용 공고를 보면 석사를 요구하면서 연봉 $50K인 곳도 많음. COBOL 인력이 모두 고액 연봉을 받는다는 얘기는 신화에 가깝다고 봄.

엔터프라이즈에서는 '수동으로 코드를 쓰면 잘못하는 것'이라는 경영진 지시가 이미 내려옴. 사람의 이해와 리뷰 속도보다 코드가 빨리 쌓이고, AI가 만든 경영 문서와 1,500단어짜리 Jira 티켓까지 걸러야 해서 개발자의 가장 어려운 일이 AI 산출물 필터링이 됐음.