빈 프롬프트가 가리는 AI 활용 가능성, 저자는 이를 발견 문제로 규정

비기술직 사용자가 AI를 최대 성능까지 쓰기는 정말 어렵다고 봄. 프로그래머 지인 중에도 쓸 수 있는 만큼 AI를 쓰는 사람은 많지 않음

비기술 사용자에게 어디서 잘못됐는지 알려주는 정리 작업을 시작했음. 어떤 사람은 Claude로 연구 질문을 한 달 넘게 잘못 파고 있었고, AI가 답을 제대로 주는지와 생산성을 높이는지는 다른 문제임

IntelliJ에서 모델을 열두 개쯤 바꿀 수 있지만 장애가 날 때 말고는 안 바꿈. deepseek가 충분히 괜찮고 아주 싸서 spring-ai 설정에서도 계속 그걸 씀

모델 성능만큼 하니스가 중요함. 모델이 하니스의 한계를 우회할 만큼 똑똑해도 시간, 컨텍스트, 비용이 훨씬 더 듦

이건 AI만의 문제가 아니라 사람이 지식을 얻는 방식의 문제라고 봄. 몇 주 동안 어머니에게 도구를 가르쳐서, 기술 배경 없이도 의미 있는 걸 만들 수 있는지 직접 시험해보려 함

만드는 사람의 사고방식은 도구와 별개로 존재함. 기술을 배우려는 사람이 결국 기술적인 사람이 됨

버튼 뒤의 코드와 LLM의 학습 방식, 학습 데이터를 알면 눌러보지 않아도 대략 무엇을 할지 알 수 있음. 결국 LLM을 얼마나 깊이 이해하느냐의 차이임

오늘 동료에게 에이전트 작업을 가르쳤는데 GitHub Copilot 같은 제한적인 도구에서는 내 CLI 작업 방식이 Codex나 Claude Code처럼 작동하지 않았음. 다른 도구로 바꾸면 대단한 일을 한다고 상상하라고 말하기도 난감함

ChatGPT가 엉망이라고 말하는 사람을 보면 무료 비로그인 버전에서 모순되고 불분명한 프롬프트를 쓰는 경우가 있었음. 모델, 도구, 환경을 밝히지 않으면 서로 사과와 오렌지를 비교하게 됨

대기업이 AI를 억지로 밀어 넣는 게 더 큰 문제라고 봄. AI라는 말은 과장됐고, 많은 경우 필요 없으며 자신 있게 틀린 답을 내놓기도 함

나는 컴퓨터 과학을 공부하고 박사학위도 받았는데, 어제 AI가 예전에 내가 만들었던 코드를 20분 만에 다시 만들었음. 내가 원하는 걸 정확히 상상하는 데는 더 오래 걸렸고, 손으로 구현하면 일주일은 걸렸을 일임

글이 말하는 사람은 특정 AI 도구를 모르는 사람일 뿐이고, AI에만 있는 현상은 아님. 사람은 어디서나 더 적은 노력으로 더 좋은 결과를 내는 지름길을 놓침

지금 내가 하늘을 본다고 해도, 더 넓은 가능성을 못 보는 개미일 수 있다는 생각이 듦