최근 들어 AI 활용에 대한 생각이 점점 많아진다.
회사에서는 AI에 대한 기대치가 높다 보니 늘 빠른 결과물을 원한다. 기존에 3일 정도 걸리던 일이 있다면, 이제는 하루 안에 끝나기를 기대한다. 그 기준에 맞추다 보면 코드의 본질을 들여다보기보다는 프롬프트와의 대화를 통해 결과물의 유무에만 집중하게 되는 것 같다. 동작은 한다. 하지만 왜 동작하는지를 설명하지 못하는 순간이 늘어간다.
물론 회사는 학습을 위한 곳이 아니다. 그러니 그 격차는 결국 내가 스스로 메워가야 할 몫이라고 생각한다.
나는 AI 시대일수록 내가 가져야 할 힘은 결국 '읽는 힘'이라고 생각한다. 만들어진 코드를 읽고, 이것이 왜 이렇게 쓰였는지 판단하고, 더 나은 방향이 있다면 그것을 짚어낼 수 있는 힘. 코드를 작성하는 속도는 이미 AI가 나를 앞질렀지만, 그 코드가 우리 시스템에 적절한지를 판단하는 일은 여전히 사람의 몫이다. 무엇을 만들지 정하고, 어디까지 믿고 어디부터 의심할지를 아는 것. 그것이 앞으로의 실력이 되지 않을까 싶다.
그래서 나는 요즘 오픈소스를 통해 다양한 경험을 해보려 한다. 이전에는 방대한 범위의 코드 앞에서 어디서부터 봐야 할지 몰라 덮어두었던 것들을, 이제는 하나씩 열어보려고 한다. 잘 만들어진 코드가 어떤 고민을 거쳐 지금의 모습이 되었는지, 왜 이 방식을 택했고 무엇을 포기했는지를 따라가 보는 것이다. 예전 같으면 몇 주가 걸렸을 일이지만, 지금은 AI에게 물어가며 길을 찾을 수 있으니 오히려 더 깊이 들어갈 수 있는 시대이기도 하다.
결국 AI는 나를 대체하는 도구가 아니라, 내가 더 멀리 볼 수 있게 해주는 도구여야 한다고 생각한다. 속도를 얻은 만큼 깊이를 잃지 않는 것. 그게 요즘 내가 붙잡고 있는 숙제다.