[TIL - 4] AI에 대한 허심탄회한 생각들
유튜브를 보다가 한 전문가의 AI에 대한 생각을 우연히 접하게 되었다. 그 분께서는 미국의 공장이 전기가 발명된 이후에도 전기를 늦게 도입했다는 것을 지금의 AI 기술의 상황과 유사하다고 말씀하셨다. 이를 듣고 미국 공장이 전기를 늦게 도입한 이유를 찾아보았더니 아래와 같았다.
- 기존의 증기 시스템이 너무 익숙했다.
- 전기 모터가 초기에는 효율이 안좋았다.
- 기존의 공장 구조를 바꿔야 했다.
이렇게 찾아놓고 보니, 지금 AI 기술의 입지와 상당히 비슷한 부분이 많아 보였다.
이전 까지는 어쨌든 개발만 열심히 하면 되겠지 라는 생각이었는데, 어제 이후로 AI에 대한 고민이 상당히 깊어졌다. 비록 취업 준비생 한명일 뿐이지만, 감히 내 생각을 적어보겠다. 혹시나 이 글을 보는 분이 계시다면 반박 및 조언 부탁드립니다.
1. 기존의 증기 시스템이 너무 익숙했다.
-> 지금 개발자들의 모습을 나타낸다. 많은 개발 방법론들과 설계 방식이 있지만, 이는 AI가 아닌 사람 대 사람, 혹은 자신의 생각 만으로 실행해야만 했다. 기업에서도 점차 AI를 업무에 도입하고 있다고 하지만, 아직까지는 AI를 기존 업무에 "추가" 하는 수준이라고 생각한다.
예를 들어,
요즘 어플이나 서비스들을 보면 AI 챗봇이 심심치않게 보인다. 이는 기존 고객 서비스 업무에 추가한 것 뿐이고, AI를 활용해 데이터 분석을 한다고 하지만, "업무 방식" 자체는 크게 변하지 않았다고 생각한다. (비난 목적이 아닌, 감히 제가 바라보는 시선일 뿐입니다..!)
그래서 만약, AI의 효과를 제대로 보고 싶다면 안타깝지만 업무 방식 자체를 AI 중심으로 다시 설계해야 하지 않을까? 하는 생각이다.
아직 더 많은 연구가 필요하겠지만, AI의 의사결정을 온전히 수행할 수 있는 업무 프로세스 라던가, 사람보다 AI의 비중이 더 높은 협력 방식(AI 가 업무 수행, 사람은 감독 및 보조) 이라던가.. 하는 암울한 생각이다.
2. 전기 모터가 초기에는 효율이 안좋았다.
-> AI 또한 위에서 말한 것 처럼 단순한 "도입" 만으로는 눈에 띌 만한 생산성 향상을 나타내지 못하는 것 같다. 기존의 업무 방식도 모두 바꿔야 하고, 새로운 기술을 도입하려면 그만한 부대비용이 발생할 것이다. 또 이제 초기이다 보니, 생산성 향상에 대한 확신이 없는 것 같다.
하지만 이전 IT 혁명에서 이미 선례가 있다.
1970~80년대 컴퓨터가 도입 됐을 때도, 당시에는 기업 생산성이 크게 향상하거나 하진 않았다고 한다. 1990년대에 업무 프로세스가 최적화 되면서 그제서야 생산성 향상을 나타냈다고 하는데, 상당히 비슷하지 않은가..?
또한 얼마전에 저렴한 딥시크가 개발되었다. 그 대상이 중국인지라 아직까지는 말도 많고 조심스럽지만, 어쨌든 저렴한 AI 시대의 가능성을 보여준 것이다. AI의 보급화는 어떻게 보면 당연한 수순일 것이다.
3. 기존의 공장 구조를 바꿔야 했다.
-> 앞서 말한것들과 동일하다. 단순히 AI를 도입하는 것만이 아니라, 조직과 업무 프로세스 자체를 AI 중심으로 바꿔야 할 것이다. 실제로도 많은 개발자들이 AI를 연구하고 있고, 구조조정도 많이 일어나고 있다고 들었다. 이것이 변화의 시작이라 생각하고, 나 또한 조금씩 준비해보려 한다.
"개발자는 AI에 일자리를 뺏기는 사람이 아니라, AI를 잘 활용하는 사람이 되어야 한다."
GPT 관련 책에서 본 대목 중 하나이다. 이 글을 보고 끓어올랐고, 후자가 되기 위해 노력할 것이다.
앞으로 공부할 때도,
- 단순히 GPT를 활용해서 코드를 작성한다던가 하는 바보같은 생각이 아니라, AI를 정보와 지식을 얻는 도구로 사용하겠다.
- Github Copilot, Windsurf 등 개발 프로세스를 효율화하는 도구로 사용할 것이다.
누군가 내 강점을 묻는다면, 단순히 백엔드 개발을 잘합니다. 가 아닌, 프로그래밍 지식을 통한 설계와, AI를 활용해 개발 프로세스를 효율화에 강점을 지닌 개발자. 라고 답할 수 있도록 목표하려한다.