AI 코딩

• 프로그래밍용 AI는 기존 컴파일러와 비슷한 역할 구조임
• 영어 프롬프트는 프로그래밍 언어로서 부정확하고 비효율적 특성 가짐
• AI의 생산성 향상 효과는 실제로 과장되거나 잘못 인식되는 경향 존재함
• AI 도구는 개발 과정을 바꾸지만, 진정한 혁신은 더 나은 언어와 툴에서 출현 가능함
• LLM 도입이 개발자 대체를 의미하지 않으며, 오히려 현 개발 환경의 한계 반영임

AI와 컴파일러의 유사성

• 필자는 나이가 들면서 더 이상 다른 이들을 설득하려는 시도를 포기함
• 많은 사람들이 진실에는 관심이 없고, 본인에게 이득을 주는 신념만을 따르는 현상 강조함
• 'Perception is reality(인식이 곧 현실)'을 주장하는 이들에 대한 비판 제시함
• 자율주행차에 투자된 수십억 달러가 잘못된 믿음에 의한 낭비임을 지적함
• AI가 코딩을 할 수 있다고 믿는 시각은, 컴파일러가 코딩을 한다고 생각하는 관점과 유사함

AI 코딩은 컴파일러와 같은 모델

• 프로그래밍 AI의 최적 모델은 컴파일러라는 주장 설명
• 사용자는 프롬프트(코드)를 입력하고, 그 결과로 컴파일된 출력을 받게 됨
• Frprompt를 영어로 입력하는 점에서 차이가 있으나, 영어는 명확성 부족, 명세가 없음 등 여러 단점을 가짐
• 새로운 일이나 복잡한 작업을 할 때, 결국 프롬프트의 장황함이 증가함
• AI의 출력은 비결정적이고, 프롬프트의 일부분 변경이 전체 결과에 영향을 미침

AI 코딩에 대한 비판적 시각

• AI 코딩이 긍정적으로 보이는 이유는 현재 툴, 언어, 라이브러리의 열악함 때문임
• "AI" 기술로 인해 이전보다 더 좋은 검색, 최적화, 패턴 추출 도구가 가능하게 됨
• 실제로 코딩이 이루어지는 것은 프로그래머 자신이며, 코드 작성이라는 행위의 언어만 달라진 것임
• LLM이 개발자를 대체할 수 있는 회사라면 회사 코드베이스와 채용 기준이 매우 낮은 상태임을 의미함
• AI는 컴파일러나 스프레드시트처럼 점진적으로 일부 업무를 대신할 수 있음

AI는 도구, 궁극적으로 더 나은 언어·라이브러리 필요

• AI에 대한 도구적 관점에서 많은 생각과 주의가 필요함을 강조함
• 잘못된 기대 또는 허상에 투자함으로써 수십억 달러의 낭비가 일어나고 있음
• “vibe coding”과 같은 허위 생산성 툴에 대한 시장의 과잉 반응 언급
• AI가 실제로 생산성을 20% 높인다는 착각이 있지만, 실제로는 19% 느려진다는 연구(논문) 결과 인용함
• 진정한 발전은 프로그래밍 언어, 컴파일러, 라이브러리 혁신에서 발생할 수 있음