내가 AI를 사용하는 방법, 2026년 10월

Salesforce AI Research 연구 엔지니어 Ben Stolovitz의 업무는 직접 코드를 작성하기보다 5~6개 코딩 에이전트를 관리하는 방식으로 바뀌었으며, 현재 코드의 90% 이상을 AI가 작성함 에이전트는 빠른 시제품 제작과 버그 수정에 유용하지만, 설계 판단과 검증에는 여전히 사람의 안목이 필요함. 여러 에이전트를 동시에 관리하는 피로와 프로그래밍 자체의 즐거움을 잃는 문제도 경험함 검색과 문헌 조사에서는 AI가 기본 도구가 됐고, 알려진 개념을 배우는 데도 유용함. 다만 학습자의 사고를 대신하거나, 복잡한 신규 연구에서 잘못된 방향으로 이끄는 한계가 있음 요약과 음성 전사는 로컬 모델로도 충분히 유용하지만, 받아쓰기를 넘어선 음성 대화는 아직 일상에 자리 잡지 못함. 글쓰기와 편집은 자신의 목소리를 맡길 만큼 만족스럽지 않음 이미지와 영상의 상업적 대량 생산에는 거부감을 느끼지만, 인간의 창의성을 확장하는 일부 AI 음악은 즐김. 개인 AI 사용 정책을 통해 사람들과 좋은 것을 만드는 데 도움이 되는 사용법을 찾고자 함 사용 환경과 개인 AI 정책 2025년 10월의 사용 기록 이후 Microsoft Windows AI 팀 엔지니어에서 Salesforce AI Research 연구 엔지니어로 옮김 대규모 엔지니어 팀과 협업하기보다 과학자를 지원하고 빠르게 시제품을 만드는 시간이 늘었으며, 월 토큰 사용 비용은 약 3,000달러임 코딩, 조사와 검색, 요약과 전사, 글쓰기, 예술과 음악이라는 기존 용도에 음성과 영상이 추가됨 사용 평가와 전망은 개인적인 경험과 의견에 기반함 일상에서 AI를 어떻게 사용할지 정하는 개인 정책을 작성하기 시작함 동료가 Claude로 Slack 메시지를 쓰고, 조부모가 손주 이미지로 기묘한 밈을 만들며, 연구자가 사고를 기계에 위임하는 모습을 봄 Hank Green이나 BrainPOP처럼 뛰어난 창작자도 AI 사용에서 시행착오를 겪는 상황이며, 사회적 규범이 아직 부족하다고 봄 사이트용 정책도 별도로 구상 중이며, Hank Green의 AI 정책을 참고할 가능성이 있음 정책의 기준은 다른 사람들과 멋진 것을 만드는 삶에 AI가 도움이 되는지, 방해가 되는지 구분하는 것임 AI가 더 똑똑해짐에 따라 정책도 수정할 생각이며, 첫 초안이 완전히 틀릴 가능성도 열어 둠 코딩: 자동완성에서 에이전트 관리로 지난해에는 GitHub Copilot 자동완성이 중심이었지만, 이제는...