지금 무슨 일이 일어나고 있는가?

• 소프트웨어 업계에서는 엔지니어 번아웃이 심화되고 있으며, 특히 주니어 엔지니어들이 AI 도구 남용으로 코드 품질과 협업에 문제를 일으키고 있음
• 시니어 엔지니어의 피드백은 학습 기회가 아닌, AI에게 넘길 새로운 프롬프트로 사용되며 “AI가 작성한 코드” 가 팀 전체 리뷰를 소모하게 함
• 일부 조직에서는 AI가 만든 불완전한 코드를 ‘성과’처럼 포장해 발표하며, AI 의존을 장려하는 분위기가 형성됨
• 저자는 직접 경험을 통해 AI 코드 답변을 받았을 때 불쾌감과 위화감을 느꼈고, AI가 오히려 학습과 멘토링 문화를 훼손한다고 비판
• AI 스타트업 생태계도 결국 비경제성, 전력 소모, 환경 문제 때문에 지속 불가능하며, 현 상황은 “** 황제가 벌거벗고 있다**”는 사기극과 다름없다고 강조

서론: 불안한 엔지니어링 환경

• 최근 엔지니어들 사이에서 번아웃 현상이 심화하고 있음
• 조직에서는 시니어 엔지니어에게 실질적으로 동작하지 않는 “분위기(밈) 기반 기능” 을 검토하고 기여하길 기대함
• 내 경험에 따르면 최고의 엔지니어는 늘 새로운 팀원이 성장하도록 열의를 갖고 도움을 주고 싶어함

• 하지만 이들의 피드백이 성장의 기회로 사용되는 대신, 초급 개발자들은 이를 단순히 생성형 AI로 보내는 다음 프롬프트로만 활용함
• 실제로 많은 주니어 엔지니어가 LLM(대규모 언어 모델) 도구를 (남용 수준으로) 사용하는 사례를 직접 목격함

조직 내 실제 사례: AI 남용의 폐해

• 최근 회사 타운홀에서 주니어 엔지니어들이 새 작업물을 시연하는 모습을 봄
• 기능의 목적이나 작동 방식조차 제대로 이해하지 못한 모습이었음
• 하지만 규모가 큰 조직에서는 실제 결과와 무관하게 “성공”을 연출하는 데 집중함
• 한 시니어 매니저가 이들의 AI 활용 사례를 공개하자 “이것은 Claude가 작성한 4천 줄짜리 코드임”이라며 당당히 설명했고, 박수갈채를 받음

• 나 역시 기존 기능의 소규모 개선 요청을 받아 코드를 검토하다가 최근 변경한 주니어 엔지니어에게 컨텍스트를 요청함
• Github 커밋 URL을 보내 질문했지만, 해당 내용을 LLM에 입력한 뒤 반환된 답을 복사해 보낸 것으로 추정됨
• 이 과정에서 묘한 위화감과 불편함을 느낌

AI 슬로프와 코드 리뷰의 한계

• 친구의 사례를 통해, 한 달 동안 여러 명의 엔지니어가 LLM이 자동 생성한 코드(vibe-coded PR)를 검토하고 병합하려는 시간 낭비가 실제로 벌어지고 있음을 확인함
• 또 한 친구는 AI가 만든 “엉성한 코드”를 반복적으로 리뷰하느라 소진된 경험을 토로함
• AI 덕분에 코드 품질 개선이나 학습이 이뤄지지 않고, 단순 반복 노동만 늘어남

개발 문화와 인간적 성장의 진정한 가치

• 모든 엔지니어는 동료와 멘토 덕분에 한 단계씩 성장함
• 직접 가르치고 성장시키는 것이 소프트웨어 엔지니어링 문화의 본질임
• 하지만 이런 투자도 결과물이 곧바로 “최신 모델”의 학습 데이터로 복사되는 현실에 회의감이 듦
• 그렇다면 차라리 주니어 엔지니어 대신 모델만 학습시키는 것이 나은가에 대한 근본적 물음을 던짐

• 그런 세상은 매우 암울한 비전임.

AI를 사용하지 않는 실험과 결론

• 직접적으로, “AI 사용을 멈춰보라”는 실험 제안을 함
• 본인도 최근 컴퓨터를 초기화하면서 Claude Pro 구독을 중단함
• 몇 번의 검색과 Stack Overflow, 공식 문서를 읽는 과정이 오히려 훨씬 신뢰할 수 있는 결론 도출을 가능케 함
• LLM이 내놓는 결과보다 내 판단이 정확성과 신뢰성 면에서 우월하다는 생각을 하게 됨.

생성형 AI 툴의 경제적 가치, 그리고 본질적 한계

• “AI가 정말로 쓸모가 있는가?”라는 질문을 던짐
• 객관적으로 보면, 그 가치에 큰 의문이 제기되는 상황임
• AI 스타트업의 전형적 과정은 다음과 같음:
  • “AI”가 기존 영역에 적용되고, 효율성 명분으로 신생 기업이 등장함
  • AI 스타트업은 벤처 자본으로부터 투자 유치에 성공함
  • AI 서비스 제공 기업(OpenAI 등)에게 사용료 지불
  • AI 스타트업 자체는 수익을 내지 못함
• 이 과정 자체만 놓고 보면 기존 VC 생태계와 큰 차이가 없지만, 핵심 차이는 서비스 제공사(OpenAI 등)조차 아직 수익을 내지 못함에 있음
• 기술 자체가 본질적으로 비효율적이며, 대량 확장에 불리한 구조임
• 지나치게 많은 전기 소모와 환경적 부작용도 심각한 문제임

맺음말: 현실 인식의 필요성

• Moore의 법칙이 되살아나거나, 우주가 식기 전에 모두가 부자가 되는 희망을 기원할 수도 있음
• 하지만 현실을 직시할 때, 생성형 AI 사업은 일종의 환상이자 “벌거벗은 임금님” 현상임