연초에 AI 특집 방송을 너무 많이 봐서 답지 않게 진지한 생각을 하는 중… 지금부터 하는 이야기가 어떻게 들릴지 몰라서, AI 등장 이전의 시절로 돌아갈 수도 없고 그러고 싶지도 않다는 것을 미리 밝힐게!
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작년 하반기부터 줄곧 생각하던 건데, 생산성이란 과연 무엇일까. 업무 속도를 줄이거나 프로세스를 단축하면 생산성이 향상되는 걸까? 그렇다면, 아낀 시간은 어디에 재투자해야 잘한 걸까? 줄어든 시간만큼 문제의 본질에 접근하는 게 아니라, 더 많고 다양한 7명치의 업무를 하고 있는 것 같은데. 회사한테는 좋은 일이겠지만, 이게 과연 나에게도 좋은 걸까? 하는 생각이 들곤 해(물론 AI가 없었다면 하지 않았을 업무에 도전해 보는 건 좋다고 생각해. 누구나 업무 욕심이 있으니까 말이지. 하지만 모두가 올라운더가 되어야만 살아남는 건 어쩔 수 없는 걸까?)
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개인적인 생각으론 전문성의 경계를 허무는 것이 생성형 AI 최대 장점이자 단점 같아. 내가 만들었지만 ‘이건 정말 내 실력이다’라고 자신 있게 말하기 어려운 순간들을 마주할 때면, 과정 속에서 나는 사라지고 AI만 남는 기분이거든.
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그렇다고 AI를 쓰기 싫다는 건 아냐. ’10년 후엔 우리는 노동을 하지 않게 될 거고, 무언가를 배워야 한다면 인류의 마지막 기술인 바이브 코딩이다. 10년 후에 다른 기술이 나온다고 해도 바이브 코딩을 배운 사람에게 더 많은 기회가 열려있으니 공부는 해야 한다’는 말을 들었을 때, 이 의견에 완전 공감했거든. 다만 변화 속에서 복잡 미묘한 생각이 드는 건 어쩔 수가 없다는 거지.
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그래서 오늘 데브심층탐구에서는 기술적인 팁 대신, 우리가 일하는 방식과 태도에 대해 같이 생각해 볼 거리를 공유하려고. 오늘자 레터를 읽고 하단의 피드백 버튼을 눌러서 의견을 남겨줬으면 좋겠어. 다들 어떻게 생각하는지 궁금하거든. ‘WD2야, 아직 네가 제대로 AI 맛을 못 봐서 그런다.’라는 의견을 써줘도 괜찮아 그것 또한 맞는 말이니까(납득). 

■ 데브심층탐구‍

• • [생각해 볼 거리 1] 생산성의 노예
    과도한 업무량 때문에 효율성을 최우선으로 두고, 자동화할 수 있는 건 최대한 자동화하는 사람들이 많을 거야. 반드시 빠른 속도만이, 멀티태스킹만이, 불필요한 일들을 모두 제치는 효율성만이 성과를 가져다주는 건 아닌 것 같아. 작년 한 해 쉼 없이 달려왔으니 잠깐 숨을 고를 겸 2025년에 했던 일의 결과와 성과를 한 번 쭉- 펼쳐놓고 생각해 보는 시간을 가져도 좋을 것 같아. 내가 믿고 있던 생산성을 위한 일이 사실은 가짜였을지도!

• • [생각해 볼 거리 2] 앤트로픽_AI는 우리가 일하는 방식을 어떻게 변화시켰나(★추천★)
    클로드를 만든 앤트로픽은 엔지니어들에게 클로드 코드를 사용하는 것을 적극 권장하기로 유명한데, 그들의 일하는 방식이 어떻게 바뀌었는지 스스로 돌아본 리포트, How AI is Transforming work at Anthropic이 공개됐어. AI는 정말 우리의 일을 줄여줄까? 업무 범위의 확장으로 얻게 되는 ‘득과 실(trade-offs)’에 대해 생각하며 읽어보는 걸 추천할게(득에 대한 얘기가 훨씬x100 많아!). ‘네비게이션이 처음 나왔을 땐 신뢰하지 않았겠지만, 지금은 아는 길도 네비게이션이 알려주는 대로만 간다’. AI와 함께 일하는 우리의 미래도 머지않아 이렇게 되겠지?

• • [생각해 볼 거리 3] 만드는 건 10분이면 끝. 근데 이거 누가 사?
    이제는 누구나 바이브 코딩으로 원하는 것을 만들 수 있으니 사업을 시작하기 전에, 내가 만들 수 있는 건 다른 사람도 만들 수 있다는 점을 고려해야 돼. 즉 개발 난이도와 시장 난이도는 아예 다르다는 것. “와, 이거 한 시간 걸릴 거 10분 만에 끝났어!” 그래서? 만들었는데 어쩌라고? 가 될 수 있거든. 예전에는 외주 개발로 몇 천만 원 들었을 솔루션도, 지금은 반의반 비용으로 더 빨리 나오니까. 그러니 이제는 만드는 게 문제가 아니고, 누가 나의 서비스를 사줄지가 첫 번째 고민거리야. 어떻게 잘 만들까는 두 번째!!

• • [생각해 볼 거리 4] 2025년의 키워드 AI Slop에 담긴 시그널
    AI Slop은 AI의 등장으로 인한 기대와 현실의 괴리를 잘 잡아낸 단어가 아닐까. Slop은 오물이라는 뜻으로, AI Slop은 인공지능을 활용해 대량생산된 저품질의 디지털 콘텐츠를 말해. 우리가 흔히 만나는 AI 콘텐츠가 대부분 그다지 좋은 품질이 아니라는 것, 그리고 이걸 모두가 의식하기 시작했다는 사실을 알려주고 있어. 봇과 자동 생성 콘텐츠가 인터넷을 장악해 사람의 활동을 밀어낸다는 죽은 인터넷 이론이 점점 현실이 되는 것 같기도 하네.

• • [생각해 볼 거리 5] AI 시대, 직장인에게 바이브 코딩이나 프롬프트 공부보다 중요한 것 (w. 보이저엑스 남세동)
    하지만, 이미 인터넷 세상에는 99%의 콘텐츠가 Slop이었기 때문에 99%나 99.1%가 되나 별다를 차이가 없다는 의견도 있더라고. 이 주장도 맞는 말이긴 해ㅋㅋ. 아무튼 AI가 전문성의 경계를 무너뜨렸기 때문에 실적이 좋아도 어도비나 아틀라시안처럼 전문가를 위한 도구를 제공하는 회사의 주가가 점점 빠지고 있고, 브루처럼 쉽고 말랑한 서비스들의 전망이 밝대. 바이브 코딩도 중요하고, AI 도구를 마스터한 일잘러가 되는 것도 중요하지만 어찌 됐든 새로운 시대에도 직장인에게 가장 중요한 자세는 정직과 성실이라는 것.

• [머리 식히기] AI 트렌드 능력고사(15점 만점)
  갑자기 진지해진 나땜에 다들 고생했어! 이제 퀴즈를 풀면서 머리를 식힐 시간이야. 나는 11개 맞혔는데, 데브레터 구독자라면 다 맞힐 수 있겠지? 근데 10번은 너무 어려운 거 아냐..?

■ 독자탐구생활‍

• • <혼자 공부하는 바이브 코딩 with 클로드 코드> by 프리라이프 님 코딩의 기술적 장벽에 부딪혀 좌절했던 모든 이들에게 주는 ‘치트키’ 같은 책이다. 예제 코드는 단순한 학습용 샘플을 넘어, 실제 현업에서 AI와 어떻게 대화하고 프로젝트를 관리해야 하는지에 대한 ‘표준 프로토콜’을 제시한다. 코드 한 줄의 문법을 외우는 것보다 중요한 것은 AI에게 내 의도를 얼마나 정교하게 전달하느냐는 점을 실습을 통해 증명해낸다. 이제 막 코딩에 입문하려는 초보자부터, AI를 활용해 압도적인 생산성을 내고 싶은 현업 개발자까지 반드시 읽어보아야 할 필독서라고 확신한다. ​

• <소프트웨어 아키텍처 The Basics(2판)> by platanus 님​ 이 책을 덮으며 드는 생각은, 아키텍처가 결국 끊임없는 선택의 연속이라는 것이다. 완벽한 아키텍처는 없다. 모든 결정에는 트레이드오프가 따른다. 중요한 것은 무엇을 얻고 무엇을 포기하는지 명확히 이해하고, 그 이유를 설명할 수 있는가다. 초판을 읽고 3년이 지난 지금, 나는 여전히 트레이드오프 앞에 서 있다. 하지만 이제는 조금 더 담담하게, 그리고 조금 더 명확한 근거를 가지고 선택할 수 있게 됐다. ​

■ 데브주요뉴스‍

• • 공유지의 ‘비극’…지속가능성 악화로 생존 기로에 선 오픈소스
• • “실험은 끝났다”…리눅스 커널, 러스트 정식 채택
• • Google Antigravity 사용법
• • 정부, AI 허위·과장광고 전면 대응…AI 생성물 표시의무제·징벌적 손해배상 도입
• • 개발자의 시간을 벌어주는 두 가지 도구: 잘 쓴 테크 스펙, 그리고 AI
• • Claude Code를 활용한 예측 가능한 바이브 코딩 전략
• • 바이브 코딩과 보안: 진실 혹은 거짓
• • “생각하고 답변하는” 카카오의 하이브리드 멀티모달 언어모델, Kanana-v-4b-hybrid 개발기