AI와 일하면서 얻은 인사이트 - "잘 버리기"

미니멀리스트가 유행하면서 나왔던 인사이트가 있다. 잘 채우는 것보다 중요한 건 잘 비우는 것이다. AI와 일하면서, 정확하게는 생성형 AI와 일하면서 얻은 인사이트도 동일하다. 많이 생성하는게 좋은게 아니다. 잘 버려야한다.

얼마 전 패스트캠퍼스와 MS에서 주최한 바이브코딩 토크콘서트에 다녀왔다. 연사 중 한 분인 커서맛피아님의 인사이트가 요즘 많이 와닿는다. "생성형 AI가 생기면서 코드를 작성하는 가격이 기하급수적으로 저렴해졌다. 반면에 코드를 고치고 최적화를 하고 인프라를 구축하는 일은 아직도 상대적으로 비싸다." 이 말이 계속 마음에 남았다.

코드 작성이 저렴해졌다. 무언가를 코드를 이용해 만드는 것이 굉장히 편리해졌다. 어려웠던 글쓰기도 굉장히 쉬워져서 네이버 블로그나 쿠팡 리뷰에 보면 AI가 작성한 글이 넘쳐난다. 물론 나도 코드를 AI로 작성하고 글쓰기도 AI의 검수와 아이디어를 받는다.

테무 같은 AI 생성물

AI가 만들어주는 값싼 결과물을 수용하면서 드는 느낌은 처음 테무(Temu)를 접했을 때와 비슷하다. '와, 어떻게 이 가격이 가능해? 게다가 무료배송에 반품도 해주다니...' 나에게 테무는 엄청 혁신적인 서비스였다. 하지만 어느 날 돌아보니 테무에서 산 중국산 싸구려 쓰레기들이 집에 가득하다는 것을 깨달았다. 처음 테무를 알았을 때는 이제 명품이 아니면 굳이 기존의 네이버쇼핑, 지마켓 같은 곳에서 살 이유가 없다고 생각했다.

하지만 약간의 자정작용이 일어나고 나서, 지금은 신뢰가 필요한 물건은 네이버쇼핑에서 판매자가 직접 생산한 중소기업의 물건을 구입할 때도 많다. 리뷰가 1000개씩 달려서 많은 사람들의 검증을 받은 제품이면 테무보다 1.5 ~ 2배 정도 비싸도 기꺼이 구매하게 되는 나를 발견했다.

테무가 국내 인터넷 판매시장을 모두 독점할 수 없듯이, 효율적으로 보이는 AI도 인간의 지적 노동을 독점할 수는 없다는 것을 느끼게 되었다. 아무리 성능이 좋아져도 그렇다. 중국의 공장에서 QA 없이 물건이 생산되는 것처럼, AI의 생산물도 사람의 리뷰 없이는 결국 쓰레기가 될 것이다. AI의 원리 자체가 사람을 모방해서 가장 그럴듯한 답변을 만들어내는 것이기 때문이다. 중국에서 가장 그럴듯하게 다른 상품을 복제해서 생산을 해도 명품이 되지 못하는 건 디테일에 대한 고민이 없기 때문이고 AI도 마찬가지다. AI는 자기가 만든 생산물에 대한 고찰을 할 수가 없다. 코드 리뷰하는 사람의 흉내를 내서 기능을 검사하고 코드를 효율적으로 만드는 흉내는 내지만 성능을 높히는 것보다 유지보수에 투자하는 것이 효율적일 수 있다. AI는 이처럼 원하는 목적과 의도를 정확하게 알아내는 건 불가능하다.

AI와의 효율적인 작업 방식: '잘 버리기' 워크플로우

그래서 AI와 일할 때에는 잘 버려야 한다.
기존의 일하는 방식은 초안을 만들고, 초안에서 피드백을 받아서 수정하고, 수정한 걸 피드백 받아서 또 수정하는 식이었다. 그래서 최종, 최최종, 진짜최종, 제발최종과 같은 파일명이 쌓여가는 것이 아닐까.

하지만 AI는 초안에서 바로 결과물을 만들어낸다. 기존의 HI (Human Intelligent)로 일을 할 때에는 초안 (50% 완성, 시작이 반이니까), 1차 수정 (51%), 2차 수정 (65%), 3차 수정 (30% - 나는 보통 3번째 피드백 때 다시 처음부터 시작하는 경우가 잦다) 이런 방식으로 진행이 된다면, AI (Artificial Intelligence)는 초안(50%)에서 완성(85%)이런 식이다. 여기서 HI를 사용해서 수정을 하는 게 효율적일까?

AI를 활용해서 글을 쓰거나 코딩을 해보면 알지만, "이거 수정해줘" 하면 저걸 빼먹는다. A를 수정하면 B를 빼먹고, B를 포함하라고 하면 C가 망가진다. 그래서 나는 AI가 만든 완성(85%)을 그냥 버린다. 그리고 완성본에서 얻은 좋은 아이디어나 재료를 초안에 더한다.

누구나 이해할 수 있는 글쓰기를 예로 들면:

• 초안: AI가 만드는 정보는 테무에서 만든 중국산 카피 제품마냥 인간의 지능을 카피한 지식 복제품에 불과하다. 중국산 제품이 진짜 제품이 되려면 QA가 필요하듯이 AI도 사람이 필요하다.

• AI의 1차 생성: AI가 만든 지식을 테무에서 산 '중국산 짝퉁'에 비유하며, 겉은 그럴듯해도 결국 인간의 통찰력과 검증이 필요하다는 점을 강조했습니다. ✨ 인간의 경험과 비판적 사고가 더해질 때 AI 지식은 단순한 복제품을 넘어 진정한 가치를 갖게 되죠. 💡 따라서 우리는 AI를 맹신하는 대신, 더 나은 결과를 위한 든든한 '도구'로 활용하는 자세가 필요합니다! 💪

AI에서 얻은 키워드: 비판적 사고와 AI의 도구적 활용 -> 어떻게 하는데? -> 잘 버리기.
키워드만 가지고 AI가 생성한 글은 미련 없이 버린다. 그리고 초안을 다시 구성한다.

• 초안-1 (개선된 초안): AI가 만드는 정보는 테무에서 만든 중국산 카피 제품마냥 인간의 지능을 카피한 지식 복제품에 불과하다. 중국산 제품이 진짜 제품이 되려면 QA가 필요하듯이 AI도 사람이 필요하다. 비판적 사고를 가지고 "이거 별론데?" 싶은 건 버리고 쓸만한 것만 남기는 과정이 필요하다. AI는 지식을 생산하는 도구니까 계속 생산하도록 두고 결과물에서 좋은 것만 취하는 것이다.

글쓰기에선 초안을 계속 개선하는 것이지만 코드를 만들거나 결과물을 만들때에는 프롬프트를 개선하는 작업이 될 수 있겠다.

코드 개발에서의 '잘 버리기' 적용

코드맛피아님도 강연에서 그런 말을 했다. AI가 없을 때 사람이 만든 코드를 기준점으로 두고, AI에게는 프롬프팅만 해서 인간 지능으로만 만든 코드를 어느 정도 따라왔는지를 체크하고, 기준치 이하면 프롬프팅을 좀 더 고도화하고 기존에 AI가 만든 코드는 버린다고 했다. 해당 코드를 리뷰하고 수정하는 것보다 새로 만드는 게 더 저렴하기 때문이다 (토큰 기준으로도 사람 리소스의 관점에서도).

결론적으로는 AI는 계속 코드를 만들어내고 사람은 AI가 만든 코드를 검수해서 사람의 기준에 충족하는 코드를 만들 때까지 계속 AI를 굴리는 것이다. AI가 100개의 코드를 만들면 1개의 완성품 빼곤 99개는 버리는 게 AI와 일하는 방식이다.

AI가 만든 결과물에 감정이입 하지말자

가끔 AI가 만든 결과물에 감정 이입을 하게 되어서 만든 결과물을 계속 고쳐서 쓰려고 하는 나를 발견하기도 한다. AI가 만든 코드이지만 삭제해 버리려고 하니까 뭔가 아깝고, 내가 한 줄 한 줄 작성한 코드인 것처럼 여겨지는 것이다. 하지만 AI가 한 번에 제대로 만들게 하는 게, AI가 잘못 만든 코드를 고쳐서 쓰는 것보다 훨씬 효율적이었다.

우리는 AI를 맹목적으로 믿거나, AI의 결과물에 매몰되지 않고 현명하게 '버리는' 과정을 통해 진정으로 가치 있는 결과물을 만들어낼 수 있다. AI는 강력한 생산 도구이지만, 그 생산물을 선별하고 가치를 부여하는 것은 여전히 인간의 역할이다. 하지만 동시에 경계해야 하는 마음도 있다. AI가 한 일을 내가 한 일로 여기지 않는 것이다. AI랑 일하니까 초기 결과물이 빠르게 나와서 꼭 내가 능력이 있는 사람처럼 느껴지는데 이걸 경계하고 AI가 만드는 결과물을 검토하고 빠르게 버리고 빠르게 개선하는게 요즘 AI와 일하면서 얻은 인사이트이다.