지능과 지혜를 둘러싼 논쟁은 인류의 역사만큼 오래됐다. AI의 등장은 이 문제를 극도로 현실적이고 실용적인 질문으로 바꿔놓았다. 전문 지식의 가치가 저렴해질수록, 그 지식을 어떻게 활용할지 아는 능력이 더욱 소중해지고 있다.

진정으로 중요한 것은 단순히 어떤 일을 할 수 있는 힘이 아니라 그 힘을 얼마나 효과적으로 다루느냐에 달려 있다. 복잡한 시스템 안에서 목표를 설정하고 이해하고 끝없이 퍼지는 콘텐츠의 홍수 속에서 전략적 비전으로 명확하게 방향을 잡는 역량, 이것이야말로 새로운 시대의 핵심 무기다.

이 사실이 가장 적나라하게 드러나는 분야는 실행 가능한 콘텐츠를 만드는 소프트웨어 개발이다. 소프트웨어 개발에는 잘 알려진 역설이 존재한다. 코드가 많아질수록 유지보수 부담은 커지고, 산출물이 많다고 해서 더 나은 결과가 보장되지는 않는다. 그럼에도 불구하고, 최근 유행처럼 번지는 담론은 소프트웨어를 깊이 이해하는 사람, 즉 소프트웨어 개발자가 곧 AI에 의해 대체될 것이라는 주장이다.

필자는 오히려 그 반대가 진실에 더 가깝다고 본다. 개발자 역량의 핵심은 아이디어, 목표, 그리고 소프트웨어 구현 사이를 자유롭게 오가며 연결하는 능력이다. 흥미롭게도 이 분야는 지금 엄청난 속도로 확장하고 있다. 이제 누구나 인간의 언어로 AI에 실제로 작동하는 코드를 생성하도록 시킬 수 있는 시대가 됐다. 그럴 때마다 개발자가 탐험할 수 있는 영역은 오히려 더 넓어지고 있다.

AI로 생성한 코드가 높은 품질을 갖추고 요구사항을 충족하며, 프로젝트의 전체적인 의도와 인프라에 잘 통합될 수도 있다. 이해하기 쉽고 유지보수가 용이할 수도 있고, 아닐 수도 있다. 그러나 깊은 고민 끝에 나온 코드는 단순한 산출물이 아니라, 목표와 기반 시스템에 대한 이해를 전제한다. 그리고 이런 일을 해내는 사람을 뭐라고 부르는지 아는가? 바로 소프트웨어 개발자다.

AI는 ‘사려 깊은’ 코드를 만들어낼 수 없다. 아무것도 이해하지 못하기 때문이다. 사물의 중요성을 받아들이고 흡수하는 능력은 순전히 인간만이 가진 역량이다. 이는 절대 쉬운 일이 아니다. 그리고 그 능력이 그 어느 때보다 필요한 지금, 오히려 점점 더 희귀해지고 있다.

혁신의 핵심은 ‘의도’를 잇는 접점

기업 혁신의 중간 지대는 전략적 목표가 비즈니스와 개발 활동으로 연결되는 곳이다. 의도를 잇는 이 접점에서 비로소 목적과 기술이 만난다. 그리고 AI는 이 지점에서 일어나는 일을 인간의 지침 없이 수행할 수 없다. AI는 보조할 뿐이다.

개발자이자 인간으로서 우리는 가능한 한 스스로를 단련해 사물의 의도를 작업에 녹여내려 노력해야 한다. 프로젝트의 의도를 깊이 이해하고, 그것을 구현의 세부 사항과 연결할 때 개발자의 가치는 훨씬 더 높아진다. 그럴 때 비로소 AI는 개발자의 의도를 자동화된 활동으로 확장하는 도구로 작용할 수 있다.

AI가 앞으로 이 중간 영역에서 더 발전할 수는 있다. 하지만 AI는 ‘자신만의 의도’를 가질 수는 없다. AI는 언제나 인간의 지시 아래에서만 움직인다. 개발자는 의도와 구현을 단순히 연결하거나 해석하는 역할에만 머물면 안 된다. 자신만의 고유한 이해를 발전시키고 기여하려는 노력을 멈추지 말아야 한다. 구현은 자동화할 수 있지만, 이해의 본질은 자동화할 수 없다.

LLM은 고급 프로그래밍 언어를 대체할 수 없다

일부 AI 지지자의 말을 듣다 보면, AI가 요구사항에 맞는 코드를 대량 생성할 수 있게 되면서 코드의 의도를 이해하는 일이 덜 중요해진 것처럼 느껴질 수도 있다. 하지만 그건 어디까지나 초기 단계에서의 필요성이 줄어들 뿐이다.

언젠가는 AI의 자연어 인터페이스가 4세대 프로그래밍 언어(fourth-generation programming language, 4GL) 같은 역할을 하게 될지도 모른다. 자바스크립트나 파이썬 같은 언어가 AI 인터페이스 아래 계층에서, 마치 오늘날의 C 언어처럼 자리 잡는 미래도 상상할 수 있다.

설령 그런 미래가 현실이 된다 해도, 한 가지는 분명하다. 지금도 여전히 C, 어셈블리, 머신 코드, 칩 웨이퍼 같은 하위 계층을 깊이 이해하는 전문가가 필요하듯, 앞으로도 그 ‘아래 계층’을 제대로 이해하는 사람은 반드시 필요할 것이다.

하지만 LLM이 고급 프로그래밍 언어 자체를 완전히 대체하는 일이 가까운 시일 내에, 혹은 앞으로도 과연 일어날지는 의문이다. 현재의 AI는 오히려 인간에게 최소한의 변화와 간결함을 보장할 책임을 강하게 요구한다. 그리고 이런 요소는 우리 모두 경험을 통해 잘 알다시피, 프로그래밍에서 절대적으로 중요한 부분이다. 프로그래밍에서 ‘일을 끝내는 것’과 ‘우아하고 깔끔하게 끝내는 것’의 차이는 절대 사소하지 않다.

루프가 어떻게 구현되는지는 추상화할 수 있다. 때로는 루프나 함수를 직접 쓰는 대신 LLM을 활용할 수도 있다. 하지만 결국 그 안 어딘가에서는 여전히 루프나 함수로 구현된다. 결국 데이터와 그것이 동작하는 시스템에서 ‘반복’이라는 개념을 이해할 수 있는 사람이 반드시 필요하다.

달을 가리키는 손가락

2024년 6월 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)에서 생성형 AI는 이미 정점에서 내려와 환멸의 계곡(slough of disillusionment)을 향해 빠르게 진입하는 단계로 평가됐다. 무언가에 이처럼 큰 열광과 잠재력이 쏠릴 때는 한발 물러나 냉철하게 바라보는 일이 쉽지 않다. 하지만 그게 바로 지금 개발자가 해야 할 일이다. 우리는 AI가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 제대로 이해하고, 이를 가장 현명하게 활용하는 관점을 가지고 있다. 그리고 우리가 그럴수록, 그 혜택은 모두에게 더 좋은 결과로 돌아올 것이다.

사실 AI는 인류가 만들어낸 평균적인 산출물을 학습해 훈련된다. 돌려받는 결과물도 평균적인 수밖에 없다. 인간의 비범한 천재성이나 일상의 탁월함은 의도, 창조 정신 같은 무형의 요소를 도구와 기법에 정교하게 녹여내는 데서 나온다. AI는 어디까지나 이런 것의 ‘샘플링된 근사치’를 제공할 뿐, 그 안에 살아 숨 쉬는 핵심까지는 줄 수 없다. 그리고 바로 그 핵심이야말로 천재성의 원천이다.

선(Zen)의 언어로, 브루스 리의 철학으로 말하자면 AI는 달을 가리키는 손가락이지 달은 아니다.

지능 vs. 지혜

필자는 과거 던전 앤 드래곤(Dungeons & Dragons) 게임에 빠져 있을 때, 지능과 지혜 능력치의 차이에 대해 “비가 오고 있다는 걸 아는 것이 지능이고, 비를 피해야 한다는 걸 아는 것이 지혜다”라는 설명을 들은 적이 있다. 이를 다른 방식으로 표현하자면, ‘하는 방법(how to do)’을 아는 것이 지능이라면, ‘해야 하는 것(what should be done)’을 아는 것이 지혜다.

필자가 보기에 지능은 점점 분해와 축소를 향해 나아가고, 지혜는 점점 통합과 연결을 향해 나아간다. 지능은 부분을 보고, 지혜는 전체를 본다. 물론 개발자에게는 모두가 필요하다. 그리고 이 글의 요지는 바로 이 두 가지를 함께 껴안자는 것이다. 이제 지능을 AI로 만들어낼 수 있게 되면서 개발자는 지능과 지혜 모두를 더 효과적으로 발휘해야 한다. 특히 지혜의 중요성이 더욱 커졌다. 우리는 앞으로 이해 없이 생성된 방대한 콘텐츠의 홍수를 관리하기 위해, 가용한 모든 지혜를 쏟아부어야 할 것이다.

개발자로서 자신만의 고유한 관점과 다양한 요소를 하나로 엮어내는 능력은 그 무엇으로도 대체할 수 없다. 어느 수준에서든, 어떤 맥락에서든 ‘이해’는 가장 소중한 자산이다. 어떻게(how)와 왜(why)를 모두 깊이 이해하라. 나머지는 자연스럽게 따라올 것이다.
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