Ai 시대의 개발자
오늘 발표에서 얘기할 내용들입니다.
기본 태도
적극적으로 사용해야 함. 모든 도구를 사용해볼 필요는 없지만, 좋은 평을 받는 도구는 시도해볼 것.
AI를 적극적으로 활용하는 기업 기준, 현 시점에서 이미 프론트엔드/백엔드 같은 것은 안 중요함.
모든 것을 다 알아야한다는 태도는 반드시 버릴 것. 이것은 개발 씬에서 원래도 문제임. 솔직하게 말하면 개발 소질 이슈. 애매한 중상위권의 특징임.
원리 이해 같은 경우, 난이도가 훨씬 낮지만 효율적인 방법은 아님.
- 자기가 국소적 이해 기반의 코딩을 할 수 없다면 전체 설계를 이해해서라도 코딩을 해야함.
큰 프로젝트 여러 개를 동시에 해야하는 경우 국소적 이해로 코딩하는 능력이 필수임.
이 능력을 습득하고 싶으면 규모가 꽤 있지만 본인은 잘 모르는 오픈소스에 기여하는 것이 최고라고 생각.
오픈소스에서 이것이 특히 중요한데, 규모가 큰 프로젝트 여러 개에 각각 패치를 보내야하는 일이 생각보다 자주 있는데 물어볼 사람도 없고, 문서도 내부 구현에 대한 것은 없는 경우가 대부분인데 각 프로젝트를 제대로 이해하고 작업하려고 하면 작업 시간이 지나치게 늘어남.
바이브코딩의 문제 해결책
바이브 코딩의 단점을 막을 가장 중요한 해결책은 테스트
스펙 문서는 항상 넘겨주고 적절한 수정을 요청할 것.
바이브 코딩 이후 작업에 대한 설명이 명확하게 이해가 안 간다면 관련 개념을 공부하는 것을 추천. 그 뒤에도 이해가 안 가면 컴퓨팅적 사고력의 문제.
AI 시대의 능력
1인 창업이 맞는 시대라고 보지만 (당연히) 자기 능력 검증은 필수.
AI 없이 처음부터 끝까지 개발하기 위한 능력은 필요치 않음.
다시 말해, 코딩하는 능력 자체는 이제 의미가 없음.
하지만 AI 를 활용해서 학습하고 코딩하는 능력은 매우 중요함.
- 바이브 코딩 이후 AI의 설명이 이해가 안 간다면 복사해서 다른 인공지능 챗봇에 붙여넣은 뒤 어떤 개념을 공부해야 이 설명을 이해할 수 있는지 물어보고 공부할 것.
이 시대의 문제 해결 능력은 2가지
새로운 문제를 만들지 않는 것
- 핵심은 테스트의 활용
주어진 문제를 고치는 것
AI를 활용해보고, 문제가 생겼을 때 AI를 활용해서 해결한 경험이 많은 것이 중요함.
어떻게 하면 해결되는지는 본인이 전부 기억하고 있어야 함.
지능 vs 지식
원래 시대가 빠르게 바뀔수록 순수 지능이 중요함. 근데 지능이란 건 함수 같은 것이고 쓰던 사람이 잘 씀. 공부할 때도 머리를 많이 쓰는 방식을 사용하는 것이 좋음.
바이브 코딩하는 방법을 책이나 강의로 배울 생각을 한다면 바이브코딩 관련 재능 중 제일 중요한 것이 없는 것. 공부 방법을 근본적으로 바꿔야 함.
강의나 책은 자기의 사고력을 덜 쓰는 방법이라서 편하지만 이 시대에 최악인 습관임.
CS 지식 자체는 중요하지 않음. 중요한 건 컴퓨팅적 사고. 이게 처음부터 자유자재로 되는 사람이 있는데 그런 사람은 AI 적극적으로 쓴다는 전제 하에 CS 지식 따로 안 배워도 됨. 근데 이 애기는 천재에 대한 얘기가 아니고 생각보다 이것이 처음부터 되는 사람이 많음. 코테는 컴퓨팅적 사고가 안 되는 사람을 거르는 역할을 함.
코딩하는 능력 자체도 마찬가지로 코딩하는 능력이 없어도 거의 모든 개발이 가능함. 그래서 프로덕트 엔지니어라는 직군으로 바뀌는 것.
메타인지가 오히려 더 중요. 자기가 메타인지가 있는지 확인하는 방법:
안다고 생각했는데 시험 때 생각 안 났다라는 경험이 한번이라도 있으면 메타인지가 없다고 치고 공부 계획을 짜야함.
자기가 모르는데 안다고 착각하면 해결책 없는 교착 상태가 생김. 안다고 전제하지 말 것.
기타 정보
실리콘밸리의 새로운 변화는 보통 1~2달 정도의 시차를 두고 한국에 들어옴.
- 프로덕트 엔지니어 직군 / AI 네이티브 인재 채용 (카카오) 등
코테는 허수 (컴퓨팅적 사고 안 되는 사람들) 거르기 + 면접에 드는 품 줄이기.