7월 19일, r/RuProgrammers 커뮤니티에서 ChatGPT가 작성한 ML (Machine Learning) 학습 계획에 대한 토론이 121개의 업보트(Upvote)를 기록했습니다. 이 토론에서는 실습, 기초, 그리고 인간이 스스로 수행해야 하는 부분에 대해 다루었습니다. 뉴럴 네트워크 (Neural Network) 강의를 선택 중이거나 이미 모듈을 수강 중인 사람들에게, 이는 경계를 확인해 볼 기회입니다. 즉, 완성된 결과물 그 자체만으로는 기술이 실제로 습득되었는지 보여주지 못한다는 점입니다.

한 가지 리스크는 제출된 프로젝트가 설득력 있게 보일지라도, 다음에 유사한 과제가 주어졌을 때 왜 바로 그 해결책을 선택했는지, 무엇이 작동해야 하는지, 그리고 어떻게 오류를 발견할 수 있는지 설명하지 못할 수 있다는 점입니다. 제안된 작업 흔적(trace)은 이러한 리스크를 식별하는 데 도움을 줍니다.

AI 사용을 금지하거나 모든 코드 또는 텍스트를 수동으로 작성한 척하지 않고도 이를 확인할 수 있습니다. 한 가지 작은 작업 흔적만 있으면 됩니다. 첫 번째 요청(prompt)을 하기 전에 자신만의 예측을 공식화하고, AI의 도움을 받은 후에는 이를 결과와 대조하여 수정 사항을 기록하는 것입니다.

전체적인 인상 대신 하나의 프로젝트

공개된 Harvard의 AI 여름 자료에 따르면, 7월 20일 주간에 마감되는 프로젝트가 AI 원칙 및 머신러닝 (Machine Learning) 라이브러리와 함께 배치되어 있습니다. 7월 27일로 예정된 AI-in-Practice 프로그램에서 주최 측은 퍼실리테이션(facilitated) 프로젝트 작업과 자기 주도 학습을 명시하고 있습니다. 이는 특정 프로그램들이 프로젝트에 어떤 위치를 부여하는지에 대한 예시일 뿐입니다. 이러한 프로그램들이 모든 프로젝트가 기술을 생성한다는 것을 보장하거나, 여기서 제안된 작업 방식을 증명하는 것은 아닙니다.

그렇기 때문에 프로젝트의 존재 여부가 아니라, 그 내부의 결정 흔적을 살펴보는 것이 유익합니다. 프로젝트는 쉽게 전시용(showcase)으로 변질될 수 있습니다. AI가 아키텍처 (Architecture)를 제안하고, 구현을 작성하며, 오류를 수정합니다. 결과적으로 작동하는 결과물이 나올 수는 있지만, 그것이 반드시 설명 가능하고 검증 가능한 학습으로 이어지는 것은 아닙니다.

따라서 모듈에 던져야 할 질문은 "여기서 AI를 사용해도 되는가?"가 아니라, "이 프로젝트에서 정답 없이 내가 무엇을 예측하고, 검증하고, 설명할 수 있는가?"가 되어야 합니다.

기술의 흔적을 남기는 네 가지 단계

단 한 번의 검증에 충분할 만큼 작은 과제를 선택하세요. 예를 들어: 분류기 (Classifier)가 학습 데이터셋에서 미리 지정된 두 가지 유형의 객체를 구분해야 하는 과제입니다. 개인 데이터나 운영 (Production) 데이터를 사용하지 마세요.

1. 과제와 수락 기준 (Acceptance Criteria)을 정의하세요.

정확히 무엇이 결과물로 나와야 하며, 시도가 성공했다고 판단할 수 있는 관찰 가능한 징후는 무엇인가요? 예를 들어: 모델이 홀드아웃 (Hold-out) 데이터 부분을 처리하고, 오류를 사례별로 분석할 수 있는 상태를 의미합니다.

2. AI를 사용하기 전에 예측을 수립하세요.

몇 문장으로 기록해 두세요: 어떤 접근 방식이 적절해 보이는지, 어디에서 오류가 발생할 가능성이 높은지, 어떤 결과가 예상 밖의 것인지 등을 적습니다. 예측은 틀릴 수도 있습니다. 예측의 가치는 나중에 비교할 대상이 생긴다는 점에 있습니다.

3. AI의 도움을 제한하세요.

경계를 설정하세요: 무엇을 AI에게 맡겼고, 무엇을 스스로 했는지 표시합니다. 예를 들어, 피처 (Feature) 후보군이나 오류에 대한 설명을 요청했지만, 검증은 직접 선택하고 실행한 경우입니다. 이는 결과물 전체에 대한 저작권을 주장하는 것이 아니라, 참여 과정에 대한 정직한 지도(Map)를 그리는 것입니다.

4. 독립적인 검증을 수행하고 차이점을 설명하세요.

결과를 수락 기준과 대조하세요. 그런 다음 다음 질문에 답하세요: 예측이 일치한 부분은 어디인지, 일치하지 않은 부분은 어디인지, 그리고 무엇이 과제에 대한 당신의 생각을 바꾸어 놓았는지 말입니다. 만약 차이점을 설명할 수 없거나 검증을 직접 실행하지 않았다면, 해당 모듈은 미완성된 것으로 간주하는 것이 좋습니다.

이러한 흔적이 역량 전체를 측정하는 것은 아닙니다. 이것이 강사나 평가, 혹은 실제 업무 과제를 대체할 수도 없습니다. 하지만 이는 보기 좋은 결과물과, 최소한 관찰 가능한 사고의 순환 과정(기대 $\rightarrow$ 행동 $\rightarrow$ 검증 $\rightarrow$ 수정)을 구분해 줍니다.

전환: 틀린 예측이 정답보다 유용하다

처음에는 프로젝트의 주요 목표가 작동하는 결과물을 얻는 것이라고 생각될 수 있습니다. 하지만 121개의 업보트(Upvote)를 기록한 ML 계획에 대한 토론은 다른 갈림길을 보여줍니다. 사람들의 관심을 끄는 것은 단순히 완성된 경로뿐만 아니라, 실습(Practice), 기초(Basics), 그리고 개인적 노력(Personal work) 사이의 관계입니다. 이것이 특정 방법론의 효율성을 증명하는 것은 아니지만, 학습 프로젝트를 위한 중요한 경계선이 됩니다.

작동하는 결과물은 "성공했는가?"라는 질문에 답합니다. AI 도입 전의 예측은 또 다른 질문을 추가합니다: "왜 나는 정확히 이것을 예상했는가, 그리고 검증 결과가 그 반대로 나온다면 무엇이 달라질 것인가?" 이 지점에서 프로젝트는 단순히 결과물을 보여주는 것을 넘어섭니다.

예를 들어, 요청을 하기 전에 모델이 두 가지 유사한 유형의 객체를 혼동할 것이라고 기록한 뒤, 나중에 학습 데이터의 홀드아웃(Hold-out) 부분에서 오류를 스스로 확인해 볼 수 있습니다. 만약 혼동이 발생하지 않는다면, 다음 단계는 결과를 좋다고 선언하는 것이 아니라, 왜 초기 기대가 확인되지 않았는지 밝혀내는 것입니다. 아마도 리스크(Risk), 기준(Criterion), 또는 데이터 분할(Data splitting) 방식이 잘못 선택되었을 수도 있습니다. 이러한 기록이 전반적인 수준을 증명하거나 하나의 사례를 규칙으로 바꾸지는 않습니다. 하지만 이는 초기 설명이 검증과 마주하여 수정된 구체적인 순간을 기록합니다.

만약 AI가 검증을 통과한 솔루션을 제안했지만, 왜 초기 기대가 틀렸는지 설명할 수 없다면, 남는 것은 운 좋게 얻은 결과물뿐입니다. 반면, 데이터의 제약 조건을 과소평가했거나, 부적절한 기준을 선택했거나, 혹은 간단한 대안을 놓쳤다는 점을 말할 수 있다면, 이는 해당 프로젝트에서 차이(Delta)를 이해하고 있다는 관찰 가능한 징후가 됩니다.

구체적인 학습 시도에서 AI의 도움은 작동하는 결과물로 가는 경로를 단축할 수 있습니다. 이는 학습자가 자신의 오류를 인지하고 머릿속에서 문제 모델을 수정하는 순간이 지워지지 않는 한 유용합니다.

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강력한 반론: 이것이 실습을 저해하지는 않는가

특정한 사람이 특정한 과제를 수행할 때, 긴 결정 일지(decision journal)를 작성하는 것보다 작동하는 프로토타입을 빠르게 얻는 것이 더 가치 있다고 반론할 수도 있습니다. 모든 학습이 보고서로 변할 필요는 없습니다.

하지만 예측(prediction)이 반드시 길어야 할 필요는 없으며, 검증(verification)이 반드시 학술적인 연구일 필요도 없습니다. 요청(query) 전 몇 분의 시간과 요청 후 하나의 독립적인 테스트만으로도 충분합니다. 만약 이러한 최소한의 사이클조차 모듈 내에 포함되지 않는다면, 결과물을 보여주는 것이 방법론을 익히는 것보다 실제로 더 중요할 수 있습니다. 이는 허용 가능한 형식이지만, 이를 자신의 기술에 대한 증거로 받아들여서는 안 됩니다.

선택을 위한 유용한 규칙은 간단합니다:

• 프로젝트의 목적이 아이디어를 보여주는 것이라면, AI가 작업의 대부분을 수행할 수 있지만 도움의 경계는 명시해야 합니다.
• 목적이 기술 숙련(skill training)에 있다면, AI를 사용하기 전에 예측(prediction)과 수락 기준(acceptance criteria)이 필요합니다.
• 독립적인 검증이나 수정 사항에 대한 설명이 없다면, 그 결과는 숙달된 프로젝트로 내세우기보다는 초안으로 남겨두어야 합니다.

과제와 검증이 이미 당신에 의해 정의되었다면, provod.ai는 제한된 시도와 당신의 예측을 대조하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 도구 자체가 수락 기준이나 차이점에 대한 설명을 대체할 수는 없습니다.

프로젝트를 자신의 학습 결과로 간주하기 전의 진단

모듈을 마치기 전에 스스로에게 다음 네 가지 질문을 던져보세요:

1. 내가 해결하려 했던 구체적인 과제는 무엇이며, 어떤 기준에 따라 결과가 검증되어야 하는가?
2. AI에 첫 번째 요청을 하기 전에 무엇을 기대했는가?
3. 나의 작업은 어디서 끝나고 AI의 도움이 어디서 시작되는가?
4. 검증 후 어떤 사실이 나의 원래 설명을 변경하거나 확인시켜 주었는가?

이 네 가지 명확한 답변이 전문가 수준을 증명하거나 커리어의 결과를 보장하지는 않습니다. 하지만 완성된 파일 하나가 줄 수 없는 것, 즉 자신의 해결책으로 돌아가 검증을 반복하고 프로젝트가 정확히 무엇을 가르쳐 주었는지 확인할 수 있는 기회를 제공합니다.

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