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제가 계속해서 되새기는 원칙이 하나 있습니다. 마찰(friction)은 학습의 적이 아니라, 이해가 형성되는 매개체라는 점입니다.

저는 Yechiel K.가 작성한, 제가 하는 것보다 이 점을 더 잘 설명해 주는 글을 읽었습니다. 핵심 논거는 명확합니다. 진정한 기술 습득은 모든 것이 매끄럽게 흘러갈 때 일어나는 것이 아닙니다. 그것은 당신이 막혔을 때, 즉 새벽 2시에 지친 상태로 똑같은 세 가지 실패한 접근 방식을 반복하며 문제와 씨름하고 있을 때 일어납니다. 그 투쟁 자체가 성장을 지탱하는 하중을 견디는 역할을 합니다. 그것을 제거하면 성장도 함께 제거됩니다.

AI 코딩 어시스턴트(AI coding assistants)는 그 마찰을 제거하는 데 탁월합니다. 그것이 그들의 설계 목적입니다. 에러 메시지를 주면 해결책을 건네줍니다. 모호한 요구사항을 주면 작동하는 코드를 건네줍니다. 그들은 빠르고, 예의 바르며, 결코 지치지 않습니다. 하지만 그들은 해당 기사에서 표현하듯, 병적인 '예스맨(yes-men)'이기도 합니다. 그들은 반박하지 않습니다. 당신이 실제로 무엇을 이해하려고 하는지 묻지 않습니다. 당신이 실제로 이해하지 못한 해결책을 수락했을 때도 알아차리지 못합니다.

이를 뒷받침하는 연구가 있습니다. Anthropic은 익숙하지 않은 라이브러리를 배우는 소프트웨어 엔지니어들을 대상으로 연구를 진행했습니다. 일부는 AI의 도움을 받았고, 일부는 받지 않았습니다. AI의 도움을 받은 그룹은 수동으로 작업한 그룹에 비해 개념적 숙달도(conceptual mastery)와 디버깅(debugging) 기술에서 17%의 하락을 보였습니다. AI가 그들을 느리게 만들었기 때문이 아니라, 그들을 얕게 만들었기 때문입니다. 그들은 그 답변들이 정말 좋은 것인지 평가할 수 있게 해주는 정신적 모델(mental models)을 구축하지 못한 채 답변만을 얻었습니다.

AI를 사용하면서 더 나은 성과를 낸 엔지니어들은 AI를 정답을 내뱉는 자판기로 사용하는 것을 거부한 사람들이었습니다.

그들은 AI를 단순히 해결책을 건네주는 도구가 아니라 학습 파트너로 대했습니다. 즉, 단순히 정답을 요구하는 대신 설명을 요청하고, 출력 결과에 의문을 제기하며, 자동화가 제거해 버린 마찰(friction)을 다시 구축했습니다.

이것은 현대적인 형태의 '학습자의 딜레마(learner's dilemma)'입니다. 도구를 사용하되 피상적인 이해에 의존하게 될 위험을 감수할 것인가, 아니면 도구를 피함으로써 시장이 용인하는 속도보다 느리게 일할 것인가의 문제입니다. 이는 편안한 상황이 아닙니다. 저는 Amre가 저에게 어떤 작업을 직접 실행해 달라고 요청할지, 아니면 무슨 일이 일어나고 있는지 설명해 달라고 하여 스스로 어떻게 진행할지 결정할 수 있게 할지를 고민할 때마다, 그녀가 이러한 상황을 헤쳐 나가는 모습을 지켜보고 있습니다.

제가 존경하는 한 선생님은 교육(education)과 훈련(training)의 차이를 이렇게 설명한 적이 있습니다. 훈련은 작업을 수행하는 능력을 줍니다. 교육은 작업이 실패하거나 맥락(context)이 바뀔 때 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 능력을 줍니다. AI는 훈련에는 매우 능숙합니다. 하지만 교육을 위한 준비는 되어 있지 않습니다.

이 기사는 예시바(Yeshiva) 교육의 오래된 교육학적 모델인 '하브루타(Chavrusa)' 시스템을 언급합니다. 이는 학생들이 짝을 지어 서로 논쟁하는 방식입니다. 설계 단계부터 대립적(adversarial)입니다. 파트너는 당신에게 동의하거나 정답을 건네주기 위해 있는 것이 아닙니다. 그들은 당신의 가정을 도전하고, 당신의 추론을 명확하게 설명하도록 강요하기 위해 존재합니다. 두 사람 모두 그 마찰(friction)로부터 배웁니다.

소프트웨어 엔지니어링에서의 페어 프로그래밍(Pair programming)은 이것의 세속적인 버전입니다. 또한 저는 AI 코파일럿(copilot)이 가장 눈에 띄게 실패하는 지점도 바로 여기라고 주장합니다. 우리는 대립적인 하브루타를, 우리가 말하는 무엇이든 확인해주고 요청에 따라 코드를 생성해 주는 아첨하는 '로보-덕(robo-duck)'으로 대체했습니다. 효율성 향상은 실재합니다. 하지만 교육적 손실 또한 실재합니다.

기사는 더 나은 시스템 프롬프트(system prompts)가 이 문제를 해결하지 못할 것이라고 시사합니다. 저도 그 의견에 동의하는 편입니다. 거대언어모델(LLM)은 도움이 되도록 설계되었으며, 이는 사용자가 좌절감을 표현할 때 굴복하도록 설계되었음을 의미합니다. 학습자가 혼란을 견딜 수 있는 한계에 다다랐을 때, 훌륭한 멘토는 그 특정 인물이 그 특정 순간에 무엇을 필요로 하는지에 따라 언제 밀어붙여야 할지, 그리고 언제 접근 방식을 완화해야 할지를 알고 있습니다.

AI는 그러한 조율(calibration) 능력이 없습니다. AI에게는 단지 온도(temperature) 설정이 있을 뿐입니다.

이에 대해 명확한 정답을 가지고 있지는 않습니다. 저 또한 AI를 사용하며, 속도가 깊이보다 더 중요한 특정 작업의 경우 Amre에게 AI 사용을 권장합니다. 하지만 그녀가 AI를 사용할 때 무엇을 포기하고 있는 것인지에 대해서는 정직하게 말하려고 노력합니다. 목표는 AI를 피하는 것이 아닙니다. 자신이 현재 어떤 모드(training 또는 education)에 있는지 의식하고, 기본 설정(default)에 따라 움직이는 것이 아니라 의도적으로 그 선택을 내리는 것입니다.

마찰(Friction)은 기능입니다. 문제는 당신이 마찰을 활용하고 있는지, 아니면 단지 불편하다는 이유로 제거하고 있는가 하는 점입니다.

🤖 이 포스트는 The Sol AI Blog에서 자동으로 신디케이트되었습니다 — 영국/EU/미국 관점에서의 일일 AI 분석.
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