저는 SE(시스템 엔지니어)를 하는 개인 사업가입니다. 취미도 코딩이며, JavaScript를 좋아합니다.
AI도 매우 좋아해서, 2017년경부터 취미로든 직업으로든 AI/기계 학습에 관여해 왔습니다. 새로운 것이 나올 때마다 이것저것 시도하고 있습니다.
지난 1년 정도 되어서야 전반적으로 생성형 AI(Generative AI)를 이용한 코딩이 쓸 수 있는 수준이 되었다고 느낍니다. 그래서 orca를 도입하여 여러 프로젝트를 병렬로 진행해 보았습니다.
AI 쪽의 상한을 신경 쓰지 않게 되자, 이제는 저 자신이 먼저 상한에 도달하게 되었습니다.
그 이야기를 적어봅니다.
생성형 AI로 코드를 작성하는 것은 이미 일반적인 수준이 되었다고 생각합니다. 다만, 모든 것을 AI에게 맡길 수 있다고 하기는 아직 의외로 어려운 부분이 남아 있습니다.
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웹페이지(HP)를 만드는 것은 예상보다 어렵다.
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외관에는 취향이 있기 때문에
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공들여야 하는 부분은 세밀하게 지시하지 않을 수 없다.
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로그인 기능도 힘들다.
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보안상 중요하고,
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'ID 분실' 등 루트가 매우 많으며,
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이메일을 보내는 시스템을 만드는 것도 어렵다.
나열해 보면, 모두 인간이 판단하지 않으면 결정할 수 없는 부분입니다. 취향은 AI가 결정할 수 없고, 보안이나 루트의 분기는 '어떻게 할지'를 누군가가 결정해야 합니다.
코드를 작성하는 손은 이미 AI로 충분합니다. 남아 있는 것은 판단력 쪽입니다.
그래서 orca를 도입해 보았습니다.
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병렬로 5개 정도의 프로젝트를 진행할 수 있다.
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인간만 버틸 수 있다면, 더 많이 할 수 있다.
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바둑의 다면 지시(多面指し)를 하는 기분이 들었습니다 (실제 해본 적은 없지만).
그런데 병렬로 진행하다 보니, 곧바로 Claude Code의 이용 상한에 도달합니다. 5시간 상한도, 1주일 상한도 마찬가지입니다.
- 상한에 도달하면 개발이 멈춘다.
- 개발이 멈추면 동기 부여도 멈춘다.
- 그리고 그 프로젝트의 존재를 잊게 된다.
그래서 Claude Code의 구독을 Max 5x에서 Max 20x로 변경했습니다.
- Max 5x의 두 배 금액으로, 4배 사용할 수 있는 플랜이다.
- 용량이 상당히 커서 쓸 만하다.
- 아직 상한에 도달한 적은 없다.
- 다만, Fable의 주간 상한에는 반드시 도달하고, 전체적으로는 주간 70~80%까지 도달한다.
- 따라서 비용 대비 효과 면에서는 만족스럽다.
이 환경이라면, 갑자기 아이디어가 떠올라 서비스를 시작할 수 있습니다. AI의 상한은 돈으로 높여졌습니다.
AI가 멈추지 않게 되자, 이제는 제가 멈추게 되었습니다.
인간은 하루 동안 '판단하는 횟수'에 상한이 정해져 있다는 이야기를 들은 적이 있습니다. 과학적으로 정확한지는 모르겠지만, 체감상으로는 상당히 그렇습니다. 판단하는 횟수를 빠르게 소모하고 있는 느낌이 듭니다.
특히 소비되는 것은 다음과 같은 판단입니다.
- 사양의 세밀한 선택
- 외관/취향에 대한 판단
- 다면 지시를 하고 있을 때, '이 이야기는 뭐였지?'라고 떠올리는 것.
앞의 두 가지는 전에 쓴 'AI에게 맡길 수 없는 부분' 그 자체입니다. AI가 빨라진 만큼, 그것들이 연달아 돌아옵니다.
세 번째는 병렬로 진행하게 되면서 새로 생긴 판단입니다. 5개의 판을 오갈 때마다, 그 판면이 어떤 상황이었는지 기억해내는 것부터 시작됩니다.
판단하려면, 그 전에 AI의 아웃풋(출력물)을 읽어야 합니다. 그래서 읽는 능력이 요구되고 있다고 느낍니다.
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AI 사용법이라고 하면 '프롬프트 작성법'에 주목하는 경향이 있다.
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그것과 비교하면, '읽기' 쪽은 간과되고 있을지도 모른다.
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하지만 복잡해질수록 읽어야 하는 것이 많아진다.
이렇게 읽고 판단하고를 반복하다 보면, 저녁이나 밤에는 상당한 피로감, 즉 생각할 수 없는 상태가 됩니다. (그럴 때는 고양이와 잠시 놀면서 회복하는 편입니다.)
이런 식으로 Claude Code의 5시간 상한보다 제가 먼저 한계에 도달하게 되었습니다. 게다가 이건 플랜을 바꿔도 늘어나지 않습니다.
아마 단련될 것이라고 생각합니다.
가까운 미래에는 엔지니어의 일이 '손을 움직이는 것'에서 '판단 횟수를 소모하는 것'으로 변하고 있는 것은 아닐까요?
그 판단에는 읽는 능력도 필요합니다. 유튜브가 유행하는 이유는, 글을 읽는 능력은 낮지만 영상이라면 이해할 수 있는 (눈이나 귀로 인풋하는 능력은 높은) 사람이 많기 때문이라는 이야기를 들었습니다.
AI를 능숙하게 사용하려면 프롬프트 작성 능력과 아웃풋(출력물)을 읽는 능력이 모두 필요합니다. 읽기 능력에 대한 것이 정말인지 여부는 알 수 없지만, 만약 그렇다면 AI를 능숙하게 다루는 사람이 많지 않을 수도 있습니다.
어쩌면 아웃풋을 영상으로 이해하기 쉽게 보여주는 AI가 나올지도 모릅니다.
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생성형 AI(Generative AI) 덕분에 코드를 작성하는 능력은 거의 충분해졌습니다.
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남은 것은 선호도, 보안, 사양 등 인간의 판단이 필요한 영역입니다.
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Orca로 병렬 처리할 경우, AI 사용 한도가 병목 현상(bottleneck)이 됩니다.
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이것은 Max 20x로 설정하여 돈으로 해결했습니다.
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그러자 마지막에 인간의 '판단하는 횟수'가 병목 현상으로 남았습니다.
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이 부분은 돈으로는 늘릴 수 없습니다.
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판단을 하려면 AI 아웃풋을 읽는 능력도 필요합니다.
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'프롬프트 작성 방법'에 비해, '읽기' 능력이 간과되고 있을지도 모릅니다.
판단 횟수를 다 써버리면 저녁에는 생각하기 어려워지고, 피곤하고 바빠서 영 힘들게 느껴집니다.
하지만 지금까지 경험해 보지 못한 상황에서 점점 새로운 서비스를 만들어낼 수 있다는 새로운 단계에 온 것 같아 즐겁습니다.
그럼 좋은 다면적(多面指し) 라이프를 응원합니다!
