언젠가 요즘은 Stack Overflow를 사용하는 사람이 예전보다 줄어든 것 같다는 글을 본 적이 있습니다. 설명은 단순했습니다. LLM이 있으면 질문을 던지고 바로 답을 얻는 일이 훨씬 쉬워졌기 때문입니다.
하지만 내 기억에 남은 것은 그 설명보다 하나의 비유였습니다. AI의 도움만으로 코딩을 배우는 일은 계단은 없고 엘리베이터만 있는 건물에서 사는 것과 비슷할 수 있다는 말이었습니다.
나는 엘리베이터가 나쁘다고 생각하지 않습니다. 많은 경우 엘리베이터는 유용하고, 효율적이며, 때로는 정확히 우리가 필요로 하는 것입니다. AI 코딩 도구는 더 빠르게 움직이게 해주고, 마찰을 줄여주며, 혼자라면 몇 시간이 걸렸을 문제에서 빠져나오게 도와줍니다.
그럼에도 나는 계속 사라진 계단을 생각하게 됩니다.
내가 프로그래밍을 배우기 시작한 시기는 BERT 같은 사전학습 언어 모델이 널리 이야기되기 시작하던 때와 겹칩니다. 처음 몇 년 동안 나의 학습 과정은 여전히 꽤 전통적이었습니다. 에러 메시지를 검색하고, 문서를 읽고, 작은 예제를 따라 해보고, 무언가를 망가뜨리고, 다시 고치면서 코드가 어떻게 움직이는지에 대한 감각을 조금씩 쌓아갔습니다.
그 방식이 더 나은 학습이었다는 뜻은 아닙니다. 다만 엘리베이터가 이렇게 좋아지기 전에 계단을 어느 정도 경험할 시간이 있었다는 뜻입니다.
이제 LLM과 함께하는 학습 과정은 다르게 느껴집니다. 더 높은 층에 도달하는 일은 쉬워졌지만, 때로는 건물의 구조를 기억하는 일이 더 어려워졌습니다. 작동하는 코드를 요청할 수는 있지만, 여전히 그 코드가 왜 작동하는지, 어디에서 실패할 수 있는지, 어떤 가정이 그 안에 숨어 있는지를 이해해야 합니다.
그래서 이것을 오래된 학습 방식과 새로운 학습 방식 사이의 선택 문제로 보고 싶지는 않습니다. 오히려 균형의 문제로 생각하고 싶습니다. 도움이 될 때는 엘리베이터를 타되, 근육이 계속 작동할 만큼은 계단도 자주 올라야 합니다.
나에게 LLM 시대에 배운다는 것은 어려움을 완전히 건너뛰지 않으려는 시도에 가깝습니다. 그 어려움이 늘 즐거운 것은 아니지만, 실제 이해는 종종 바로 그 지점에서 시작됩니다.