한 개발자가 이번 주 AI 사용으로 인한 지적 능력 저하를 토로했다. 1~2년 동안 단 한 줄의 코드도 직접 쓰지 않고 프롬프팅(AI에게 명령어를 입력하는 행위)에만 의존했다. 이 과정에서 과거 삶의 중심이었던 코딩 능력을 상당 부분 상실했다.

AI 의존과 기술 상실의 실태

개발자 커뮤니티에 공유된 사례에 따르면 AI는 글쓰기와 코드 작성, 문서 작업 전반에 활용되었다. 특히 코딩 작업의 경우 최근 2년 동안 모든 과정을 프롬프팅으로 처리했다. 작성된 결과물을 검토하는 과정에서 AI 특유의 문체와 이질감이 발견되었으며 이는 작성자의 의도를 정확히 반영하지 못하는 결과로 이어졌다.

Claude(Anthropic의 대규모 언어 모델)에 글을 입력해 검토받으려는 습관은 자기 의심과 임포스터 신드롬(자신의 능력을 믿지 못하고 가짜라고 느끼는 심리)을 심화시키는 요인이 되었다. 스스로 생산한 작업물이 논리적으로 타당한지, 혹은 어색한 부분이 없는지 판단하는 기준을 AI에 위탁하게 된 결과다. 이는 단순한 도구 활용을 넘어 사고의 주도권을 상실하는 과정으로 나타났다.

본인은 스스로를 평범한 수준의 소프트웨어 개발자로 정의했으나 AI 사용 빈도가 높아질수록 실제 보유한 기술 수준이 하락하는 것을 체감했다. AI가 생성한 텍스트가 자신의 목소리를 대변하지 못한다는 사실을 인지하면서도, 동시에 AI 없이는 작업의 완성도를 보장할 수 없다는 불안감이 공존하는 상태가 되었다.

수동 코딩과 AI 생성의 격차

예전에는 물리학자나 수학자 같은 학술적 전문성을 갖춘 이들이 프로그래밍을 수행했다. Robert Martin(클린 코드의 저자로 알려진 소프트웨어 공학자)은 과거의 프로그래밍이 전문직의 영역이었음을 강조한다. 반면 최근 20~30년 사이 개발 수요가 급증하며 전문성보다는 공급 확대에 치중하는 경향이 나타났다.

개발자가 바로 체감하는 변화는 코드 작성의 주도권 상실이다. AI가 생성한 코드를 단순히 복사하고 붙여넣는 행위가 반복되면서 언어의 문법과 구조를 이해하는 능력이 퇴화했다. 주목할 점은 이러한 기술적 퇴화가 단순한 편의성 추구를 넘어 심리적 위축으로 이어진다는 사실이다. 본인의 능력이 부족하다는 불안감이 AI에 대한 의존도를 높이고, 다시 능력이 퇴화하는 악순환이 반복되었다.

이제는 AI가 코드를 대신 작성하면서 읽고 쓰는 기본 능력을 갖춘 개발자의 수는 줄어들겠지만 그 가치는 오히려 높아지는 구조로 변하고 있다. 전문적인 코드 해석 능력을 갖춘 소수의 인원이 더 큰 영향력을 가지게 될 가능성이 크다. 이에 따라 해당 개발자는 AI의 도움 없이 다시 수동으로 코딩을 학습하는 과정을 시작했다.

결과적으로 AI는 생산성을 극대화하는 도구로 작동하지만, 그 과정에서 인간이 수행하던 논리적 설계와 구현의 고통을 제거함으로써 숙련도를 쌓을 기회마저 앗아갔다. 이는 도구의 효율성이 인간의 역량 강화가 아닌 역량 퇴화로 이어질 수 있음을 보여주는 사례다.

AI가 생산성을 높이는 도구를 넘어 인간의 기본 사고 능력을 대체하는 임계점에 도달했다.