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X의 Andrej Karpathy: “지난 2개월 동안 AI로 인해 프로그래밍이 얼마나 바뀌었는지 말로 전하기 어렵다…”

게시물

대화

지난 2개월 동안 AI 때문에 프로그래밍이 얼마나 많이 바뀌었는지 전달하기가 어렵다. 시간이 흐르며 ‘평소처럼 조금씩 진보하는’ 식으로 바뀐 게 아니라, 특히 지난 12월에 확 바뀌었다. 물론 여러 가지 별표(전제/예외)는 있지만, 내 생각에는 코딩 에이전트는 12월 이전에는 사실상 작동하지 않았고 12월 이후에는 사실상 작동한다. 모델의 품질이 크게 좋아졌고, 장기적인 일관성과 집요함(끈기)이 생겨서, 크고 긴 작업을 끝까지 밀어붙일 수 있게 됐다. 그 수준이 이제는 기본적인 프로그래밍 워크플로를 극도로 교란할 만큼 충분히 크다.

예를 하나 들자면, 주말 동안 집에 있는 카메라들을 위한 로컬 비디오 분석 대시보드를 만들고 있었는데, 나는 이렇게 썼다. “여기 내 DGX Spark의 로컬 IP와 사용자명/비밀번호가 있다. 로그인해서 SSH 키를 설정하고, vLLM을 설정하고, Qwen3-VL을 다운로드해서 벤치마크하고, 비디오 추론을 위한 서버 엔드포인트를 만들고, 기본적인 웹 UI 대시보드를 만들고, 전부 테스트하고, systemd로 설정하고, 네가 참고할 메모리 노트를 기록해 두고, 나를 위해 마크다운 리포트를 써 줘.”

에이전트는 약 30분 동안 작업하러 갔고, 여러 문제에 부딪혔으며, 온라인에서 해결책을 찾아보고, 문제를 하나씩 해결했다. 코드를 작성하고, 테스트하고, 디버그하고, 서비스를 설정한 다음, 리포트를 들고 돌아왔고—그냥 끝나 있었다. 나는 아무것도 건드리지 않았다. 불과 3개월 전만 해도 이건 충분히 ‘주말 프로젝트’가 될 수 있었지만, 오늘날에는 시작해 두고 30분 동안 잊어버려도 되는 일이 됐다.

그 결과 프로그래밍은 알아볼 수 없을 정도가 되어 가고 있다. 컴퓨터가 발명된 이래로 우리가 해 오던 것처럼 에디터에 컴퓨터 코드를 타이핑하는 시대는 끝났다. 이제는 AI 에이전트를 띄우고, 영어로 작업을 주고, 그들의 작업을 병렬로 관리하고 검토한다.

가장 큰 상은, 모든 올바른 도구, 메모리, 지시사항을 갖춘 장기 실행 오케스트레이터 ‘Claws’를 구축해서, 여러 개의 병렬 Code 인스턴스를 생산적으로 관리하게 만드는 방향으로 추상화 계층을 계속 끌어올리는 방법을 찾아내는 데 있다. 지금 당장 최상급 “에이전틱 엔지니어링(agentic engineering)”으로 얻을 수 있는 레버리지는 매우 커 보인다.

완벽하진 않다. 고수준의 방향 제시, 판단, 취향, 감독, 반복, 그리고 힌트와 아이디어가 필요하다. 어떤 시나리오에서는 다른 시나리오보다 훨씬 잘 작동한다(예: 특히 요구사항이 잘 명세돼 있고 기능을 검증/테스트할 수 있는 작업). 핵심은 작업을 ‘딱 적절하게’ 분해해, 잘 작동하는 부분은 넘기고 가장자리에서 도와주는 직관을 쌓는 것이다.

하지만 내 생각에는, 소프트웨어에서 지금은 결코 “평소와 다름없는” 시기가 아니다.