은퇴 후 짧은 튜토리얼을 쓰려던 계획이 LLM 시대에 어떻게 달라졌는지, 그리고 그럼에도 무엇을 해야 할지에 대한 고민.
URL: https://third-bit.com/2026/01/18/if-not-lessons-then-what/
게시일: 2026-01-18
예전에는 은퇴하면 내가 관심 있는 주제들에 대해 짧은 튜토리얼을 쓰면서 시간을 보낼 거라고 생각했다. 나 스스로도 더 많이 배우기 위한 방법으로 말이다. 하지만 실직 상태로 석 달을 보내고 있는 지금, 이것저것 자잘한 글을 쓰긴 했어도 기대했던 것만큼 성취감이 크지 않다. 대부분의 사람들이 이산 사건 시뮬레이션에 대한 3천 단어짜리 해설을 읽지 않을 거라는 걸 내가 알고 있기 때문이다. 그들은 LLM에게 물어보고, 그 대가로 의사(擬似) 개인화된 무언가를 얻을 것이다.
분명히 해두자면, 나는 이것이 본질적으로 나쁜 일이라고 생각하지는 않는다. ChatGPT와 Claude는 내가 https://github.com/gvwilson/asimpy를 만들고 https://github.com/gvwilson/sim의 버그를 고치는 데 도움을 줬고, 그들과 상호작용하면서 혼자 했을 때보다 더 많이, 더 빠르게 배웠다고 믿는다. 하지만 그들은, 갑자기 세상이 레이저 프린터와 WYSIWYG 저작 도구로 가득 차 있다는 사실을 깨달아버린 조판공처럼 나를 조금 느끼게도 한다.
나는 LLM보다 더 나은 설명을 쓸 수 있다고 믿는다. 하지만 (a) 나는 특정 학습자들의 질문이나 바람에 맞춰 약간씩 변형된 설명을 열두 개, 백 개씩 쓸 수는 없고, (b) LLM이 몇 분 만에 할 수 있는 일을 내가 조금 더 잘하기 위해 며칠이 걸린다. 나는 LLM보다 탈선하는 일이 덜하다고 믿는다(물론 내 예전 학습자들 중 일부는 동의하지 않을지도 모르지만). 하지만 내가 만들어내는 것이 LLM이 제공하는 속도와 개인화를 상쇄할 만큼 충분히 더 낫기는 한 걸까? 그렇지 않다면, 나는 대신 무엇을 해야 할까?
