운전 보조 기능과 생성형 인공지능 도구가 어떻게 우리의 습관과 문제 해결 능력을 약화시킬 수 있는지에 대한 짧은 성찰.
Thoughts and bits Thoughts and bits
2026년 5월 3일, @915.97 / #vibecoding
지난 1년 동안 나는 2025 Toyota Sienna를 몰아 왔다. 배처럼 큰 미니밴이다. 지금 여기서 다 말하진 않겠지만 온갖 화려한 기능이 달려 있는데, 그중 나를 가장 거슬리게 하는 큰 기능은 방향지시등 없이 차선을 벗어나기 시작하면 핸들을 진동시키고, 너무 많이 벗어나면 실제로 핸들을 돌리거나 차량을 다시 유도해 주는 "차선 이탈" 센서다. 겉으로 보기엔 아주 나쁜 일™을 알아차리게 도와주니 훌륭한 기능처럼 보이지만, 내게는 오히려 정반대의 효과가 있었다.
끄고 켤 수 있고 지금은 실제로 꺼 두고 있지만, 켠 상태로 충분히 오래 운전한 탓에 내가 차선 안에서 훨씬 더 많이 흔들린다는 걸 알아차렸다. 나는 2016 Subaru라는 "보통" 차도 꽤 자주 모는데, 아무리 집중하겠다고 마음먹어도 지난 1년 동안 그 전 20년이 넘는 운전 기간보다 아슬아슬한 순간과 차선 이탈 순간이 더 많았다. 차를 차선 한가운데에 유지하게 해 주던 습관적인 미세 조정, 부드러운 핸들 수정과 확인을 나는 잃어버렸다. 나도 모르게 볼링 레인 가드레일이 있는 것처럼 운전하는 법을 배워 버린 것이다. 꾸준히 중앙선을 유지하는 대신, 차선의 양 끝을 튕기듯 오가는 것에 익숙해지고 의존하게 되었고, 그 결과 나는 나 자신과 가족, 그리고 고속도로 위 주변 모든 사람에게 더 덜 안전한 운전자가 되었다.
지난 두어 달 동안 이 점을 알아차린 뒤로, 나는 이 기술을 다시 배우기 위해 의식적으로 노력하고 있다. 차선의 중앙을 유지하는 데 온 신경을 집중하고, 방해 요소를 최소화하고, 손을 있어야 할 자리에 두려 한다. 솔직히 더딘 작업이지만, 나는 물러서지 않을 것이고 다시는 이런 기능을 쓰지 않겠다. 자동차는 사악하고 위험한 존재이며, 존중을 요구한다.
나는 이 "기능"과 생성형 ai 도구 사이의 유사성을 눈여겨보지 않을 수 없다. 기술은 근육과 같아서, 오직 꾸준함과 고투, 그리고 점진적 과부하를 통해서만 자란다. 스스로를 밀어붙이지 않으면 발달하지 않고, 쓰지 않으면 위축된다. 당신을 대신해 결정을 내려 주는 도구를 사용해 사고에 "도움"을 받으면 무슨 일이 일어날까? 도구가 당신 대신 대략적으로 맞는 결과를 생성해 준다면, 당신이 어렵게 쌓아 올린 기술을 발휘하고 밀어붙이고 애쓰며, 단련하고 다듬고 표현하는 순간은 언제인가?
On Lisp 서문에서 Paul Graham은 이렇게 쓴다(강조는 내 것). "In Lisp, you can do much of your planning as you write the program. Why wait for hindsight? As Montaigne found, nothing clarifies your ideas like trying to write them down. Once you’re freed from the worry that you’ll paint yourself into a corner, you can take full advantage of this possibility." 우리 스스로의 생각을 명확히 할 기회를 스스로에게서 빼앗을 때, 우리는 문제를 해결할 수 있게 만드는 바로 그 능력을 잃고 있는 것이다. Learn Python the Hard Way는 모든 코드 예제를 직접 타이핑하라고 요구한다. 복사해서 붙여넣는 식의 속임수는 안 된다. 코드를 타이핑하는 행위가 바로 과정이다! 그것은 읽기나 추론이나 그 어떤 것 못지않게 학습 그 자체다. 그 일은 곧 그 일이다.
우리 노력의 뒤에는, 우리의 노력이 발견되게 하자.
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