AI에 과도하게 의존하면 개발자의 문제 해결 능력이 무뎌지나요?

Question

Accepted Answer

정말로 그럴 수 있습니다 — 이것은 도덕적 공황이 아니라 실제 위험입니다. 가장 가까운 비유는 **길찾기 능력의 위축**입니다. GPS를 턴 바이 턴으로 따라가는 사람은 종종 방향 감각을 잃습니다. 그것을 만들어주던 사고를 외주로 넘겼기 때문입니다. 코드에서도 같은 일이 일어날 수 있습니다. AI가 모든 추론을 하면, 추론하는 근육이 약해집니다. 목표는 AI를 기술을 *대체*하는 데가 아니라 *쌓는* 데 쓰는 것입니다.

## 왜 위험이 실제인가

- **기술은 분투에서 온다.** 어려운 문제를 풀어나가는 힘든 과정이 이해를 만들어냅니다. 그것을 건너뛰면 배움을 건너뜁니다.
- **수동적 수용** — 몰입 없이 답을 베끼면 통찰이 결코 당신에게 옮겨오지 않습니다.
- **침식은 보이지 않는다.** 진행되는 동안에는 생산적이라 느낍니다. 비용은 나중에야 드러납니다 — AI가 도울 수 없고 깊이 생각하는 습관을 잃었을 때.

## 어떻게 방어하나

- **출하하는 것을 항상 이해하라.** 한 줄 한 줄 설명할 수 없는 코드를 결코 merge하지 마세요. "동작한다"는 "이해한다"가 아닙니다.
- **어려운 문제와 의도적으로 씨름하라.** 어려운 것을 먼저 스스로 시도하세요. 자신의 모델을 형성한 *후에* AI에 손을 뻗으세요, 그 전이 아니라.
- **답을 얻으려고가 아니라 배우려고 AI를 써라.** *왜*인지 묻고, 대안을 묻고, 당신의 추론을 비판하게 하세요 — 그것을 신탁이 아니라 스파링 파트너로 만드세요.
- **리뷰하고 추론하라.** AI 출력을 받아들일 판결이 아니라 심문할 초안으로 대하세요.

## 왜 중요한가

AI는 전동 공구이고, 전동 공구는 밑바탕이 되는 힘을 기르기를 멈추기 쉽게 만듭니다. 날카로움을 유지하는 개발자는 의도적일 것입니다. 일상적인 것에는 AI에 기대 레버리지를 얻으면서, 어려운 추론은 의도적으로 자기 손에 남겨둡니다. 사고를 *증강*하는 데 쓰면 더 강해지고, 사고를 *회피*하는 데 쓰면 조용히 더 약해집니다 — 그리고 그 차이는 당신이 매일 내리는 선택입니다.