AI 요약관련 정보

• 기술의 상용화는 예측 불가능하며, '언젠가 나오겠지'라는 막연한 기대는 위험하다. 백투더퓨처의 기술들이 상용화되기까지 수십 년이 걸린 사례가 이를 증명한다. ⏳
• 시대를 너무 앞서간 기술은 정부 투자 부족이나 사회적 수용성 문제로 도태될 수 있다. 국내 자율주행차 개발 사례나 마윈의 초기 인터넷 투자 유치 실패가 대표적이다. 📉
• 빅테크 기업조차 미래 기술 예측에 실패하는 경우가 많으며 (예: 구글+, 메타버스), 10개 중 8개가 실패하는 것이 일반적이므로, 개인이 특정 기술에 맹신하는 것은 위험하다. 🎲
• AI 코딩은 숙련 개발자의 생산성을 감소시킬 수 있다는 연구 결과가 있으며, 특히 초보자에게는 근본적인 이해 없이 의존할 경우 유지보수 및 제어 능력 저하를 초래할 수 있다. 🤖
• 컴퓨터는 본질적으로 계산기에서 출발했으므로, AI가 계산 능력에서 인간을 초월하는 것은 당연하며, 이는 이미 1960년대에 이루어진 일이다. 🧮
• AI가 생성하는 '깔끔한' 코드는 기존 빅데이터(스택오버플로우, 깃허브 등)를 기반으로 학습된 것이며, 데이터 오염 가능성 때문에 무조건 최적의 코드라고 맹신하기 어렵다. 🗑️
• 초보 개발자나 비전업 개발자는 AI 코딩의 단순한 결과물에 만족하기 쉽지만, 이는 근본적인 사고력과 문제 해결 능력의 퇴화를 가져올 수 있다. 🧠
• 다컴 버블 사례처럼, 특정 기술에 대한 과도한 기대와 투기는 버블을 형성할 수 있으며, AI 기술 역시 현재 시점에서는 과대평가된 측면이 있을 수 있다. 🎈
• 개발자는 당장 직업을 유지하고 수익을 내야 하는 입장이므로, 미래 기술에 대한 막연한 기대보다는 컴퓨터 공학의 근본적인 원리와 사고력 함양에 집중해야 한다. 🌳
• 뇌를 단련하고 근본적인 사고력을 키우는 것이 장기적으로 성공적인 개발자 경력을 위한 핵심이며, 쉬운 길만 찾다가는 중요한 감각을 잃을 수 있다. 💪