소프트웨어 엔지니어링은 더 이상 평생 직업이 아닐 수 있다

• AI를 사용하면 해당 작업 수행에 대한 학습량이 줄어드는 것은 분명하지만, 그것이 AI를 거부할 이유는 되지 못함
• AI가 장기적으로 엔지니어의 역량을 약화시키더라도, 단기적 생산성 이점이 충분하다면 사용이 불가피함
• 건설 노동자가 신체 부담에도 불구하고 무거운 물건을 드는 것처럼, 직업의 본질적 요구에 따를 수밖에 없음
• 손코딩을 고수할 수는 있지만, 전동 공구를 거부하는 목수에게 일자리가 없듯, AI를 거부하는 엔지니어는 AI를 수용한 엔지니어에게 경쟁에서 밀릴 가능성이 높음
• 소프트웨어 엔지니어도 프로 운동선수처럼 경력 수명이 제한되는 첫 세대가 될 수 있어, 그 가능성에 맞춘 계획이 필요함

AI 사용과 소프트웨어 엔지니어의 경력 수명

• AI가 사람의 전반적 지능을 낮춘다는 강한 증거는 없지만, AI로 어떤 작업을 처리하면 특정 작업 수행에 대해 배우는 양이 줄어드는 것은 분명함
• 일부 소프트웨어 엔지니어가 업무에서 AI 사용을 피해야 한다고 보는 논리는 다음에 가까움
  • AI를 쓰면 업무 과정에서 덜 배우게 됨
  • 시간이 지나며 기술 역량이 퇴화해 덜 효과적인 엔지니어가 됨
  • 따라서 업무에서 AI를 쓰면 안 된다는 결론으로 이어짐
• 다만 두 번째 전제는 확실하지 않음
  • 어셈블리어에서 C로 이동하면서 프로그래머는 어떤 면에서는 덜 효과적이 되었고, 다른 면에서는 더 효과적이 됨
  • 손으로 코드를 쓰는 방식에서 AI를 쓰는 방식으로의 전환은 더 큰 변화일 수 있어 결과를 단정하기 어려움
• 설령 AI 사용이 장기적으로 엔지니어를 덜 효과적으로 만든다고 해도, 그것만으로 AI를 쓰지 말아야 한다는 결론은 나오지 않음
• 2024년 전후까지 소프트웨어 엔지니어링을 배우는 가장 좋은 방법은 직접 소프트웨어 엔지니어링을 하는 것이었음
  • 코딩 취미를 고수익 경력으로 바꿀 수 있었고, 일을 좋아하는 사람들이 시간이 갈수록 더 나아지는 구조였음
  • 이는 소프트웨어 엔지니어링의 불변적 본질이라기보다 운 좋은 우연에 가까웠음

단기 생산성과 장기 역량 사이의 충돌

• AI 사용이 장기적으로 직무 역량이나 일반 추론 능력을 악화시킨다 해도, 단기 이익이 충분하다면 엔지니어는 AI를 써야 할 수 있음
• 건설 노동자는 효과적으로 일하기 위해 무거운 물건을 들어야 하지만, 그런 작업은 장기적으로 허리와 관절을 마모시켜 시간이 지나며 덜 효과적인 노동자로 만들 수 있음
  • 건설 노동자들은 "무거운 것을 들지 않는 게 좋은 건설 노동자"라고 말하지 않고, "어쩔 수 없다, 이게 일이다" 라고 말함
• 건설 현장에는 무거운 물건을 피하기 위한 크레인, 손수레, 지게차 같은 기법이 있음
  • 소프트웨어 엔지니어에게도 정신적으로 몰입하기 위한 기법이 필요할 수 있지만, 유사한 접근이 아직 발견되지 않았을 수 있음
• AI가 실제로 사람을 덜 똑똑하게 만든다면 손으로 코드를 계속 쓸 수는 있음
  • 하지만 전동 공구를 거부하는 목수에게 일자리가 거의 없는 것과 같은 이유로, 손코딩만으로 급여를 받기는 어려워질 수 있음
  • 모델이 충분히 좋다면, 장기적 인지 능력을 단기적 고수익 커리어와 교환하려는 엔지니어들에게 경쟁에서 밀리게 됨
• 노동조합은 이론적으로 이런 과정을 늦출 수 있음
  • 다른 산업에서는 고용주가 바닥을 향한 경쟁을 늦추도록 만든 적이 있음
  • 하지만 기술직은 보수가 높고, 지구 어디서든 일할 수 있어 대체 노동이 가능하므로 기술 노동조합에는 비관적임
• 프로 운동선수의 커리어 수명은 대략 최대 15년이며, 30대 중반 전후까지 많은 돈을 벌 기회가 있지만 이후에는 몸이 따라가지 못함
  • 오늘날 흔히 보이는 비극적 인물은 "쇼가 영원히 계속될 것"이라 믿고 은퇴 후를 준비하지 않는 프로 운동선수
  • 소프트웨어 엔지니어도 같은 위치에 놓인 첫 번째 세대일 수 있으며, 그렇다면 그에 맞게 계획을 세우는 것이 현명함