코파일럿 망상

• AI 코딩 도구가 실제로 개발 생산성을 높여준다는 믿음은 오해임
• 이러한 도구는 프로그래밍의 즐거움과 인간의 깊은 이해력을 훼손함
• AI가 반복적인 코드 생성에는 쓸모가 있으나 맥락과 성능, nuance에는 약점이 있음
• 지나친 의존은 개발자의 학습·탐구 의지, 코드 품질을 저하시키는 현상임
• 프로그래밍 직업의 본질이 AI 편의에 의해 서서히 사라지는 문제점이 커짐

서론: AI 코딩 도구에 대한 망상

• 이 글은 2025년 5월 기준 AI 코드 생성 도구의 현실을 다룸
• AI의 무능함에 대한 논란은 시간이 지나 약해질 수 있으나, 프로그래밍의 본질과 즐거움 훼손 문제는 오히려 심각해질 전망임

1장: 내 동료, 프로그래머

• 실제로 무책임하게 코드를 복사·붙여넣기하는 비전문 개발자와 일하는 경험을 예시로 들며, 이런 동료가 남긴 성능 악화/버그 폭탄/아키텍처 무시의 문제를 강조함
• 이런 동료는 지속적으로 테스트와 프로파일링, 맥락 이해 없이 코드를 수정하며, 결국 팀의 동기와 학습 의지를 앗아감
• "캡틴 오비어스"라는 반전 고백을 통해, 사실상 이 묘사는 GitHub Copilot, Claude Codex 등 AI 코딩 도구에 대한 풍자임을 밝힘
• 진짜 항공기 부조종사(copilot)는 시스템 전체를 이해하고 협업하며 책임감을 가짐. 반면 AI Copilot들은 본질적 이해 없이 표면적인 코드만 남김
• "Copilot"이란 이름만 빌려 생산성·혁신이라는 허울로 모든 개발자 IDE에 강제 도입되고 있음

2장: Copilot의 장점

• AI 코딩 도구도 완전히 쓸모없는 존재는 아님
• 신입이 C++ 같은 언어의 복잡한 구문을 단순히 익히거나, 콘셉트를 빠르게 참고할 때 유용함
• 브레인스토밍, 맥락 정리, 반복적인 템플릿 코드 등은 인간 인턴보다 빠르고 실수를 덜 함
• 성능/효율성 고민이 전혀 없는 점, 주변 감독 없이 방치할 경우 생산품질 재앙이 일어날 위험은 분명함
• 문맥 없는 scaffold/초안 코드를 빠르게 제공해 줄 수 있으나, 온전한 설계와 튜닝은 인간 개발자 몫임

3장: 개발자로서의 나와 AI

• 저자는 "코딩 자체의 즐거움", 직접 만드는 성취감을 중시함
• AI에게 반복 코드(boilerplate)를 맡기고 스스로 라이브러리/매크로 구현도 포기한다면, 결국 개발자의 창의성과 내적 동기가 사라짐
• FOMO(뒤처짐에 대한 불안) 로 Copilot에 의존해 투박하고 검증되지 않은 코드를 빠르게 쏟아내는 현상은 초래함
• AI 의존은 진짜 학습, 저수준 성능·구조 이해, 코드 품질 관리의 기회를 앗아감
• "Copilot"이라는 이름은 동등한 동료가 아닌, 짧은 경험의 게이머가 항공기를 조종하겠다는 환상과 같음

4장: 컴퓨터는 기계임

• 기계(하드웨어)의 실체와 구조, 성능특성을 이해하는 능력은 인간에게만 있음
• AI는 실제 캐시미스나 메모리 레이아웃, 프로파일링, 퍼포먼스 병목에 대한 직접적 직관이나 경험이 없음
• AI가 주는 답변은 맥락에서 동떨어져 있고, 구체적 최적화가 필요한 영역에서는 무용지물임
• 아무리 평범한 CRUD 앱을 만들더라도 개발자는 사용자와 시스템에 대한 예의, 성실함을 가져야 함
• 전문성과 장인정신은 직접 경험, 고통, 반복된 개선에서 형성됨

5장: 결론

• AI 코딩 도구와 그 접근성은 해커 정신의 사라짐을 초래함
• 진정한 코딩/구조/성능에 대한 관심이 없는 수동적인 사용자만 산업에 남게 되는 현상을 걱정함
• 과거에는 밤새 IRC, 하드웨어 실험, 저수준 탐구 등 순수한 호기심과 창의성이 가득했음
• 이제는 "AI 패치 검토"만 반복하는 기계적인 업무와 무관심이 남게 되었음
• 문맥 이해와 실제 능력이 결여된 코드 생성이 업계 표준이 될 위험과, 진정한 실력자가 배제되는 현실을 경고함

본문 편집 내역

• 작성일에 대한 디스클레이머 추가
• HN 의견을 반영해 성능 비판의 범위(복잡한 시스템 vs CRUD)에 대한 입장 명확화
• 읽기 편의성을 위해 문장 스타일 및 기호 사용 일부 조정