์ฌ์ ๋ฆฌ๋
AI ํผ๋ก๊ฐ ์ค์ฌํ๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ๊ทธ๊ฒ์ ๋น์ ์ด ์๊ฐํ๋ ๊ฒ์ด ์๋๋ค
현재 많은 주목을 받고 있는 이야기가 있다: AI는 우리를 소모한다. 엔지니어들은 이전보다 더 많은 코드를 작성하고 있지만 이전보다 더 나쁘게 느끼고 있다. “AI 피로”라는 용어가 떠돌고 있으며 다양한 의견이 쌓이고 있다.
소프트웨어 엔지니어는 Business Insider에 지난 분기는 가장 생산적이었지만 가장 고갈된 분기였다고 글을 썼다. Steve Yegge, 즉 vibe coding에 대한 책을 쓴 사람은 The Pragmatic Engineer에게 낮에 낮잠을 자고 실제 AI 보조 작업을 3시간으로 제한한다고 말했다. 스타트업 창립자는 오후 2시에 벽에 부딪친다. 이 달에 가장 많이 공유된 게시물 중 하나는 AI가 사용자에게 “흡혈귀 효과”를 가지고 있다고 경고한다.
누구도 주목하지 않는 것은 피로를 가장 많이 보고하는 사람들이 회의론자가 아니라는 것이다. 그들은 진정한 신자들이다.
Yegge의 채택 단계 1단계에 머물러 있는 엔지니어들, 즉 AI를 전혀 사용하지 않는 사람들은 괜찮다. 조금 불안할 수 있지만 소모되지는 않는다. 5단계, 6단계, 7단계인 사람들, 즉 모든 것을 다하는 사람들, 여러 에이전트를 실행하고, 복잡한 워크플로우를 오케스트레이션하고, 이전에 상상할 수 없었던 속도로 출하하는 사람들이 집에 가서 요리한다.
이 패턴은 우리에게 무언가를 말해주어야 한다. 그리고 나는 그것이 우리에게 말해주는 것이 “AI 피로”가 완전히 잘못된 진단이라는 것이다.
당신은 피로 문제가 아니라 훈련 문제가 있습니다.
당신이 처음 데드리프트를 했던 때를 생각해 보라. 특히 무거운 중량이 아니다. 그냥 동작 자체이다. 당신은 다음날 아침에 일어나서 당신의 몸이 분해되고 다시 잘못 조립된 것처럼 느꼈다. 당신의 다리는 아팠다. 당신의 등은 아팠다. 당신이 존재하는지조차 몰랐던 근육들이 가장 불쾌한 방식으로 자신을 알렸다.
누군가가 그날你的 출력을 측정했다면, 그것은 매우 나쁘게 보였을 것이다. 당신은 앉아 있는 것만으로도 비명을 질렀을 것이다. 당신은 합리적으로 데드리프트는 지속 불가능하고, 인간의 몸은 그것에 적합하지 않으며, 비용이 이익을 초과한다고 결론지을 수 있었다.
그러나 물론, 6개월 후에 당신은 두 배의 중량을 들어올리고 나서 괜찮다. 당신의 몸은 새로운 경로를 구축했다. 그것은 적응했다. 이전에 모든 의식적인 노력이 필요한 동작은 자동으로 되었다. 통증은 당신이 부서졌다는 것을 의미하지 않았다. 그것은 당신이 새로운 것을 구축하고 있음을 의미했다.
이것이 정확히 AI 보조 작업에서 발생하는 것이다.
누구도 말하지 않는 인지적 부담
당신이 전통적인 방식으로 코드를 작성할 때, 당신의 뇌는 잘 알려진 프로그램을 실행한다. 당신은 그것을 수천 번 했다. 당신은 키보드 입력, 패턴, 디버깅 리듬을 알고 있다. 그것은 기술적으로 복잡하지만, इतन나 익숙해서 당신은 그것을 하면서 저녁에 대해 생각할 수 있다.
AI 보조 작업은 근본적으로 다른 인지 작업이다. 당신은 더 이상 코드를 작성하지 않는다. 당신은 지시하고, 평가하고, 결정하고, 여러 에이전트 사이에서 컨텍스트를 전환하고, 당신이 작성하지 않은 출력을 검토하고, 실제 시간에 AI가 하는 구현 선택을 검증해야 한다.
그것은 같은 일이 더 빠르게 하는 것이 아니다. 그것은 다른 일이다. 그리고 당신의 뇌는 아직 그것에 대한 효율적인 경로를 구축하지 않았다.
모든 결정은 여전히 의식적이다. 모든 검토는 활발한 노력을 필요로 한다. 당신은 품질을 모니터링하고, 병렬 작업 스트림에서 컨텍스트를 유지하고, 끊임없이 AI 출력에 대해 판단을 내린다. 그것이 3시간의 작업이 전통적인 코딩의 8시간보다 더 소모될 수 있는 이유이다. 그것은 인지적 소모의 등価물이다.
채택 곡선은 실제로 피로 곡선이다
Yegge의 8단계 프레임워크는 AI 채택을 거의 완벽하게 매핑한다. 그러나 나는 그것이 그의 의도였다고 생각하지 않는다.
1단계와 2단계에서는 거의 AI를 사용하지 않는다. 자동 완성 여기, 질문 거기. 인지적 부담이 없다. 피로도 없다.
3단계에서 6단계까지는 깊은 끝이다. 에이전트에게 더 많은 자율성을 주었고, 줄 단위로 검토하는 대신 전체적으로 검토하고, 여러 에이전트를 실행하고, 18개월 전에는 존재하지 않았던 워크플로우를 항상 탐색한다. 이것은 배탈이 있는 곳이다. 이것은 무거운 데드리프트이다.
7단계와 8단계에서 интерес 있는 일이 시작된다. 오케스트레이션 시스템을 구축했다. AI가 더 자율적으로 작동한다. 당신은 무엇을 신뢰하고 무엇을 확인할지 배웠다. 당신은 결과를 설명하고 떠난다. Matt Shumer는 정확히 이것을 설명한다: AI에게 무엇을 구축할지 말하고, 4시간 후에 완성된 작업으로 돌아온다. 적응이 시작되고 있다.
피로가 均等하게 분산되지 않는다. 중간에 최고조에 달한다. 대부분의 초기 채택자가 현재 앉아 있는 곳이다. 그리고 그것이为什么 피로가 普遍的に 느껴지는 이유이다: AI에 대해 가장 많이 말하는 사람들은 불균형하게 가장 어려운 학습 곡선에 있는 사람들이다.
아무도 “운전 피로”에 대한 글을 쓰지 않았다
운전을 배우는 것을 기억하라. 첫 번쨰로 고속도로에 합류했을 때, 당신은 운전대를 잡고 생명이 달려있는 것처럼 잡았을 것이다(당신의 생명이 달려있었다는 것은 사실이다). 당신은 30분 동안 운전한 후 완전히 소모되었다. 당신의 뇌는 최대 용량으로 작동했다: 거울을 확인하고, 속도를 관리하고, 다른 운전자를 예상하고, 도로 표지를 처리하는 모든 것을 동시에 그리고 모두 의식적으로 처리했다.
이제 당신은 1시간 동안 운전하면서 半分으로 팟캐스트를 듣고 샌드위치를 먹는다. 작업은 변하지 않았다. 당신이 변했다. 당신의 뇌는 운전을 위한 효율적인 신경 경로를 구축했다. 이전에 모든 의식적인 주의가 필요한 것을 배경 프로세스로 압축했다.
누구도 “운전 피로”에 대한 생각을 쓰지 않았다. 아무도 자동차가 운전手に “흡혈귀 효과”를 가지고 있다고 제안하지 않았다. 우리는 직관적으로 이해했다. 소모는 일시적이었다. 그것은 새로운 것을 배우는 비용이었다.
현재 논의에서 빠진 부분이 이것이다. “AI 피로”는 영속적인 상태로 취급되고 있다. 기술의 기본 특징인 것처럼 취급되고 있다. 그러나 실제로는 전이 비용이다. 그것은 훈련 소모이다. 만성 질환이 아니다.
왜 이것은 편안함보다 더 중요할까
이 구분은 단순히 용어에 대한 것이 아니다. 문제를 어떻게 진단하느냐에 따라 무엇을 하느냐가 결정된다.
만약 AI 피로가 기술의 영속적인 특징이라면, Yegge의 3시간 제한은 영원한 천장이다. 회사들은 하루의 일부만 생산적인 엔지니어들을 계획해야 한다. “흡혈귀 효과”는 입장료이며, 우리는 그것에 그냥 살 수 있어야 한다.
그러나 그것이 훈련 소모라면, 플레이북은 완전히 다르다. 당신은 부담을 관리한다. 당신은渐進적으로 구축한다. 당신은 근육통 때문에 체육관을 가지 않는다. 그리고 중요하게도, 당신은 오늘의 피로 수준이 내일의 피로 수준이라고 가정하지 않는다.
이 단계를 통과하는 엔지니어들은, AI 작업을 지시하고, 올바른 고도에서 검토하고, 병렬 작업 스트림에서 건축적 의도를 유지하는 인지적 경로를 구축할 것이다. 결국, 그들은 이것을 이전에 for-루프를 작성하는 것과 같은 방식으로 할 것이다.
반면에 “AI 피로”에 대해 읽고 2단계에 머무르는 엔지니어들은, 편안하고 익숙하고, 소모되지 않는다. 그러나 그들은 훨씬 더 나쁜 위치에 있을 것이다.
그것은 추세를 따라가지 못해서가 아니다. 그것은 다른 사람들이 이미 통과한 훈련을 시작하지 않았기 때문이다.
실제 위험: 근육통과 부상의 차이
나는 한 가지를 명확히 하고 싶다. 훈련 소모와 실제 부상의 차이가 있으며, 여기에서도 적용된다.
만약 당신이 14시간 동안 “vibe coding”을 하고, 4시간 동안 잠을 자고, 아드레날린 때문에 신이 난다면, 그것은 훈련이 아니다. 그것은 과도한 훈련이다. 그리고 체육관에서와 마찬가지로 과도한 훈련은 아무것도 구축하지 않는다. 그것은 당신을 부수는 것이다.
Yegge의 3시간 관찰은 영속적인 천장으로서가 아니라 현재 회복 필요에 대한 신호로서 가치 있다. 훈련 초기에는 세션 사이에 더 많은 휴식을 필요로 한다. 적응하면서 볼륨을 처리할 수 있다. 소모된 사람들은 3시간의 집중적인 AI 보조 작업을 하는 사람들이 아니다. 그것은 피드백 루프가 너무 매력적이기 때문에 멈출 수 없는 사람들이다. 이것은 정확히 내가 전에 쓴 슬롯머신 동적이다.
答案은 체육관을 피하는 것이 아니다. 그것은 지능적으로 훈련하는 것이다: 집중적인 세션, 실제 회복,渐進적인 진행이다.
다른 사람의 예상과 다른 예상
여기서 내가 생각하는 것이 있다.
다음 12~18개월 동안에 “AI 피로” 내러티브가 최고조에 달할 것이다. 더 많은 기사, 더 많은 걱정, 아마도 몇몇 엔지니어들이 공개적으로 “AI 도구에서 휴식을 취한다”고 말할 것이다. 그것은 의미 있는 반발처럼 느껴질 것이다.
그러나 그것은 조용히 사라질 것이다. 사람들이 AI를 사용을 멈추어서가 아니다. 초기 채택자가 적응을 마쳤기 때문이다. 3시간의 벽은 1년 반 동안 이것을 한 사람들에게는 먼 기억으로 느껴질 것이다. 그들은 이전에 for-루프를 작성하는 것과 같은 방식으로 AI 워크플로우를 지시할 것이다.
그리고 훈련 소모를 통과한 사람들과 그렇지 못한 사람들 사이의 격차는 엄청날 것이다. AI 기술이 희귀한 것이 아니기 때문이다. 적응 자체, 즉 지시, 평가, 오케스트레이션을 구현에 대한 줄 단위 구현이 아닌 것으로 생각하는 능력이 하나의 그룹에게는 두 번째 자연이 되고, 다른 그룹에게는 완전히 낯설게 될 것이다.
훈련 소모에 대한 최악의 반응은 항상 같았다: 체육관을 가지 않는 것이다.
리더를 위한 의미
당신이 현재 엔지니어링 팀을 운영하고 있다면, 당신이 실제로 무엇을 보고 있는지 이해하라. 당신의 가장 생산적인 엔지니어들은 또한 가장疲惫한 사람들이다. 그것은 모순이 아니다. 그것은 적응이 진행 중임을 가장 명확하게 나타내는 신호이다.
AI 채택을 줄이지 마라. 피로가 실제로 존재하지 않는다고 말하지 마라. 좋은 코치가 할 것처럼 반응하라: 훈련 부담을 관리하라. 집중적인 AI 보조 작업의 세션을 기대하고 실제 회복을 허용하라. 사람들이 무엇이 느껴지든지 간에 실제 회복 시간을 갖도록 허용하라. 출력은 여전히 이전보다 몇 배가 될 것이다.
이것을 올바르게 하는 회사들은今年 말까지 적응된 팀을 갖게 될 것이다. AI를 무시하거나 피로에 대한 반응으로 AI를 포기하는 회사들은 최악의 결과를 얻을 것이다: 피로한 엔지니어들이 가장 어려운 곡선의 가장 어려운 부분을 통과하지 못한 것이다.
우리는 새로운 기술의 부작용을 경험하지 않고 있다. 우리는 새로운 방식의 작업을 위한 훈련의 초기 주에 있다. 근육통은 그것이 작동하고 있음을证明한다. 그것에 집중하고, 관리하고, 당신의 뇌가 항상 했던 대로 할 수 있다.
그것은 적응할 것이다.
