저자는 Gemini 2.5 Pro에게 90년대 유명한 신시사이저인 ReBirth RB-338을 재현해 보라고 시도했습니다. 놀랍게도 Gemini 2.5 Pro는 불가능한 일을 시도하는 대신 작업의 난이도를 평가하고 실행 불가능함을 설명했습니다. 이는 강력한 추론 능력을 보여줍니다. 최종적으로 저자는 AI와 협상하여 단순화되었지만 기능하는 신시사이저를 만들었습니다. 이는 AI가 자신의 한계를 이해하고 합리적인 판단을 내릴 수 있도록 발전하고 있음을 보여줍니다.
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엘레노어 버거는 AI 지원 프로그래밍의 두 가지 주요 접근 방식인 대화형과 완전 자율형에 대한 자신의 경험을 공유합니다. 대화형 프로그래밍은 AI 어시스턴트와 상호 작용하여 조언, 코드 완성, 제안을 얻는 것을 포함합니다. 완전 자율형 프로그래밍은 AI가 코드를 완전히 생성하고 프로그래머는 출력만 검토합니다. 버거는 두 가지 방법 모두 가치가 있다고 생각하지만 효과적으로 혼합하기는 어렵다고 생각하며, 그 이유는 다른 사람(또는 AI)이 작성한 코드를 이해하는 것이 어렵고 오류가 발생하기 쉽기 때문이라고 말합니다. 그녀는 프로젝트별 또는 모듈별 분리 등 두 가지 접근 방식을 결합하는 전략을 탐구하고 AI 기능 향상과 수동 코딩의 고유한 비효율성으로 인해 미래에는 완전 자율형 프로그래밍으로 전환될 것이라고 예측합니다.
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저자는 ChatGPT의 o1과 v0 기능을 사용하여 한 시간도 채 되지 않아 코드 한 줄 없이 여러 번의 반복 작업을 통해 Gongzilla라는 작은 게임을 만들었습니다. 게임 자체는 완벽하지 않지만, 저렴한 AI 시대의 빠른 프로토타이핑과 창의적인 구현 가능성을 보여줍니다. 이 글에서는 AI 지원 제작의 용이성과 '어리석은' 아이디어를 저렴한 비용으로 탐구하는 가치를 살펴봅니다. 최종 결과가 완벽하지 않더라도 학습과 창작의 즐거움은 값으로 매길 수 없습니다.
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AI의 급속한 발전에도 불구하고 경제 생산성은 그에 상응하는 증가를 보이지 않고 있습니다. 이는 인터넷 등 과거 기술 혁신과 대조적입니다. 이 글에서는 지식 경제에서 생산성을 측정하기 어렵다는 점, 인간은 생산성을 극대화하기보다는 '충분함'에 만족하는 경향이 있다는 점, AI 등 기술은 생산성 향상을 위한 배가기가 아니라 인간 능력 증강 도구로 주로 사용되고 있다는 점을 지적합니다. '인간 개입' 모델은 AI의 자율성을 제한하지만, 미래에는 AI가 더 높은 자율성과 맥락 이해 능력을 얻어 현재 생산성 성장의 병목 현상을 해소할 가능성이 있습니다.
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