[마인드셋] AI에게 주도권을 빼앗기지 마세요

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AI에게 주도권을 빼앗기지 마세요

AI한테 주도권을 빼앗기지 마세요. AI 시대일수록 문해력과 평가 능력이 더 중요해졌어요.

01. 문해력은 AI랑 깊이 소통하는 도구예요

저는 AI한테 무언가 부탁할 때마다, 프롬프트는 결국 글이라는 걸 자주 느껴요. 문제 정의도 글이고, 맥락 설명도 글이고, 제약 조건 정리하는 것도 글이거든요.

 

평소에 길게 읽고 길게 쓰지 않는 사람은 프롬프트도 짧고 평면적이에요. 결국 좋은 질문이 나오지 않기 때문에 좋은 답이 나올 리가 없어요.

 

받은 답을 깊이 이해하는 것도 같은 문해력이에요. AI가 자세히 써준 설명을 끝까지 정직하게 읽고, 어디가 내 상황에 맞고 어디가 안 맞는지를 가려내는 능력이 없으면 결국 AI에게 끌려다니는 수준에 머물러요. "AI가 답을 다 준다" 는 말이 그래서 좀 위험하다고 봐요. 답을 받기 전에도, 답을 받은 후에도, 결국 문해력이 있어야 그 답이 제 답이 되거든요.

 

그래서 책을 더 읽기로 했어요. 대 AI 시대일수록 글을 길게 읽고 길게 쓰는 훈련을 따로 해 둬야 한다고 봐요. 그 훈련은 AI가 대신 해주지 못한다고 생각해요. 프롬프트의 깊이도, 답을 읽어내는 깊이도 결국 본인 문해력에서 나오니까요.

02. 평가 능력은 결국 지식이에요

두 번째는 평가 능력이에요. 문해력이랑은 다른 능력이죠. AI 답을 평가하려면 결국 제가 그 영역에 대한 지식을 갖고 있어야 해요.

 

AI가 매매 스크립트 코드를 짜줘도, 매매를 모르면 그 코드가 맞는지 판단을 못 해요. AI가 글을 써줘도, 글을 오래 안 읽어왔던 사람은 그 글이 어디서 무너지는지 못 봐요. 평가는 결국 지식에서 나오더라구요.

 

"AI가 답을 다 주니까 공부 안 해도 된다" 는 말이 위험한 이유가 여기 있다고 봐요. AI가 답을 다 주는 시대일수록, 그 답을 평가할 수 있는 내 능력을 의식적으로 넓혀두지 않으면, 답이 맞든 틀리든 그냥 받아들이는 수밖에 없거든요. 그건 주도권을 통째로 AI한테 넘기는 거잖아요.

 

저는 11년 동안 백엔드 코드를 짜 왔어요. 익숙한 영역에서는 PR 리뷰를 빠뜨리지 않거든요. 어디가 위험한지 경험을 바탕으로 알 수 있어요. 그런데 그 감각이 도메인 밖에서는 0이에요. AI 답을 그대로 받아쓰는 게 얼마나 위험한지를 경험을 통해 알게 되었어요. 그래서 평가 능력은 지속적인 공부로 끌어올려야 한다고 생각했어요.

03. 저는 이걸 두 번 데이고 알았어요

제가 위 두 가지를 머리로 안 게 아니에요. 두 번 직접 데이고 나서야 알았어요..

사례 1. 자동매매 0승 8패, 시드 머니의 3%를 가져갔어요

저는 한동안 자동매매 시스템을 만들었어요. 매매 전략에 대해서는 사실상 거의 모르는 상태였거든요. Claude Code가 추천하는 전략을 그대로 수긍했고, 코드도 Claude Code가 짜주는 대로 작성했어요.

실거래 결과는 익절 0회에 손절 8회였어요. 시드 머니의 3%가 그대로 빠졌어요. 큰돈은 아닌데 0승 8패는 좀 충격이였어요. 한 번도 안 맞았다는 뜻이니까요..

 

매매를 모르니까 Claude Code가 어떤 진입 조건을 넣었든, 어떤 리스크 관리를 짜놨든, 그게 합리적인지 비합리적인지를 판단할 기준 자체가 저한테 없었어요. 평가 능력이 0이었거든요.

사례 2. 블로그 자동발행, 긱뉴스에서 슬롭 판정 받았어요

비슷한 시기에 블로그도 자동발행을 돌리고 있었어요. AI가 외부 정보를 모으고, 정해진 시간에 알아서 발행하는 구조였어요. 글 검수는 거의 안 했어요. "자동발행" 이라는 말을 그대로 실천하고 있었어요.

 

박힌 글들 중 몇 편을 다시 살펴보니 제가 안 한 경험을 마치 한 것처럼 써져 있었어요. 그 글들 중 한 편을 긱뉴스에 노출했고, 댓글 8개 정도 부정적인 피드백을 받았어요. 정확히 타깃 독자인 한국 개발자들이 단 댓글이었어요. 가장 아팠던 한 줄은 이거였어요.

"본인들은 봅니까? 저는 안 봅니다."

제가 그 글을 한 번이라도 정직하게 펴봤으면 "이건 내가 경험하지 않았는데?" 가 바로 보였을 텐데, 안 펴봤어요. "자동" 이라는 말에 기대버렸거든요. 문해력이 0이었어요. ( 그 다음 주에 발행 잡 9개를 한 번에 죽였어요 ㅠ )

두 사고가 같은 자리를 가리켰어요

두 사고가 표면적으로는 다른 일이었어요. 한 쪽은 돈을 잃었고, 한 쪽은 평판을 잃었거든요. 그런데 한 발짝 떨어져서 보니까 공통점이 하나 있었어요.

 

둘 다 제가 모르는 영역을 AI한테 맡겼고 AI가 내놓은 결과를 제가 평가할 능력도, 깊이 읽어낼 문해력도 없었어요. 결과가 다 흘러간 뒤에 시장이랑 댓글이 대신 평가해 줬어요.

04. AI를 내 분신처럼 길들이려면 두 가지가 필요해요

요즘 드는 생각이 하나 더 있어요. 제가 지금 하는 일을 장기적으로는 AI가 다 할 수 있다고 봐요. 그렇게 되려면 시간을 들여서 AI를 제 분신처럼 길들여 가야 하는데, 그 길들이는 방향은 두 갈래라고 생각해요.

학습시키고 길들이기, LLM Wiki

첫 번째는 AI한테 데이터를 학습시키는 쪽이에요. 제가 일하는 방식, 평소에 자주 부딪히는 문제, 거기서 내린 결정, 그 결정 뒤에 깔린 이유 등 모든 정보를 계속 기록해서 AI한테 흘려보내요.

 

저는 이렇게 모은 자산을 자비스 ( 뇌 ) 라고 부르면서 모아두고 있어요. 정리된 위키 한 권이 차곡차곡 쌓이면, AI한테 어떤 질문을 던졌을 때 답이 점점 본인답게 돌아와요. AI가 갑자기 분신이 되는 게 아니라, 매일 던지는 데이터로 천천히 분신처럼 길들여진다고 생각해요.

하지 말아야 할 행동을 제지하기, 하네스

두 번째는 막아두는 쪽이에요. AI가 자유롭게 굴러가도록 두지 않고, 하지 말아야 할 행동을 미리 박아두는 거예요. 대표적인 예가 하네스(harness)예요. 본인 작업 환경에 맞춰서 AI가 건드리면 안 되는 자리, 따라가야 하는 룰, 멈춰야 하는 조건을 명시해두는 거예요.

 

학습만 시키고 제지가 없으면, AI가 점점 자기 방식대로 굴러가서 통제가 어려워져요. 매매에서 0승 8패를 굴렸던 것도, 어떻게 보면 제지가 없었기 때문이에요. 두 쪽이 같이 들어가야 안정적으로 굴러간다고 생각해요.

 

그런데 둘 다 결국 위 두 가지(문해력·평가 능력)가 먼저 갖춰져 있어야 가능해요. 어떤 데이터를 어떻게 학습시킬지도, 어떤 행동을 제지할지도, 결국 같은 자리에서 출발하거든요. 주도권 안 뺏기는 것과 분신처럼 길들이는 게 결국 한 방향이라는 생각이 들어요.

05. AI는 동료지, 대리인은 아니에요

AI는 제 선택을 돕는 도구지, 대신 선택해주는 도구는 아니에요. 선택의 주도권은 결국 제가 가져와야 해요. ( 제 분신으로 길들여서 언젠간 저보다 더 좋은 답을 내놓을 그 날을 기대하며.. )

 

이제 Claude Code한테 "이거 어때?" 라고 물을 때마다, 제가 이 답을 평가할 수 있는 상태인지 객관적으로 저를 돌아보아요. 평가를 할 수 없는 영역이라면 그 영역에 대한 공부부터 시작해요. AI의 도움을 받아 기초 지식을 쌓거나, 책을 펴고 읽어보고 다시 물어요.

 

AI는 동료예요. 가장 좋은 동료. 다만 그 동료를 분신으로 만들려면 시간이 걸린다는 걸 받아들이고, 그 시간을 들이는 과정에 저를 두고 싶어요. AI가 내놓는 답은 항상 옳다고 믿는 건 위험해요. 적어도 틀렸다는 걸 판단할 수 있어야 해요.