이 에피소드에서는 AI를 개발 과정에 통합하는 다양한 측면과 개발자의 책임감 있는 AI 활용법을 제시합니다.
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AI 개발 워크플로우: AI를 작업 대체가 아닌 개발 효율성을 높이는 보조 도구로 활용하며, 개발자는 AI 생성 코드에 대한 이해와 소유권을 가져야 합니다. AI 에이전트와 테스트 주도 개발(TDD)을 결합하여, AI가 테스트 코드 작성 후 개발자가 검토, 구현하는 방식을 통해 코드 품질과 이해도를 높입니다. 학습자는 AI가 비효율적인 코드를 생성할 수 있음을 인지하고, 플랫폼의 내장 기능이나 ThoughtBot의 모범 사례 가이드를 LLM에 제공하여 정확도를 높이는 것이 중요합니다.
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AI 제품 개발의 현실: AI 기능은 사용자에게 실질적인 가치를 제공하고 기존에 불가능했던 것을 가능하게 해야 합니다. 단순한 AI 기능 추가는 의미가 없습니다. AI 도구로 UI 프로토타입을 빠르게 만드는 것은 유용하나, AI 생성 코드로 실제 제품 수준의 기능(보안, 백엔드, 데이터베이스 등)을 구현하려 할 때 문제가 발생합니다. 이는 막대한 추가 노력과 “빙산의 일각”이라는 현실을 직면하게 합니다.
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AI의 미래와 윤리적 고려: 현재 AI 산업의 과열이 닷컴 버블과 유사하며 조정기가 올 수 있으나, 견고한 기반이 마련될 것입니다. 로컬 AI 모델의 성능 향상으로 클라우드 의존도와 에너지 소비가 줄어들 것으로 전망됩니다. AI 모델 훈련 방식, 에너지 사용량, 그리고 창작 활동에서의 AI 활용에 대한 윤리적 논의가 중요합니다. 인간의 창의성을 직접 대체하는 작업에 AI를 사용하는 것에 명확한 선을 긋고, AI는 인간이 하기 싫은 일을 돕고 창작에 집중할 수 있도록 해야 한다는 철학을 공유합니다.