기술을 이해하고,
서비스로 연결합니다.

2015년부터 Python을 사용해왔다.

Python으로 API 서버를 만들고 데이터를 처리하며 오랫동안 백엔드 시스템을 개발해왔다. 제법 익숙한 언어이고, 웬만한 코드는 보면 대강 의도를 파악할 수 있다고 생각했다.

그런데 최근 Codex가 작성한 코드를 살펴보다 낯선 녀석 하나를 만났다.

이걸 왜 이렇게 만들었지?
꼭 이렇게까지 해야 하나?
너무 오버 엔지니어링한 건 아닌가?

AI와 함께 개발하기 시작하면서 이런 순간이 점점 많아지고 있다.

예전에는 필요한 기술을 찾아 공부하고 이해한 뒤 코드를 작성했다. 이제는 상황이 조금 달라졌다. AI가 먼저 코드를 만들고, 오히려 사람이 그 코드를 따라가며 왜 그렇게 작성했는지를 공부하는 일이 생긴다.

AI는 빠르다. 때로는 내가 알고 있는 것보다 더 많은 방법을 제시하고, 익숙하지 않은 패턴과 기술을 아무렇지도 않게 코드에 적용한다.

문제는 그것이 항상 옳은 것은 아니라는 점이다.

좋은 기술이라고 해서 지금 프로젝트에 필요한 기술인 것은 아니다. 세련된 설계라고 해서 좋은 설계인 것도 아니다. 단순하게 해결할 수 있는 문제를 필요 이상으로 복잡하게 만들어놓기도 한다.

결국 판단은 개발자의 몫이다.

AI가 만들어준 코드를 그대로 사용하는 것보다 중요한 것은 왜 이렇게 만들었는지를 이해하는 것이라고 생각한다.

왜 이 구조를 선택했는지, 다른 방법은 없는지, 지금 상황에 정말 필요한 설계인지 직접 확인해야 한다. 모르는 코드가 나오면 파헤쳐보고, 실행해보고, 다시 질문한다. 필요하다면 AI가 만든 코드를 과감하게 걷어내기도 한다.

그러다 보면 이미 알고 있다고 생각했던 Python을 다시 공부하게 되고, 백엔드 설계를 다시 생각하게 되고, 새로운 기술을 만나게 된다.

이 블로그는 그런 과정의 기록이다.

AI와 함께 실제 소프트웨어 프로젝트를 만들고, 그 과정에서 만난 코드와 기술을 직접 공부하고 실험하며 알게 된 것들을 기록한다. 성공한 결과뿐 아니라 잘못된 선택과 시행착오, 그리고 AI가 만들어낸 코드에 대한 의심도 함께 남기려 한다.

AI가 개발자의 코드를 대신 작성하는 시대가 되어가고 있다.

그렇다면 앞으로 개발자에게 필요한 능력은 코드를 얼마나 많이, 얼마나 빨리 작성하느냐가 아닐지도 모른다.

AI가 작성한 코드를 읽고, 이해하고, 의심하고, 판단할 수 있는 능력.
그리고 무엇을 받아들이고 무엇을 버릴 것인지 결정할 수 있는 능력.

AI가 만들어준 대로 사용하는 개발자가 아니라,
AI가 왜 그렇게 만들었는지 이해하고 판단할 수 있는 개발자.

그 과정에서 얻은 경험과 생각을 흘려보내지 않고 이곳에 하나씩 남겨보려 한다.