ChatGPT나 Copilot으로 코드를 뚝딱 만들어내는 초보 개발자, 처음엔 신나지만 몇 달 뒤 막상 복잡한 버그를 만나면 손도 못 대는 상황. 이게 바로 ‘AI 시대 학습의 역설’입니다.
빠른 길이 오히려 먼 길
초보 개발자에게 AI 코딩 도구는 마법 같습니다. 연습 문제를 ChatGPT에 붙여넣으면 몇 초 만에 완성된 코드가 나오죠. 컴파일도 되고, 실행도 되고, 결과도 정확합니다. 뭔가 배운 것 같은 느낌도 들고요.
문제는 여기서 시작됩니다.
“Head First C#” 교재를 AI 시대에 맞게 개편한 저자의 경험을 보면, 학생들이 AI로 바로 답을 얻어버리면 정작 중요한 학습을 건너뛰게 됩니다. 객체지향 프로그래밍이나 코드 리팩토링 같은 개념은 직접 고민하고 시행착오를 겪어야 “아하!” 하는 순간이 오는데, AI가 그 과정을 통째로 생략시켜버리거든요.
겉보기엔 멀쩡한 코드. 실행도 잘 되는 코드. 하지만 그 코드가 왜 그렇게 작동하는지, 어떻게 설계됐는지 모릅니다. 더 큰 문제는 본인이 뭘 모르는지도 모른다는 거예요.
숙련자에겐 도구, 초보자에겐 독
재미있는 건 AI 도구의 효과가 실력에 따라 정반대로 나타난다는 점입니다.
숙련된 개발자들은 AI로 생산성이 올라갑니다. 이미 기본기가 탄탄하니까 AI가 만든 코드를 평가하고, 버그를 찾아내고, 개선할 수 있거든요. AI는 그저 타이핑을 줄여주는 보조 도구일 뿐이죠.
반면 초보자는 다릅니다. 연구 결과를 보면, AI 챗봇이 숙련 엔지니어의 생산성은 높여주지만 초보자의 실력 향상에는 거의 도움이 안 된다고 합니다. 오히려 해가 될 수 있어요.
왜 그럴까요? 엔지니어링에서 가장 중요한 역량은 애매한 요구사항을 이해하고, 불확실한 상황에서 설계 결정을 내리고, 명확한 원인이 없는 버그를 추적하는 능력입니다. 이런 능력은 문제와 씨름하는 과정에서 생기는 거예요. AI에 의존하면 이 과정 자체를 건너뛰게 되죠.
“Vibe Coding”의 함정
초보 개발자가 AI로 첫 몇 개 티켓을 처리합니다. 코드가 돌아가고, 기능도 작동하고, 뭔가 해낸 것 같은 기분이 듭니다. 자신감도 생기죠.
몇 달 후, 복잡한 시스템을 디버깅하거나 남이 짠 코드를 리팩토링해야 하는 상황이 옵니다. 그때서야 문제가 드러납니다. AI가 채워주던 모든 빈칸을 혼자 채울 수 없다는 걸 깨닫게 돼요.
더 심각한 건 이런 의존이 습관이 되면 나중에 독립적인 문제 해결 능력을 키우기가 훨씬 어려워진다는 겁니다. 패턴 인식과 체계적 사고는 오랜 시간 축적되는 건데, AI로 지름길만 가다 보면 그 토대 자체가 약해지거든요.
그럼 어떻게 해야 할까?
AI를 쓰지 말라는 얘기가 아닙니다. 문제는 언제, 어떻게 쓰느냐죠.
프로그래밍을 배우는 초기 단계에서는 AI를 바로 답을 얻는 용도로 쓰면 안 됩니다. 대신 이렇게 활용해보세요:
일단 스스로 문제를 풀어보세요. 막히거나 에러가 나면 그때 AI에게 설명을 요청하는 겁니다. “이 코드 좀 짜줘”가 아니라 “이 에러가 왜 나는지 설명해줘”, “이 개념을 예시로 알려줘” 같은 식으로요.
완성된 코드보다 학습 과정 자체가 중요합니다. “아, 이래서 안 되는구나”, “이렇게 설계하면 더 깔끔하네” 하는 깨달음의 순간들이 쌓여야 진짜 실력이 됩니다. AI는 그 과정의 조력자지, 대체자가 아니에요.
결국 AI 시대에도 기본기는 여전히 중요합니다. 아니, 오히려 더 중요해졌어요. AI 도구를 제대로 활용하려면 그 도구가 만든 결과물을 평가하고 개선할 수 있는 능력이 필요하니까요. 지름길처럼 보이는 길이 실은 먼 길일 수 있다는 걸 기억하세요.
참고자료:
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