클로저(Clojure)를 만든 리치 히키는 10월 12일 링크드인에 올린 글에서, 도구는 사람이 직접 휘두르며 되먹임을 받고 그 과정에서 숙련이 쌓이는 것인데 LLM 은 요청을 받으면 스스로 일을 하므로 자동화라고 주장했어요. 논문 읽기와 글쓰기를 맡기면 읽고 쓰는 법과 생각하는 법을 배울 기회를 잃는다는 것이 그의 경고예요. yyhh.org 의 화하이(Huahai)는 같은 날 반론을 올려, 배울 기회를 잃을 수 있다는 점에는 동의하면서도 컴파일러·스프레드시트도 일을 자동으로 하지만 사람이 입력·검토·결정으로 다루는 도구이고, 다루기 어렵다고 도구가 아니게 되지는 않는다고 반박했어요. 그는 따져야 할 구분은 숙련된 사용과, 이해·감독 없이 일을 넘기는 위임 사이에 있다고 봤어요.
용어 풀이
- LLM
- 대규모 언어 모델. 챗GPT·클로드 같은 대화형 AI 의 바탕이 되는 모델
- 클로저(Clojure)
- 리치 히키가 만든, 자바 가상 머신 위에서 도는 리스프 계열 프로그래밍 언어
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두 글쓴이 모두 일을 맡기면 배울 기회를 잃을 수 있다는 점에는 동의해요. 팀에서 에이전트를 쓸 때 결과만 받아도 되는 일과, 사람이 직접 읽고 검토하며 이해를 쌓아야 하는 일을 종류별로 나눠 두면, 히키의 우려와 반론이 말하는 '감독 있는 사용'을 함께 실무 규칙으로 옮길 수 있어요.
여러 관점으로 보기
- 반론: AI 는 기술이 필요한 도구 화하이는 예측하기 어렵다는 점은 도구를 평가하는 기준일 뿐 도구의 조건이 아니며, 도구와 자동화를 가르는 히키의 구분은 잘못된 이분법이라고 주장해요. yyhh.org
- 히키 글에 대한 해커뉴스 토론 (302점·댓글 175개) 도구와 자동화의 구분이 명확하다며 동의하는 댓글과, 히키가 도구를 좁게 정의해 놓고 LLM 이 그 정의에 맞지 않는다고 결론 낸 말장난이라는 반박이 함께 나왔어요. Hacker News
- 반론 글에 대한 해커뉴스 토론 (643점·댓글 509개) 자기 코딩 원칙을 문서로 만들어 모델에 읽히는 등의 실사용 경험과 함께, 그 '기술'이 무엇인지 검증 가능한 예를 대 보라는 회의론도 나왔어요. Hacker News