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Hacker News 58일 전

해결책은 어쩌면 AI 구독을 취소하는 것일지도 모른다

IMP
8/10
핵심 요약

한 개발자가 AI 코딩 도구를 사용하여 수십 개의 프로젝트를 쏟아낸 뒤, 유지보수할 수 없고 실질적으로 쓸모없는 결과물만 양산되었음을 고백합니다. 그는 AI가 집중력을 붕괴시키고 가벼운 도구 남용을 유도한다고 비판하며, 진정한 가치를 창출하려면 오히려 AI 구독을 끊고 개발에 마찰과 집중력을 되찾아야 한다고 주장합니다.

번역된 본문

해결책은 어쩌면 내 AI 구독을 취소하는 것일지도 모른다

내가 AI를 이용해 만든 멋진 것들을 모두 나열해 보려고 한다. Rust로 만든 음성 인식 시스템, 이메일 아카이브 렌더링 및 인용구 접기 도구, GStreamer와 Qt Quick으로 만든 Jellyfin 데스크톱 클론, Python과 yt-dlp로 만든 Invidious 클론, Wine 소스 코드를 포팅한 Windows 95 메모장(notepad.exe) 클론, OpenCV를 이용해 공공 CCTV 영상에서 교통량을 계산하는 머신비전 프로그램, Python이나 Rust로 만든 Claude UI 클론(기억도 안 난다), 생각지도 않았는데 실제로 트래픽이 발생하고 있는 지역 뉴스 사이트(Python/Flask), Three.js를 사용해 기존 멀티플레이어 게임 프로토콜 기반으로 만든 3D 자동차 게임, Python으로 만든 투자 백테스터, HTML로 만든 Lightroom UI 클론(결과물에 감탄만 하고 백엔드는 만들지 않음), Qt나 GTK 등으로 만든 마크다운 뷰어(이것도 기억이 안 난다), GTK와 C언어로 만든 노트북 데스크톱 환경용 세계 시계 위젯 대체품, JavaScript로 만든 네트워크 동기화 오디오 재생 도구, 안드로이드 앱을 리버스 엔지니어링해 만든 중국산 IP 카메라용 Rust 클라이언트, Rust로 만든 상당한 규모의 SaaS, 그리고 이미 삭제해 버린 약 50개의 다른 프로젝트들.

그 SaaS를 제외하면, 이 중 거의 아무것도 쓸모가 없고 나는 이 어떤 것도 유지하고 싶지 않다. 나는 우연히 뉴스 사이트를 하나 운영하게 되었는데, 이건 분명 법적 책임(Liability)이 될 수 있다. 물론 AI가 'AI 도구를 배우는 데' 도움이 되었고 나는 이 도구들 중 많은 것을 사용한다. 하지만 나는 그게 필요하지 않았다. 나는 그 어떤 것도 유지할 여력이 없다. 시간, 책임감, 신념, 주의력, 토큰에 지불할 의지 그 어느 것으로도 말이다.

나는 이것들의 대부분을 만들 의도가 없었다. 보통 Claude 세션은 'X를 위한 간단한 스크립트를 하나 짜줘'라는 말로 시작했고, 한 시간 뒤에 나오는 결과물은 'X를 위한 간단한 스크립트'가 아니었으며, 평범한 경우 내 문제도 해결되지 않았다. 처음에 해결하고 싶었던 문제가 무엇이든 간에 말이다.

주의력(Attention)은 네가 필요한 전부다 마지막 부분과 관련해서, 이 기술은 주의력(Attention)에 끔찍한 영향을 미친다. 이것은 핵수소폭급 ADHD 증폭기이며, 내가 아는 성인 친구들 모두에게서 똑같은 현상을 보았다. 사람들이 완전히 관련없는 '프로젝트'들을 놓고 3개의 모니터를 동시에 켜두고 작업한다. 그들은 그것을 유지할 희망이 거의 없고, 결과물에 대한 헌신도 너무 없어서 그 시간이 명백히 낭비되고 있다.

최근에는 적어도 한 달에 한 번씩 누군가 자신이 작업 중인 멋진 도구의 스크린샷을 보내온다. 나는 "우와, 정말 대단한데?"라고 말하고 상대방은 분명히 자랑스럽고 열정적이다. 나는 "그걸 어디서 마케팅할 건데?"라고 묻지 않으려 하지만, 항상 그렇게 생각한다. 왜냐하면 엔지니어에게 그 질문을 하면, 대답은 LLM이 존재하기 전과 변함없기 때문이다.

최근에 면접을 보았는데, AI 사용이라는 주제가 나왐을 때 면접관은 이렇게 대답했다. "아, 저희는 그 부분에서 꽤 가볍게 생각합니다. 모두가 에이전트를 관리하는 방(Room)을 최대 5개씩 가지고 있거든요." 나는 즉시 속이 울렁거렸다.

Claude를 사용한 지 몇 달이 되었을 때 나는 이 효과에 대한 막연한 감을 잡았다. 나중에 토큰 제한이 과도한 사용을 완화해 줄 것이라고 믿고 구독을 Pro로 낮췄다. 그러다 Claude가 서비스에 문제가 생겼던 시기를 겪었고, 나는 Codex로 넘어갔다. Codex의 CLI는 Claude보다 훨씬 좋고 눈에 띄게 빠르다. 그리고 사용량은 다시 서서히 늘어나기 시작했다.

이 기술은 다듬어졌을 때 정말 놀랍다. 생소한 언어로 구현된 생소한 문법을 위한 파서를 테스트 코드까지 완벽하게 한 번에 짜달라고 하면 그만이다. 하지만 오늘날의 도구들은 이것을 신중하게 사용하는 데 필요한 집중력을 전혀 장려하지 않는다. 거의 모든 공급업체와 모든 도구는 정반대되는 것을 목표로 한다. 더 많은 사용량, 더 많은 토큰, 더 많은 결과물을 내는 것이다. ChatGPT에 간단한 예/아니오 질문을 하면 과도한 상호작용을 유도하기 위해 관련된 후속 질문을 덧붙이도록 설계되어 있다는 것을 명확히 볼 수 있다.

5분 만에 테스트도 안 된 1만 줄짜리 쓰레기 같은 Python/JS 코드를 쏟아내는 것은 아무에게도 도움이 되지 않는다. 이런 일이 모든 상업적 환경에서 동시에 일어나고 있다고 생각하면 끔찍하다.

마찰 = 집중력, 집중력 = 제품 내 초기 AI 실험 중 하나는 탐구(explor...)

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원문 보기 (영어)
the solution might be cancelling my AI subscription the solution might be cancelling my AI subscription I am trying to think of a list of all the wonderful things I've built with AI: a speech recognition system in rust an email archive rendering + quote collapsing tool a jellyfin desktop clone with gstreamer and qt quick an invidious clone in python + yt-dlp a faithful Windows 95 notepad.exe clone in fltk ported from the Wine sources a machine vision thing to count traffic flows from public street cameras in opencv a claude ui clone in python or rust i think, i don't even remember a regional news site i never meant to build that is actually getting traffic, python/flask a 3d car game built on the protocol for an existing multiplayer game in three.js an investment backtester in python a html clone of the lightroom ui, marvelled at the result then never made the backend a markdown viewer in qt or gtk or something else i can't even remember a replacement world clock widget for my laptop desktop environment in gtk and C a javascript network synchronised audio playback thing a rust client for a chinese IP camera reversed from its Android app a sizeable SaaS in rust maybe 50 other projects i've already deleted Except for the SaaS, almost none of this is useful and I don't want to maintain any of it. I accidentally run a news outlet which is surely a liability. Sure, it has helped me "learn AI tooling" and I use many of these tools, but I didn't need them. I can't afford to maintain any of them, not in terms of time, commitment, belief, attention or willingness to spend on tokens. I didn't mean to build most of these things. Usually the Claude session started with something like write a quick script for X , and one hour later the result is not a quick script for X , nor in the usual case is my problem solved, whatever the original itch happened to be. attention is all you need On that last point, this technology is horrific for attention. It's a thermonuclear ADHD amplifier and I have seen the same effect in every single one of my adult friends. Folk running 3 screens simultaneously working on totally unrelated "projects" they have little hope of maintaining, and such little commitment to the outcome that the time is obviously wasted. In recent times, at least once per month someone sends a screenshot for an awesome tool they are working on. I'm like whoa, that's really something and the sender is obviously proud and enthusiastic. I try not to ask, but am always thinking and where will you market it? , because when the question is asked of an engineer, the answer is unchanged since before LLMs existed. I recently interviewed and when the topic of AI usage came up, the host answered something like oh we're quite light on it, everyone has up to 5 rooms where they manage their agents and I immediately felt a tightness in my stomach. I had a vague sense of the effect a few months into using Claude. Later I reduced my subscription to Pro in the belief a quota restriction would mitigate excessive use. Then Claude went through a bad service period and I moved to Codex. Codex's CLI is much nicer than Claude's and noticeably faster. And usage started creeping back up. The technology, when honed, is genuinely amazing. Ask it to zero shot a parser for an esoteric grammar implemented in an esoteric language with full tests and it's done. The tooling as it exists today promotes absolutely nothing like the focus required to apply it judiciously. Almost every vendor and every tool intends to do exactly the opposite: more usage, more tokens, more output. Ask a simple yes/no question of ChatGPT and you can clearly see that it is hard-wired to include a relevant follow-up question to promote excessive interaction. Slopping out a 10,000 LOC untested Python/JS mess in 5 minutes helps nobody. The thought of this happening in every commercial environment simultaneously is horrifying. friction = focus, focus = product One of my early AI experiments, exploring AI as a lens in Marshall McLuhan-like thinking, was to connect speech recognition to a pipeline that generated blog posts on the other side, in the belief it would encourage me to capture my thoughts. All I needed was to press the voice note button in a Telegram channel, and out pops an Opus-formatted post. The output was unbridled garbage. Because the effort was removed, so was the commitment, and with the commitment the focus, and with the focus any meaningful product at all. Quality writing is not conversational English simply cast through a lens: conversational English is low-bit rate noise, quality writing attempts to capture high bit rate information with better formed concepts, and this should have been obvious before I began. I looked at repurposing the pipeline to capture private notes, but I have no need for private notes. It subverts the natural process of noise being forgotten. It is just more excess tool use. Following from this, for as long as quality matters, I believe handwriting can never be obsolete. It feels like we're heading towards crisis, and I doubt the answer is "better models" or "better tooling". Cal Newport relates this to pseudo-productivity: The speaker argues that digital productivity tools, including AI and email, often create a “digital productivity paradox”: they make individual tasks faster or easier, but they can leave knowledge workers busier, more distracted, and less productive overall. He cites research showing that AI users spent much more time in email, messaging, chat, and business-management tools, while spending less time in focused, uninterrupted work. His central claim is that tools designed to reduce friction often increase the volume of shallow tasks and context switching, which weakens deep work and high-value output. He explains that this happens because knowledge work often relies on “pseudo productivity,” where visible busyness is treated as a proxy for real value. Digital tools reinforce this by making people look active: sending more messages, producing more drafts, attending more meetings, and generating more work artifacts. To avoid the trap, he recommends measuring real outcomes, identifying the true bottlenecks in one’s work, and separating deep work from shallow work so that digital tools support meaningful progress instead of consuming attention. -- 🤖 These experiences have opened a new perception of all tool use, because beneath it all this is not about faster development = more apps or faster email = more communication being a desirable goal. Generically, it's about a unit time of life and how it is spent meaningfully. I have no idea how to manage AI at present except by curtailing use, because a tool producing a cheap reward with minimal input and no friction can only be a liability, and achieving that realisation is probably the only real contribution of AI to date. David, Sun 31 May 14:31:04 2026