Claude, ChatGPT, Gemini 같은 AI 도구는 코딩과 리서치에 유용하지만 글쓰기에는 쓰지 말라고 권하는 글입니다. 글쓰기는 문제를 깊이 생각하게 만드는 도구인데, AI가 대신 써주면 그 사고 과정이 생략되기 때문입니다. 대신 초안을 직접 쓴 뒤 AI에게 질문 형태로 피드백을 받는 방식을 추천합니다.
작가가 LLM을 '대필 작가'가 아닌 '편집자(copyeditor)'처럼 활용하는 방법을 다룬 글입니다. 핵심 원칙은 두 가지로, LLM이 제안한 표현은 단 하나도 그대로 쓰지 말 것, 그리고 LLM의 칭찬·격려를 경계해 초고려 단계의 나쁜 습관을 강화하지 말 것입니다. LLM은 문제점을 찾아 표시하는 도구로는 탁월하지만, 표현 자체를 맡기면 독자가 글이 아닌 '산출물'로 느끼게 된다는 조언입니다.
해커뉴스에 공유된 'dontpastetheai.com' 웹사이트는 챗봇 답변을 검토 없이 복사해 그대로 전달하는 행동을 비꼬는 풍자적 글입니다. 상대방도 같은 AI 도구를 쓸 수 있으므로, 당신의 맥락과 판단이 담긴 답변이어야 가치가 있다는 메시지를 전달합니다. AI를 활용하되 반드시 읽고 자신의 의견을 덧붙이라고 조언합니다.
누군가 질문을 했을 때 AI가 생성한 답변을 그대로 복사해 붙여넣는 행태를 강하게 비판하는 글입니다. 상대방은 모델의 일반적인 답변이 아닌 당신의 경험과 생각을 원했기 때문에, 무비판적인 AI 답변 전송은 오히려 관계를 망치고 신뢰를 잃게 만듭니다. AI는 초안을 잡는 도구로 활용하되, 반드시 자신만의 통찰을 담아 직접 답변을 작성해야 한다는 실무적 조언을 전합니다.
소프트웨어 엔지니어링 분야에서 AI를 활용하는 방식에 따라 직원들이 두 그룹으로 나뉘고 있습니다. 한 그룹은 AI를 통해 단순 반복 업무를 줄이고 문제 정의와 같은 핵심 업무에 집중하는 반면, 다른 그룹은 생각하는 과정 자체를 AI에 아웃소싱해버립니다. 후자의 방식은 단기적으로는 생산성처럼 보일 수 있지만, 결국 본인의 판단력과 근본적인 역량을 키울 기회를 영원히 상실하게 만듭니다.
레딧 사용자가 평범한 용도로 쓰던 챗GPT에 우연히 매우 구체적이고 특이한 작업을 맡겼다가 기대 이상의 훌륭한 결과를 얻게 된 경험을 공유했습니다. 이를 계기로 해당 사용자는 안 될 것 같은 랜덤한 작업들도 계속 챗GPT에 요청하며 그 뛰어난 활용성과 성능에 푹 빠진 상태라고 밝혔습니다.