토스터를 숭배하지 마세요 (그리고 주체성을 잃지 않으면서 AI를 사용하는 다른 규칙들)

Source: Dev.to

풍경

우리는 이제 요구에 따라 터무니없이 많은 것들을 생성할 수 있는 세상에 살고 있습니다—텍스트, 이미지, 음악, 계획, 논쟁, 목업, 그리고 옵션이 너무 많아 단일하고 일관된 정체성이라는 개념 자체가 갱신을 놓친 프리미엄 기능처럼 느껴질 정도입니다.

무언가를 생산하는 비용은 붕괴되었습니다. 이 부분은 더 이상 논란이 되지 않죠. 아직도 이 문제에 대해 논쟁하는 사람들은 무언가를 팔고 있거나, 무언가를 규제하고 있거나, 모두가 “패러다임 쉬프트”를 기도처럼 외치는 회의에 갇혀 있는 사람들뿐입니다.

당연한 결론은, 창작은 이제 의미가 없다는 것입니다.

그 결론은 빵이 싸다고 해서 샌드위치가 무의미하다고 결론 짓는 것이 잘못된 것과 같은 잘못된 결론입니다. 빵이 문제가 아니라, 이제 존재하는 수많은 샌드위치—그 중 많은 것이 당신의 개성을 대신하려는—가 문제입니다.

공급이 거의 무한에 가까워지면, 가치는 사라지지 않습니다. 그것은 상류로 이동합니다, 즉 무엇을 유지할 가치가 있는지 결정하는 부분으로 말이죠.

• 생성은 저렴합니다.
• 판단은 여전히 비쌉니다.
• 그리고 우리는 somehow (어쩐지) 판단을 분위기로 치우치려 합니다.

AI의 두 가지 넓은 모드

나는 내 정신 건강을 위해 AI를 두 가지 넓은 모드로 생각하는 것이 유용하다고 느낀다. 우주가 카테고리를 요구해서가 아니라, 인간은 스스로를 혼란에 빠뜨릴 수 있는 능력이 충분히 있기 때문에 그 재능에 대한 의존을 줄이고 싶기 때문이다.

1. 도구(instrumental) 로서의 AI

• 나는 작업, 제약, 결과를 가지고 있다.
• 모델이 내 작업을 돕는다.
• 그 출력은 실제 프로세스로 들어가서 되돌려준다: 컴파일, 테스트, 사용자, 운영 로그, 예산, 마감일, 그리고 시간 추정을 지배하는 그 어떤 암울한 존재 등.

현실이 채점자다.

2. 오라클 로서의 AI

• 반드시 내가 원해서가 아니라, 내가 명확히 틀렸는지 테스트할 수 없거나 “틀림” 자체가 정의되지 않은 상황에서 질문을 던지기 때문이다.
• 우리는 무엇을 믿어야 할까?
• 이것은 무슨 의미일까?
• 무엇이 일어날까?
• 무엇이 최선일까?

이 구분은 도덕적인 것이 아니라 통제에 관한 것이다.

• 도구 사용은 주체성을 나에게 남긴다.
• 오라클 사용은 완전한 문장으로 말하고 절대 긴장해 보이지 않는 무언가에게 주체성을 조용히 이전시킬 수 있다.

대부분의 문제는 이 두 모드가 흐려질 때 시작되며, 불편하게도 이것이 기본 설정이다.

My Personal Preference: Tooling

My own use leans heavily toward tooling. Not because I’m above temptation, but because I enjoy knowing when I’m being lied to.

• Tooling forces contact with consequence.
• It keeps me inside a feedback loop.
• If the model helps, great.
• If it misleads me, I pay for it quickly. That payment is information; it updates my understanding. It’s annoying, but it’s honest.

In practice (very un‑romantic)

1. Sketch a refactor path or list trade‑offs → validate by doing the boring part: read the code, run the tests, watch what the system does when it hits reality.
2. Draft tests or enumerate edge cases (especially where business rules mutate into folklore) → check those cases against actual requirements, existing behavior, and whatever production logs are willing to confess.
3. Explain a module back to me → treat the output like a rubber‑duck with a postgraduate vocabulary: helpful, occasionally brilliant, not legally admissible.
4. Ask for a few alternative implementations just to see patterns, like shaking a box to hear what rattles. The compiler becomes the lie detector, the runtime the judge, users the jury (a frightening thought if you dwell on it).

Tooling doesn’t make me smarter. It makes me faster at discovering where I’m wrong.

That matters because speed without feedback is just acceleration, and acceleration is only impressive until you meet a wall.

Source: …

Oracle Use: When It Makes Sense

이것이 오라클 사용이 쓸모없다는 뜻은 아닙니다—그것은 부정직한 주장입니다. “정확성”이 목표가 아닌 경우가 있습니다. 왜냐하면 수렴할 수 있는 안정된 진실이 존재하지 않기 때문입니다. 여러분은:

• 탐색하고
• 지도 작성하고
• 자신이 자연스럽게 머무르지 않는 관점에서 문제를 바라보기하고 있습니다.

오라클이 의미가 있는 경우는 다음과 같습니다:

• 아이디어 발상
• 창의적 탐구
• 가설적 사고
• 철학
• 이미 자신이 책임지고 있는 문제를 재구성할 때

여기서 중요한 것은 여러분이 얻고자 하는 것이 권위가 아니라 관점이라는 점입니다.

시스템은 옳아지기 위해 존재하는 것이 아니라 지도를 넓히고, 보지 못했던 경로를 제시하며, 이상한 돌을 건네주고 그것이 상징적이라고 주장하기 위해 존재합니다.

핵심적인 구분은 권위입니다. 안전한 오라클 사용은 판단을 외주 주는 것이 아니라 관점을 빌리는 것입니다.

안전한 오라클 모드

Oracle 사용은 제한적이고, 다각적이며, 소유된 경우 가장 안전합니다.

내가 규율을 지킬 때, “안전한 오라클 모드”는 다음과 같습니다:

• 반대되는 프레이밍, 반론, 혹은 답변을 바꿀 요소를 요청한다.
• 가정을 드러내어 밝힌다.
• 사실을 해석·가치 주장과 구분한다 (이들을 섞으면 토스터가 영적 조언자가 되는 상황이 된다).

오라클 사용이 위험해질 때

오라클 사용은 신뢰가 책임을 대체할 때 위험해집니다.

특히 다음 분야에서:

• 정치
• 문화
• 윤리
• 정체성
• 복잡한 사회 시스템 예측

이 영역들은 기본적으로 모든 사람이 의견으로 만든 검을 들고 그것을 측정 도구라고 주장하는 곳입니다. 사실을 포함하고 있지만 사실로 환원될 수 없으며, 그 차이에서 유창함이 진실로 오인됩니다.

가장 위험한 오라클 실패는 극적이지 않고 조용합니다. 사람들은 도구를 사용하고 있다고 생각하지만, 시스템은 오라클처럼 행동합니다. 권위는 어조, 일관성, 그리고 “그럴듯하게 들린다”를 “신뢰할 수 있다”로 착각하는 인간 고유의 습관을 통해 스며듭니다.

---

A Rule‑of‑Thumb

출력이 제안이 아니라 답변처럼 느껴진다면, 멈추고 재평가하십시오.

도구와 오라클 사이의 균형을 유지하기 위해 이 경험법칙을 사용하면, 판단권을 당신에게 남겨두는 쪽에 설 수 있습니다.

정확성, 오라클 사용, 그리고 AI 위험

“그들이 끊임없이 실패할 때: 내가 답이 틀렸다는 것을 어떻게 알 수 있는지 설명할 수 없으면, 나는 오라클 모드에 있다.”

정확도 vs. 인식론적 무결성

• 정확도는 안정적인 외부 기준이 있을 때 유용합니다:

  • 다리는 버티거나 버티지 않거나 둘 중 하나입니다.
  • 증명은 타당하거나 타당하지 않거나 둘 중 하나입니다.
  • 코드는 컴파일되거나 컴파일되지 않거나 둘 중 하나입니다.

• 예술, 문화, 정치, 윤리 분야에서는 정확도가 주요 척도가 아닙니다.

  • 이러한 영역은 가치‑중심적이며, 해석적이고, 설득적이며, 논쟁이 있습니다.
  • 결과물은 단순히 “정답” 혹은 “오답”이 아닙니다.

• 더 중요한 것은 인식론적 무결성입니다:

  • 가정을 명시적으로 드러내기.
  • 사실과 해석을 구분하기.
  • 가치를 사실로 세탁하려는 충동을 억제하기.

유창성 함정

• “정확성”이 미끄러워지면, 유창성이 위험해진다.
  • 일관되고 자신감 있는 문장은 단지 잘 구성됐을 뿐일 때도 진실처럼 느껴질 수 있다.
  • 모델은 블레이저를 입은 자신감 있는 성인처럼 글을 쓸 수 있지만, 현실은 블레이저에 신경 쓰지 않는다.

---

버퍼, 시뮬레이션, 그리고 메타‑리스크

• 생성 AI는 의도와 결과 사이에 저렴한 버퍼를 도입합니다:

  • 즉각적인 현실 행동 없이도 시뮬레이션하고, 리허설하고, 대안을 생성하며, 반사실을 탐색할 수 있습니다.
  • 무한하진 않지만, 이전 도구에 비해 경제적으로는 인식할 수 없을 정도입니다 (예: “망원경 하나 → 천 개의 망원경, 새를 겨냥한 것은 없음”).

• 버퍼는 행동을 변화시킵니다:

  • 지연되거나 완화되거나 추상화된 피드백은 더 큰 위험을 장려합니다.
  • 시스템은 이해보다 빠르게 확장되고, 나쁜 아이디어는 더 오래 살아남습니다 (예: “링크드인에서 정중해 보여 초대받은 뱀파이어”).

• 연기된 결과는 집중적으로 찾아옵니다, 마치 잊힌 대출의 이자처럼.

  • 메타‑리스크는 “AI가 우리를 대신해 결정한다”가 아니라 “AI가 우리에게 결정의 비용을 느끼지 못하게 만들고, 그 비용이 피할 수 없게 될 때까지 쉽게 해준다” 입니다.

Tooling vs. Oracle Use

• Tooling은 현실이 여전히 최종 판단자이기 때문에 버퍼를 더 잘 견딥니다:

  • 출력은 여전히 테스트, 프로덕션, 사용자, 그리고 실패에 의해 평가됩니다.
  • 실수는 여전히 유익한 정보를 제공하고; 피드백 루프는 그대로 유지됩니다.

• Oracle use는 그 연결을 약화시킵니다:

  • 설득이 검증을 대체합니다.
  • 일관성이 진리‑검증을 대체합니다.
  • 자신감이 학습을 대체합니다.

• 위험은 틀린 답이 아니라 소유되지 않은 답입니다.

  • “모델이 그렇게 말했어요” 라는 말은 책임을 분산시킵니다.
  • 악의적인 것이 아니라 편리함 때문이며, 편리함이 문명을 종종 파멸시키는 방식입니다.

신뢰성 ≠ 순수 정확성

• 사람들이 “AI를 신뢰할 수 있게 만들라”고 말할 때, 종종 “더 정확하게 만들라”는 의미이다.

• 많은 실제 사용 사례에서 신뢰성은 불확실성 하에서의 행동과 관련된다:

  • 시스템이 알고 있는 것과 추측하는 것을 명확히 구분해서 진술한다.
  • 불확실성을 자신감 있는 어조로 부드럽게 만들지 않는다.
  • 가정을 드러낸다.
  • 가능할 때 검증을 초대한다.
  • 우연히 신탁이 되는 것을 거부한다.

• 기반 마련, 검색, 평가 루프는 모델을 완벽하게 만들기 때문에 중요한 것이 아니라, 가능할 때 모델을 외부의 무언가에 연결하기 때문에 중요하다.

  • 신뢰는 분위기가 아니라 추적 가능한 과정으로 얻어져야 한다.

• 분위기는 우리가 토스터를 숭배하게 되는 방식이다.

Play: 안전한 예외

• AI를 창의적 영감, 탐구, 혹은 재미를 위해 사용하는 것은 종종 안전합니다. 왜냐하면 진실에 대한 주장을 하지 않기 때문입니다.

  • 결과에 아무것도 의존하지 않으며, 권한도 부여되지 않습니다.
  • 이는 변형의 샘물과 같습니다: 프롬프트, 시드, 불꽃.

• 이 모드에서는 모델이 자유롭게 환각할 수 있습니다. 왜냐하면 우리는 그것을 의사결정 엔진으로 혼동하지 않기 때문입니다.

  • 마치 가끔 괜찮은 단락을 쓰는 만화경과 같습니다.

• 플레이에는 경계가 있습니다: 환각은 그것이 지시인 척하지 않을 때 무해합니다.

미래 트렌드

• 생성은 상품화 추세: 출력물을 생산하는 비용이 계속 낮아지고 흔해질 것입니다.

• 프리미엄은 선택과 책임으로 이동합니다:

  • 에이전시를 보존하는 시스템 및 관행.
  • 불확실성을 드러내는 도구.
  • 인간이 결과에 책임을 지도록 하는 메커니즘.

• 가치 있는 층은 “더 많은 콘텐츠”가 아닙니다.

  • 과부하 상황에서 더 나은 판단: 무엇에 주의를 기울이고, 무엇을 무시하며, 언제 주저해야 하는지를 결정하도록 돕는 도구.

• 이것은 화려하거나 오라클 형태가 아니지만, 부하를 견디는 역할을 합니다.

• 위험은 강력한 생성기를 만드는 것이 아니라, 피드백을 제약이 아닌 제안으로 전환하는 방식으로 만드는 것입니다.

---

마무리 생각

이것은 조언이 아니라, 내가 스스로 정한 제약입니다.

• 나는 나를 대신해 결정을 내리는 시스템을 원하지 않는다.
• 나는 내가 더 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 시스템을 원한다. 그 시스템이 알고 있는 것, 가정하는 것, 그리고 절대로 알 수 없는 것에 대해 정직하게.

나는 피드백을 원한다, 위로가 아니라. 중요한 곳에서는 마찰이 필요하고, 안전한 곳에서는 놀이를 한다.

거의 모든 것이 생성될 수 있는 세상에서, 책임을 보존하는 것이 유일하게 진정으로 희소한 것이 될지도 모른다.