AI로 모든 것을 해보려 했을 때, 역효과가 났다

Source: Dev.to

기대 깨기

우리는 도구를 최대한 많이 사용할수록 최대의 이점을 얻는다고 가정하는 경향이 있습니다: AI를 더 많이 쓰면 더 큰 가치를 얻는다. 하지만 모든 것이 자동화로 개선되는 것은 아니기 때문에 그 가정은 무너지게 됩니다. 특히 과도하게 최적화될 때는 오히려 성능이 떨어지는 경우가 있습니다. 사고는 그런 영역 중 하나입니다.

통찰

문제가 된 것은 AI 자체가 아니라, AI를 모든 것에 적용하려는 나의 시도였습니다. 나는 AI를 모든 인지 작업에 대한 해답으로 여기면서 미묘한 문제들을 만들었습니다:

• 첫 번째 답을 너무 빨리 받아들였다.
• 독창적인 경로를 덜 탐색했다.
• 반복적인 작업뿐 아니라 거친 사고까지 외주화하기 시작했다.

거친 사고, 즉 초기의 혼란스러운 단계는 최고의 아이디어가 형성되는 경우가 많으며, 나는 그 과정을 건너뛰고 있었습니다. 효율성이 점점 독창성을 잠식하고 있었습니다.

깨달은 점

일부 작업은 가속화돼야 합니다. AI가 뛰어난 영역은 다음과 같습니다:

• 옵션 확대
• 기계적 노력 감소
• 아이디어 스트레스 테스트

하지만 속도가 오히려 적이 되는 순간도 있습니다.

더 큰 패턴

많은 사람들이 비슷한 일을 하고 있다고 생각합니다.

반성

나는 여전히 AI를 많이 사용합니다. AI를 잘 활용한다는 것은 모든 곳에 배치하는 것이 아니라, 어디에서 멈춰야 하는지를 아는 것입니다. 모든 일을 AI에 맡기려 했을 때 역효과가 난 이유는 증폭과 대체를 혼동했기 때문이며, 이 두 개념은 매우 다릅니다. 우리의 최고의 사고는 여전히 어떤 도구도 닿지 말아야 할 영역에서 일어납니다.