코딩, 그래픽스 구현, 데이터 분석 등 ‘실행’ 영역이 AI에 의해 급속히 자동화되면서, 인간의 핵심 가치는 ‘무엇을 풀 것인가’를 결정하는 문제 정의 능력과, ‘이 방향이 맞다’는 가설을 세우는 직관으로 재편되고 있다.
근거
원문에서 노정석은 “문제를 잘 포착하고, 그 문제 해결 과정을 잘 가이드할 수 있는 능력”을 강조한다. 이는 Kent Beck이 말한 “내가 가지고 있는 90%의 스킬은 가치가 떨어졌지만 남은 10%의 값어치는 천 배가 뛰었다”는 발언과 정확히 연결된다. 최승준의 3D 메쉬 실험에서도 모델은 여러 가설(컨벡스 헐, DP 등)을 제안했지만, 최종적으로 인간의 직관이 ‘링 구조를 구면에 투영하는 방식’이라는 가설을 밀어붙여 진전을 만들었다. 실행은 AI가 대신하지만, ‘어떤 가설을 시도할지’와 ‘언제 포기하고 다른 길을 갈지’는 여전히 인간의 판단에 달려 있다.
연결된 생각
- 20260606-deolkeong-and-ddalkkak — 덜컹 구간에서 인간의 가설 설정 능력이 가장 큰 가치를 발휘한다.
- 20260607-harness-engineering — 하네스는 문제를 검증 가능한 단위로 쪼개는 설계이며, 이것 역시 문제 정의의 연장선이다.
출처
- 📎 클리핑: 20260613-ep89-ko-transcript