최승준이 microgpt를 따라 치고, 자동 미분 응용을 실험하며 되찾은 것은 단순한 생산성이 아니라 배움 자체의 즐거움이다. Ralph loop에 빠져 결과물만 양산하다 보면 1~2년 만에 코딩의 재미를 잃어버렸다고 고백했다. 노정석도 “다시 목적성을 명확하게 설정하고 모델과 티키타카 하면서 배우는 것들이 계속 늘어나는 게 재밌다”고 동의한다. 이 현상은 중요한 통찰을 준다: AI 시대에도 인간의 학습 본능은 사라지지 않으며, 오히려 AI가 구현의 장벽을 낮춤으로써 시행착오와 깨달음의 주기를 압축하여 더 풍부한 배움의 경험을 제공한다. 취향과 의지는 추상적이지만, 그 토대는 결과가 아니라 과정에서 발견된다. Gilbert Strang의 선형대수를 여러 변주로 질문하며 ‘아직 모르는 부분을 알아가는 감각’이야말로 인간 고유의 성장 영역이다.
근거
“재미 찾기… 제가 요새 좀 트렌드에 스트레스를 받나 했을 때, 생성물을 들여다보고 결과가 아니라 그 과정에서 얻는 즐거움을 조금 잃어버린 것 같아서 스트레스를 받아왔어요.” “이렇게 다시 공부하고 손으로 타이핑해서 코딩… 해보니까 다시 재미있더라고요.” “내가 완전히 그걸 pre-training 해서 소화, grokking을 해냈다고 봤을 때는… 그다음을 더할 것 같다는 느낌은 또 있거든요.”
연결된 생각
- 20260607-harness-engineering — 하네스를 만드는 과정 자체가 배움의 장이 될 수 있음
- 20260606-mvk-experimental-attitude — 실험과 배움의 태도가 MVK의 실행 기반