이 대화에서 드러난 가장 중요한 통찰은 AI가 코드를 작성하고 검증하는 시대에도 인간의 직관과 문제 정의 능력이 여전히 핵심이라는 점이다. 최승준은 3D 메쉬 알고리즘을 구현하면서 모델이 반대한 아이디어를 자신의 직관으로 밀어붙였고, 그 경험이 중요한 힌트를 제공했다. 노정석은 “결국은 problem이다. 문제를 잘 포착하고 돌려볼 수 있는 능력”이라고 요약했다.
근거
“모델들은 반대했지만 제 직관을 밀어붙인 게 있거든요. 그래서 이거는 제 직관은 이런 식으로… 이걸로 하면 되겠다라는 아이디어를 얻었다.”
Kent Beck: “내가 가지고 있는 90%의 skill은 가치가 떨어졌지만, 남아 있는 10%의 값어치는 천 배가 뛰었다.”
AI가 모든 코딩을 대체하더라도, 어떤 문제를 풀지 결정하고, 가설을 세우고, 모델이 제시한 해법을 비판적으로 검토하는 능력은 인간에게 남는다. 특히 시각적으로는 명확하지만 알고리즘적으로 어려운 문제(예: 3D 메쉬 경계 연결)에서는 인간의 공간 지각 능력과 경험 기반 직관이 여전히 유효하다.
연결된 생각
- 하네스 엔지니어링 — 하네스는 인간의 직관을 검증 가능한 형태로 만드는 도구로 볼 수 있다. 가설을 세우고 이를 테스트하는 루프를 AI와 함께 돌리는 것이 핵심.