AI가 모든 것을 빠르게 생산해내는 ‘딸깍 시대’에 많은 사람들이 불안과 FOMO에 시달린다. 하지만 최승준이 microgpt를 직접 타이핑하고 자동 미분 응용을 실험하며 다시 재미를 찾은 사례는 중요한 메시지를 준다. 결과물(토큰 소비, 랄프 루프)에 집착하기보다 배움의 과정 자체를 즐기는 태도가 오히려 더 생산적이고 지속 가능하다. 모르는 상태에서 시작해 질문하고, AI와 티키타카 하며 점진적으로 이해를 넓히는 MVK(Minimum Viable Knowledge) 접근은 불안을 호기심으로 전환시킨다. AI는 학습 과정을 가속화하는 도구이지, 학습 자체를 대체하는 것이 아니다. 과정을 즐길 때 진정한 깊이와 취향이 형성된다.
근거
“제가 요새 좀 트렌드에 스트레스를 받나 했을 때, 생성물을 들여다보고 결과가 아니라 그 과정에서 얻는 즐거움을 조금 잃어버린 것 같아서 스트레스를 받아왔어요. … 그런데 이렇게 다시 공부하고 손으로 타이핑해서 코딩해보니까 다시 재미있더라고요.”
“모르는 채로도 옳은 방향으로 나아가려면 나아가 보는 방향에서 자기가 배움을 얻고 결정하는 품질을 높이는 과정과 결합되면 돼요. 시작이 반이다.”
연결된 생각
- 20260607-harness-over-model — 하네스 엔지니어링도 결국 과정을 최적화하는 도구
- 20260607-harness-engineering — 하네스 설계 자체가 하나의 학습 과정
- 취향이 있는 소프트웨어 — 깊이 있는 학습이 취향을 만든다
출처
- 📎 클리핑: 20260613-ep87-ko-transcript