AI가 코딩과 같은 구체적인 ‘시공’ 작업을 대체하면서, 인간의 가치는 모호한 문제를 발견하고 정의하며 해결 방향을 제시하는 데 집중된다. 노정석은 “결국은 problem”이라고 요약하며, 문제를 잘 포착하고 해결 과정을 가이드할 수 있는 능력을 강조한다. 최승준의 3D 메쉬 알고리즘 도전기에서도 중요한 돌파구는 모델이 아닌 인간의 직관과 가설 설정에서 나왔다. ‘무엇을 할 것인가’를 결정하는 능력이 ‘어떻게 할 것인가’보다 훨씬 더 큰 가치를 창출한다.
근거
“결국은 problem… 문제를 잘 포착하고, 그 문제 해결 과정을 잘 가이드할 수 있는 그런 능력을 가진 사람.” — 노정석
“저는 생각을 못했는데 모델이랑 얘기를 하다가 동적 계획이라는 거를 쓴다는 거예요. 그런데 동적 계획이라는 DP라는 알고리즘을 이렇게 쓸 생각은 저는 못 했거든요. 그런데 모델이 하자는 대로 따라가 봤더니… 모델들은 반대했지만 제 직관을 밀어붙인 게 있거든요.” — 최승준
이 예시는 인간과 AI의 협력에서 인간의 역할이 ‘가설을 제시하고 검증 방향을 결정하는 것’임을 보여준다. AI는 실행과 탐색을 담당하고, 인간은 방향성과 직관을 제공한다.
연결된 생각
- 20260607-what-others-have-done-can-be-done — 성공 사례를 문제 정의의 출발점으로 활용 가능
- 20260607-delegation-and-skill-atrophy-dilemma — 문제 정의 능력은 위임해도 퇴화하지 않고 오히려 강화되는 핵심 역량