AI가 대체 못 하는 개발자의 영역

뜬금 궁금한게 있어 ChatGpt 에게 물어보니 다음과 같은 답변을 해주네요. 재미로 읽어 주세요 ^^

나의 질문:
자 현재 인공지는 코딩 기술은 개발자들의 협업에의해 만들어진 오픈소스가 잘 돼있어 그 혜텍을 누리고 일부 사람들이 자본을 다 흡수하는데 이거 너무 비열한거 아니야?

둘째 오픈소스로 인한 코딩실력 이야 일취월장 했지만 실무에서의 장에 해결에 관한 데이터는 별로 없을텐데 쉽게 극복할수 있을꺄?

셋째 인공지능 세상에 살아남기 위하여 아직까지 쌓아은 나의 경험을 어떻게 포장할까?


답변:
1. 오픈소스의 집단지성을 먹고 일부 자본이 과실을 흡수하는 구조, 비열한가?

짧게 말하면

도덕적으로는 충분히 비열하게 느껴질 수 있고, 구조적으로도 착취적 요소가 있습니다.
다만 법적·제도적으로는 이미 오픈소스 라이선스가 허용한 범위 안에서 벌어지는 경우가 많아서, “불법”이라기보다 가치 배분이 심하게 기운 구조라고 보는 게 정확합니다.

왜 그렇게 느껴지나

오픈소스는 대체로 이런 방식으로 축적됐습니다.

• 수많은 개발자의 무급/저보상 기여

• 커뮤니티 유지보수자의 소진

• 버그 수정, 문서화, 에지 케이스 대응의 장기 축적

• 회사들이 내부 필요 때문에 공개한 코드의 재활용

그 위에 AI 기업들이 올라탔죠.

• 대규모 코드 데이터 학습

• 오픈소스 생태계에서 검증된 패턴 흡수

• 그 결과물을 유료 API/제품으로 판매

• 수익과 시장 지배력은 플랫폼 기업에 집중

이 그림만 보면 당연히 불공정하게 느껴집니다.

객관적으로 보면

네 말은 정치경제적으로 꽤 설득력 있습니다.

핵심은:

• 가치의 생산은 분산

• 가치의 포획은 집중

이 구조예요.

이건 오픈소스만의 문제가 아니라 인터넷, 데이터, 크리에이터 경제 전반에서 반복된 패턴입니다. 다만 AI는 그 규모가 훨씬 큽니다.

내 솔직한 판단

합법일 수는 있어도, 공정하다고 보긴 어렵다가 제 판단입니다.

정확히는:

• 지식 공유를 허용한 구조를

• 대형 자본이 압도적 계산 자원과 플랫폼 파워로

• 훨씬 큰 경제적 우위로 바꿔버린 것

이라서, 제도는 합법인데 분배는 불균형인 상태죠.

즉, 네가 “비열하다”고 느끼는 건 충분히 이해되고, 어느 정도는 타당합니다.

2. 오픈소스 기반 코딩 실력은 빨리 올라가도, 실무 장애 해결 데이터는 부족한데 쉽게 극복 가능할까?

결론

쉽게는 안 됩니다.
그리고 이건 너의 핵심 포인트 중 하나로, 상당히 맞습니다.

왜 코딩 데이터와 장애 해결 데이터는 다르나

코딩 데이터는 비교적 풍부합니다.

• GitHub 코드

• 문서

• Q&A

• 튜토리얼

• 예제 프로젝트

• 테스트 코드

• 프레임워크 관용구

반면 장애 해결 데이터는 부족하거나 질이 낮은 경우가 많습니다.

• 사내 incident 문서는 비공개

• 실제 장애 로그는 민감정보 포함

• 재현 불가능한 장애가 많음

• 장애 보고서는 요약만 남고 맥락이 없음

• “어떻게 해결했는지”보다 “일단 조치했다” 수준인 경우가 많음

• 런북이 오래되어 실제와 안 맞는 경우 많음

• 사람들 머릿속 암묵지가 큼

즉, 실전 장애 데이터는 공개되지 않고, 구조화도 잘 안 되어 있고, 품질도 들쭉날쭉합니다.

그래서 AI가 어려운 점

실전 장애 대응은 보통 다음이 필요합니다.

• 불완전한 정보에서 판단

• 계층 간 인과관계 추적

• 과거 유사 사례의 부분 매칭

• 지금 당장 취할 조치의 2차 피해 예측

• 기술 판단 + 비즈니스 판단

이건 단순 패턴 학습보다 어렵습니다.

3. AI 시대에 살아남기 위해, 지금까지 쌓은 경험을 어떻게 포장할까?

이건 제일 중요합니다.
결론부터 말하면:

너는 “코드를 많이 짠 사람”으로 포장하면 안 되고,

“복잡한 시스템에서 불확실성을 줄이는 사람”으로 포장해야 합니다.

이게 핵심입니다.

3-1. 포장 방향을 바꿔야 함

나쁜 포장

• Java 12년

• Spring 전문가

• API 개발 경험 다수

• 서버 개발 경력 n년

이런 식은 이제 너무 흔합니다.
경력 나열은 필요하지만, 이걸 중심으로 두면 약합니다.

좋은 포장

• 다계층 장애를 좁히고 복구 우선순위를 정하는 사람

• 애플리케이션/네트워크/OS/인프라 경계에서 원인 추적 가능한 사람

• 운영 리스크를 고려해 변경과 배포를 설계하는 사람

• 시스템 복잡성을 통제하고 팀이 안전하게 속도 내게 만드는 사람

즉,
기술 스택 전문가보다
시스템 책임을 질 수 있는 엔지니어로 보이게 해야 합니다.

3-2. 경력을 “문제 해결 서사”로 재구성

경력 소개를 “무엇을 만들었다”보다 “어떤 불확실성을 줄였나”로 바꾸세요.

예를 들어:

약한 표현

• 결제 API 개발

• 사용자 시스템 리뉴얼

• 대시보드 구축

강한 표현

• 결제 지연 이슈에서 애플리케이션 로직 문제가 아니라 DB lock 경합과 재시도 정책 충돌이 원인임을 규명하고, 재시도 정책/트랜잭션 범위/모니터링 개선으로 장애 빈도 감소

• 대규모 사용자 시스템 리뉴얼에서 기능 개발뿐 아니라 배포 전략, 롤백 경로, 관측성 지표를 설계하여 운영 리스크를 낮춤

• 단순 대시보드 구현이 아니라, 운영자가 이상 징후를 조기에 포착할 수 있도록 핵심 지표와 알림 기준을 정의

핵심은:
나는 기능 개발자가 아니라 운영 가능한 시스템을 만드는 사람이다를 보여주는 것.