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title: "한 개발자가 생성형 인공지능을 전면 거부하는 이유"
published: 2026-05-30T23:17:52.000Z
canonical: https://jeff.news/article/3419
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# 한 개발자가 생성형 인공지능을 전면 거부하는 이유

필자는 생성형 인공지능을 단순한 생산성 도구가 아니라 창작물 착취, 허위정보 자동화, 교육 붕괴, 프로그래밍 역량 약화, 조직 커뮤니케이션 오염을 동시에 밀어붙이는 기술로 본다. 특히 개발 현장에서는 코드를 이해하지 않고 붙여 넣는 문화와 바이브 코딩이 장기적으로 유지보수 불가능한 부채를 폭증시킬 거라고 주장한다.

## 생성형 인공지능 전체에 대한 꽤 날 선 반대문

- 필자는 먼저 “내가 싫어하는 건 머신러닝 전체가 아니다”라고 선을 그음
  - 이미지에서 정지 표지판을 찾는 식의 실용적인 머신러닝은 오히려 유용한 분야로 봄
  - 비판 대상은 텍스트, 이미지, 영상 같은 콘텐츠를 만들어내는 생성형 인공지능(GenAI)
  - 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 이미지·영상 생성 모델이 글 전체의 공격 대상임

- 핵심 주장은 생성형 인공지능이 인간 창작물을 대규모로 가져가서 다시 유료 구독으로 파는 구조라는 것
  - 인터넷에 공개된 사람이 만든 콘텐츠를 학습 데이터로 긁어감
  - 그 데이터로 모델을 만들고, 접근권은 구독 상품으로 판매함
  - 필자는 이걸 “공공에서 훔친 걸 다시 대여해주는 자본주의의 완성판”에 가깝게 봄

- “인류를 위한 기술”이라는 포장도 믿지 않는다고 함
  - 정말 공익이 목적이라면 데이터는 합법적으로 확보되고, 개발은 공개적으로 이뤄지고, 모델 접근도 무료에 가까워야 한다는 논리
  - 현실은 점점 비싸지는 구독료와 폐쇄적인 접근 권한이라는 지적임

## 허위정보와 교육 문제

- 필자는 생성형 인공지능이 허위정보 생산을 자동화한다고 봄
  - 예전에도 댓글 공장과 선전 조직은 있었지만, 사람을 대규모로 동원해야 했음
  - 이제는 대규모 언어 모델로 커뮤니티마다 감정적으로 반응할 만한 댓글을 자동 생성할 수 있음
  - 2026년에 인터넷 댓글 때문에 화가 났다면, 그게 실제 사람이 아니라 분노를 유도하려고 만든 봇일 가능성도 있다고 주장함

- 정치적 극단화와도 연결해서 봄
  - 필자는 독일 사례를 들며 극단 정당과 외부 영향력, 친러시아적 논점 확산을 언급함
  - 생성형 댓글과 봇이 사람들의 감정을 자극하고 극단적 정치 성향으로 밀어붙일 수 있다는 걱정임
  - 특히 우파 성향을 명시적으로 주입한 모델까지 나오면 더 위험하다고 봄

- 교육 분야에서는 집중력과 사고력을 갉아먹는다고 비판함
  - 짧은 영상형 콘텐츠와 생성형 도구가 학생들의 집중력을 망친다고 봄
  - 대형 기술 기업들이 학교와 대학에 대규모 언어 모델 접근권을 제공하는 흐름도 문제로 봄
  - 필자는 교육 현장에서 생성형 도구를 태양으로 날려버리고 싶다는 인용문까지 가져오며 강하게 동조함

> [!WARNING]
> 이 글의 관점에서 생성형 인공지능은 “도구를 하나 더 쓰는 문제”가 아니다. 학습, 사고, 정치, 커뮤니케이션, 프로그래밍 문화가 한꺼번에 오염되는 문제로 본다.

## 개발자에게 특히 뼈아픈 부분

- 프로그래밍 학습 방식이 완전히 바뀌었다는 게 필자의 가장 강한 문제의식 중 하나임
  - 예전에는 시행착오로 뭔가를 고치면서 감을 익혔음
  - 지금은 프롬프트를 넣고 나온 코드를 붙여 넣는 식으로 문제를 통과하는 경우가 많다고 봄
  - 그 과정에서 “이게 가능한 해결책인지” 판단하는 감각이 사라진다는 주장임

- 단순히 리눅스 명령어 옵션을 까먹어서 물어보는 수준을 말하는 게 아님
  - 예시는 훨씬 위험함
  - 사람이 이해하지 못한 파이프와 xargs 명령을 터미널에 붙여 넣고 망하지 않길 기도하는 식의 사용을 지적함
  - 코드도 마찬가지로, 설명하지 못하는 해결책을 그대로 프로젝트에 넣는 일이 늘어난다고 봄

- 바이브 코딩에 대한 비판은 더 세다
  - 요구사항만 던지고 전체 프로그램이나 큰 기능 덩어리를 생성하는 방식
  - 심하면 생성된 코드를 제대로 읽지도 않고 병합 요청(MR/PR)으로 올림
  - 작성자는 일을 적게 했지만, 리뷰어는 9001줄짜리 자동 생성 코드를 검토해야 하는 상황이 생긴다는 비꼼이 나옴

- 필자는 5년에서 10년 뒤를 꽤 암울하게 봄
  - 대규모 언어 모델에 의존해 만든 유지보수 불가능한 코드가 코드베이스마다 쌓일 거라고 예측함
  - 작성자들은 모델 없이는 작업을 못 하는 상태가 될 수 있음
  - 기술 부채가 너무 커져 모델조차 제대로 못 고치는 순간, 그걸 치우는 역할이 조직에 새로 생길 거라고 봄

- “모델이 계속 좋아지면 해결된다”는 주장에도 회의적임
  - 생성형 인공지능 붐에는 수천억 달러 규모의 투자가 들어갔고, 투자자는 결국 수익을 요구할 거라는 논리
  - 초기에는 좋아 보였던 프런티어 모델이 시간이 지나며 품질은 떨어지고 가격은 유지되거나 오르는 현상도 언급함
  - 결국 더 나은 코딩 에이전트가 나온다 해도 싸게 해결될 거라고 보지 않음

## 커뮤니케이션까지 오염된다는 주장

- 필자는 생성형 인공지능이 글쓰기 생산성을 높인다는 주장도 뒤집어서 봄
  - 두 줄이면 될 반대 의견을 500단어짜리 자동 생성 이메일로 보내면, 작성자는 빨라졌을지 몰라도 읽는 34명의 시간이 타버림
  - 조직 전체로 보면 생산성이 아니라 독해 비용이 늘어난다는 지적임

- 더 아이러니한 건, 길어진 자동 생성 글을 다시 대규모 언어 모델로 요약한다는 점임
  - 한쪽에서 자동 생성으로 글을 부풀림
  - 다른 쪽에서는 너무 길어서 자동 요약을 돌림
  - 필자는 이걸 양쪽 프록시가 붙은 터널인데 전송 인코딩이 ‘슬롭’인 상황처럼 묘사함

- 마지막 결론은 꽤 비관적임
  - 생성형 인공지능을 병에서 다시 집어넣을 수는 없다고 인정함
  - 인터넷은 예전으로 돌아가지 않을 것이고, 글에서 말한 문제들은 더 커질 거라고 봄
  - 다만 반감이 더 커지고, 언젠가 이 사회적·기술적 파괴 기계가 멈추길 바란다고 끝맺음함

## 핵심 포인트

- 필자는 생성형 인공지능과 기존 머신러닝을 구분하며, 문제 삼는 대상은 텍스트·이미지·영상 등을 생성하는 모델이라고 못 박는다.
- 대규모 크롤링 학습과 구독형 접근을 ‘공공 창작물의 사유화’로 비판한다.
- 개발 분야에서는 대규모 언어 모델(LLM)에 의존하는 코딩이 학습, 판단력, 유지보수성을 망친다고 본다.
- 조직 커뮤니케이션에서는 짧게 말할 수 있는 내용을 장문 자동 생성으로 부풀려 모두의 시간을 태운다고 지적한다.

## 인사이트

글 전체가 꽤 강한 반인공지능 선언문이라 동의 여부는 갈릴 수밖에 없다. 그래도 개발자 입장에서는 ‘생성 속도’가 아니라 ‘이해와 유지보수 비용’을 기준으로 봐야 한다는 문제 제기는 가볍게 넘기기 어렵다.