오늘 본 AI에 관한 두 가지 이야기
1. 친밀한 AI 뒤편의 감정 노동
오늘자 AI 윤리레터에서 소개해준 글을 읽었다.
너무 충격적이었다. AI와 인간의 원활한 상호작용을 만들기 위한 데이터를 쌓기 위해 나이로비의 평화로운 가정에 미친 영향에 대한 긴 증언이었다. 우리는 마치 기술이 마법인 것처럼 생각하고 있지만 사실 기술은 절대 중립적이지 않다. 이 기술이 만들어지기 위해 무엇이 쓰이는가를 모른채로 살아야 한다면, 영원히 설국열차의 엔진을 돌리는 작은 어린아이를 떠올려야 한다면, 정말 이 방향이 맞는 것인가? 이번 주말에는 AI는 인간을 먹고 자란다를 꼭 끝까지 읽어야겠다고 생각했다. 이 이야기를 외면하고서는, 기술 철학 이야기든 주체성의 이야기든, 모두 다 공허한 말들일 뿐이다. 사실, 클로드가 자연스러운 말을 할 수 있었던 데에는 해적판으로 나온 책들을 무단 복사해서 학습시켰기 때문이라는 걸 나는 이미 알고 있지 않은가? 이 모순을 어찌해야 하나. 자그마치 700만권이다. 12월이면 배상액에 대한 재판 결과가 나온다고 하는데, 과연 어떤 결과가 나올까. 이 모호한 가치관의 세상에서 어떤 판단을 내리고 어떻게 해야 하나? 나는 오늘도 클로드로 일을 몇 건 빠르게 처리했고, 클로드로 만든 발표자료로 발표를 하고 좋은 평가를 받았다. 쓰지 말아야 하나? 윤리적인 이유로? 이 과정에서 어떻게 판단하고 결정해야 하나. 답을 찾을 수는 있을지 잘 모르겠다.
미 법원, AI가 무단으로 책 학습해도 “저작권 침해 아냐”
알섭 판사는 쟁점이었던 ‘공정 사용’에 있어 앤트로픽의 손을 들어주며 미국 저작권법의 보호 장치를 위반하지 않았다고 보았다. 공정 사용 원칙은 저작권이 있는 저작물을 창작 목적에 한해 제한적으로 사용할 수 있도록 허용하는 것으로, IT 기업들이 생성형 AI를 만드는데 적용해 온 원칙이다. 그간 앤트로픽은 클로드가 만들어 낸 결과물이 “매우 혁신적이기 때문에 공정 사용 원칙의 창작 목적에 부합한다”고 주장해왔다. 알섭 판사는 소송을 제기한 작가들의 핵심 주장을 받아들이지 않으면서도, 앤트로픽이 700만권에 달하는 불법 복제물을 ‘중앙 도서관’이라 불리는 온라인 저장소에 보관한 사실은 작가들의 저작권을 침해한 것이라고 지적했다. 알섭 판사는 “앤트로픽이 인터넷에서 훔친 책을 나중에 다시 구입했다고 해서 도난에 대한 책임이 면제되는 건 아니다”라고 밝혔다. 그러면서 앤트로픽이 지불해야 할 배상액을 결정하기 위해 오는 12월 재판을 열기로 했다.
2. 스탠퍼드 대학교의 The Modern Software Developer 강의
- https://themodernsoftware.dev/
- 오늘 회사에서 팀장님이 이야기해주신 스탠퍼드 대학교의 강의. 컴퓨터 공학 학부 3학년의 3학점 전공 수업이다. 학부 때를 생각해보면, '소프트웨어공학개론' 같은 수업이 AI 기반으로 개편되었다고 보면 되려나.
- 수업 커리큘럼이 너무 재밌어 보여서 실라버스에 올라와 있는 자료 기반으로 한번 공부해보고 싶다는 생각도 들었다. 아래 내용은 공부해볼까 싶어 제미나이랑 정리해둔 강의 내용.
- 기술 뒤에 어떤 노동이 이어지고 있는지 섬뜩하게 마주치면서도, 이렇게 AI를 개발 방법론으로 끌고 온 강의가 흥미로워서 살펴보고 있는..것은 어쩔 수 없는 모순이다. 어렵네 어려워..
- 이런 커리큘럼을 볼 때마다 생각하는 건, 학교에서 이 기술이 만들어지는 경로에 대해서도 가르쳤으면 한다는 점. 데이터센터가 먹는 어마어마한 전기나 그를 냉각시키는 데 필요한 물의 소비량, 데이터 라벨링을 위해 우간다에서, 나이로비에서 끝없이 노동하고 있는 데이터 주석 노동자에 대한 이야기. 이런 이야기는 대학에서 절대 다루지 않는다.
지난 수십 년간 소프트웨어 공학은 폭포수 모델에서 애자일 방법론으로, 그리고 다시 데브옵스(DevOps) 체계로 끊임없이 진화해 왔다. 그러나 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 급격한 발전은 단순히 방법론의 변화를 넘어, 소프트웨어를 구축하고 유지보수하는 근본적인 패러다임을 뒤흔들고 있다. 스탠퍼드 대학교의 CS146S '현대적 소프트웨어 개발자(The Modern Software Developer)' 과정은 이러한 기술적 변곡점에서 차세대 엔지니어들이 갖춰야 할 핵심 역량을 정의하고, AI 도구를 통해 생산성을 기존 대비 10배 이상(10x) 향상할 수 있는 방법론을 제시한다.
전통적인 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC)가 요구 사항 분석, 설계, 코딩, 테스트, 배포의 순차적 혹은 반복적 과정을 거쳤다면, 현대의 개발 환경은 AI 자동화가 모든 단계에 깊숙이 개입하는 구조로 재편되었다. 이러한 변화는 단순히 코드를 빠르게 작성하는 것을 넘어, 소프트웨어 개발의 본질을 '0에서 1을 창조하는 코드 작성'에서 '계획, AI를 통한 생성, 수정 및 반복'으로 이어지는 반복적인 조율 과정으로 이동시킨다. 본 보고서는 CS146S의 상세 강의 요강과 관련 실습 자료, 그리고 업계의 최신 동향을 통합하여 현대 소프트웨어 개발의 지형도를 상세히 분석한다.
본 과정의 핵심 목표는 학생들이 최첨단 AI 도구를 사용하여 복잡한 시스템을 구축하는 핵심 원리를 마스터하도록 돕는 것이다. 단순히 도구의 사용법을 익히는 것에 그치지 않고, AI가 생성한 결과물을 언제 그리고 왜 신뢰해야 하는지에 대한 비판적 사고를 배양하는 데 중점을 둔다. 이는 소프트웨어 엔지니어링의 민주화가 가속화되는 시점에서, 전문 엔지니어로서의 차별화된 가치를 어디에 두어야 하는지에 대한 실전적 답변을 제공한다.