요약
마이크로소프트 신입 엔지니어가 CMU 온라인 강의와 사내 선배 멘토링으로 AI 시대의 개발을 배웁니다.
카네기멜런대(CMU) 컴퓨터과학대학과 마이크로소프트가 신입 엔지니어용 인증 과정 PRAISE를 시작했습니다. Microsoft Azure 최고기술책임자(CTO)이자 CMU 동문인 마크 러시노비치가 AI 도구의 혜택이 선임보다 신입에게 덜 돌아간다고 지적한 것이 계기입니다.
왜 중요한가
- 신입이 반복 업무로 실력을 쌓던 길이 AI로 바뀌자, 회사와 대학이 그 성장 경로를 직접 설계하려는 시도입니다.
- 러시노비치는 AI가 일하는 방식을 바꿀 뿐, 신입 엔지니어와 사람의 판단·책임이 필요 없어지지는 않는다고 봤습니다.
- 과정을 이끄는 조너선 올드리치 교수는 이 프로그램이 업계 전반에서 신입을 빠르게 키우는 본보기가 될 수 있다고 기대했습니다.
핵심 내용
- 선발된 신입은 사내 선임 엔지니어인 프리셉터(실무 지도를 맡는 선배)에게 배우며, 익힌 기술을 바로 업무에 씁니다.
- 가을 학기에는 Machine Learning in Production 강의와 AI 보조 소프트웨어 공학 실습 1부를 온라인으로 듣습니다.
- 봄 학기에는 보안을 고려한 개발·배포를 다루는 DevOps 강의와 실습 2부가 이어집니다.
- 이 과목들은 CMU 소프트웨어공학 석사 학위의 학점으로 인정받을 수 있습니다.
- CMU는 수강생을 늘리고 다른 기업과도 손잡을 가능성을 열어 뒀습니다.
HN 반응
- AI로 개발자가 덜 필요해진다면서 신입을 키운다는 말은 모순이라는 지적에, 신입이 끊기면 선임도 길러 낼 수 없다는 반론이 맞섰습니다.
- 채용이 감원된 내부 인력 위주일 거라며 홍보용이라는 냉소와, 배운 기술이 1~2년 뒤에도 통할지 의문이라는 반응도 나왔습니다.
직원이 10만 명이 넘는 회사에서 소프트웨어 엔지니어 채용 공고가 52개래요. 그나마 대부분은 구조조정 당하는 내부 직원들이 채우겠죠. 누구를 속이려는 거예요?
https://apply.careers.microsoft.com/careers?start=0&pid=1970393556940586&sort_by=relevance&filter_profession=software+engineering
저는 검색 결과 52페이지에 걸쳐 517개 공고가 보이는데요.
현실의 충격을 누그러뜨리려는 홍보일 뿐이에요.
자기들 자신이요.
AI 격변 때문에 업계에 필요한 개발자가 줄어드는 판인데, 이 말은 앞뒤가 안 맞는 것 같습니다. 어쩌면 더 값싼 개발자를 원하는 걸까요?
스콧 핸슬먼이나 마크 러시노비치처럼 이 일에 관여한 사람들이 남긴 글을 보면, 이 사업은 AI가 주니어 개발자를 완전히 대체할지 모른다는 장기적 위협에 대한 직접적인 대응입니다. 주니어가 경험을 쌓아 시니어가 되는 경로가 끊기면, AI를 제대로 활용하려면 여전히 필요한 시니어도 사라지게 되니까요.
물론 AI가 충분히 좋아져서 시니어 엔지니어조차 필요 없어질 가능성도 있지만, 지금으로서는 그럴 것 같지 않습니다. 제 근거는 전문가인 사람도 실수를 하고, 그래서 다른 사람이 협업하며 서로의 작업을 검토해야 한다는 점입니다(생각해 보면 회사의 수많은 절차와 관료주의가 여기서 나옵니다. 가장 흔한 예가 코드 리뷰입니다).
그러니 AI가 인간 전문가 수준에 이르더라도 이 구조는 바뀌지 않을 겁니다. AI가 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 ASI에 도달하면 이야기가 달라지겠지만요. 그때는 특이점에 이른 것이라 무엇이든 가능해집니다.
그 정도까지 가지 않는 한 인간 전문가는 계속 필요할 것이고, 이런 프로그램이 필요한 이유도 거기에 있습니다. 주니어를 최소한으로 줄이라는 단기적 경제 압박이 시니어 전문가를 길러 내는 장기적 경로를 해치지 않도록 미리 대비하자는 것입니다.
그러니까 정리해 볼게요. 마이크로소프트가 주니어 SWE를 AI로 대체해요. 그래도 회사가 더 빨리 굴러가는 건 아닐 거예요. MSFT의 병목은 대부분 시간당 코드 수천 줄과는 상관이 없으니까요. 뭐, 그건 넘어가죠. 그러고 나서 한편으로는 병행 프로그램을 만들어서, 마이크로소프트 급여를 받으면서 학교 같은 환경에서 코딩하는 사람들을 둔대요. SWE 사다리를 한 칸씩 올라가서 결국 AI를 감독하는 사람이 되게 하려고요.
정말 우리가 이러고 있는 거라고요? 이게 말이 되나요? 저만 이상한 약 먹은 건가요?
이제는 전부 시니어 개발자뿐이고 신입은 없는 느낌이에요. 언젠가는 새로운 사람이 필요해질 텐데, 그때는 찾을 수 없을 거예요.
AI 모델을 지금 개발 단계에서 멈춰 세운다면 그렇겠죠. 그렇지 않다면, 모델이 나아지는 속도를 보면(지금의 Claude와 1년 전의 Claude를 비교해 보세요) 3~5년 안에 소프트웨어 개발이 완전히 자동화될 수도 있습니다.
글쎄요, 전부 자동화해도 나쁜 부분은 그대로 남을 테고, 그걸 고치려면 진짜 엔지니어가 필요해요.
AI 모델 개발도 포함해서요?
그럴 수도 있죠. 하지만 아니더라도, AI 모델 개발자가 대체 얼마나 필요할까요? 0명은 아니겠지만, 지금 있는 전체 소프트웨어 개발자 수에 비하면 아주 적을 수 있습니다.
‘재귀적 자기 개선(recursive self-improvement)’이라고 부릅니다.
다음 버전이 이전 버전보다 크게 좋아지지 않는다면 모델을 “멈춰 세울” 필요도 없어요. 지금이 딱 그런 상황 같고요.
정말요? 불과 지난달에 OpenAI가 “AGI 시대”가 왔다고 선언했는데요.
포트폴리오에 테슬라랑 스페이스X 주식을 많이 갖고 계신가요?
이런 현상 중 일부는 오래전부터 있었어요. 너무 많은 회사가 “다른 회사가 주니어를 뽑아서 키우게 놔두고, 우리는 그 뒤에 빼 오면 되지”라고 생각했거든요.
LLM을 주니어 대신 쓰는 요즘 추세가 이걸 더 악화시키지 않는다는 말은 아니고요.
다른 직종에 비해 소프트웨어 개발자 일자리가 전반적으로 줄고 있다는 증거가 있나요? 여기에 제본스의 역설이 적용된다고 해도 놀랍지 않을 것 같은데요.
AI가 개발자 일자리에 미치는 영향에 대해서는 증거가 엇갈리지만, 종합하면 AI가 개발 직군에 영향을 주는 한 그 대상은 대체로 주니어 직무인 것 같습니다.
오히려 시니어 직무의 수요가 더 많고 그만큼 연봉도 높아지고 있다는 증거도 일부 있습니다. 시니어가 AI를 더 효과적으로 다룬다는, 즉 주니어의 일을 AI가 대신하며 주니어를 밀어내고 있다는 흔한 관찰과도 맞아떨어집니다.
챗봇에게 물어보거나 Google AI overviews를 쓰면 관련 연구가 나올 겁니다.
저는 “주로 주니어 직무가 영향을 받는다”는 게 잘못된 지표이거나 잘못된 서사라는 느낌이 들어요.
업계의 실업률이 높을 때는 언제나 주니어 직무가 먼저 타격을 입습니다.
AI가 주니어 엔지니어의 필요를 없앴다고 생각하지 않고, 앞으로도 없애지 못할 거라고 봅니다. 그냥 회사들이 경력직을 골라서 뽑을 수 있는 상황일 뿐이에요.
오히려 AI가 초보자의 실수를 잡아내고 고쳐 줄 수 있는 시대에는 주니어 엔지니어를 뽑는 게 더 합리적이라고 생각합니다.
고맙습니다! 이런 사례는 여러 번 들어 봤어요. 예를 들어 페인트 롤러, 나중에는 페인트 분사기가 나오면서 페인트칠이 훨씬 효율적이고 저렴해졌고, 그래서 사람들이 집이나 아파트를 더 자주 칠하고 싶어 해서 결국 도장공 고용이 늘었다는 얘기요. 그런데 이 현상에 이름이 있는 줄은 몰랐네요.
이 주제가 흥미로우시다면 한계효용이라는 더 넓은 주제를 살펴볼 만합니다.
상관관계를 관찰하는 것보다 AI가 왜 더 많은 수요를 만드는지가 더 흥미롭습니다. 이 역설의 뿌리에는 AI에 대한 불만족이 있습니다. AI가 사람이 하는 일의 기준을 높이기 때문입니다. 그런 면에서 AI는 그 자체로 쓸모 있는 일을 한다기보다 보조 바퀴 같은 역할을 합니다. 그 덕에 더 많은 사람이 자전거를 제대로 탈 수 있게 됩니다.
이것이 “한계효용 체감의 법칙”입니다. 다시 말해 LLM은 NLP로 구동되는 구글 검색 2.0입니다. 몇 년 전 AI가 정체기에 들어선 이유도 이것으로 꽤 잘 설명됩니다. 학습 데이터에는 한계가 있고, 사람은 예전에는 찾으려 해도 찾지 못했던, 바로 그 정보를 접하면 더 효율적이고 창의적이 됩니다.
https://en.wikipedia.org/wiki/Marginal_utility
맞아요. 적어도 제가 있는 분야(하드웨어)에서는 요즘 소프트웨어 인력을 더 뽑고 순수 하드웨어 인력은 덜 뽑고 있어요.
이런 프로그램에서 배우는 기술이 1~2년 뒤에도 쓸모 있을지 얼마나 현실적인지 궁금합니다. 이 업계는 워낙 빠르게 움직이고, 스스로 동기를 부여하고 알아서 시작하고 혼자 배우는 사람이 잘나가는 것 같습니다. 이런 프로그램이 있는 건 아마 좋은 일이겠지만, 저는 의문이 듭니다.
업계가 빛의 속도로 움직이는 느낌이긴 한데, 30~50년 전에 맞았던 기본 원리는 현실의 대부분의 일에서 여전히 통한다고 생각해요.
지금은 YC 같은 메타 모델이 아마 학교보다 더 나은 학교일 거예요. YC도 그걸 알 거고요.
뭘 하라고 누가 말해 줘야만 움직인다면, 당신을 대체할 AI가 시키는 대로 하게 되는 건 한 걸음이에요. 돈이 그렇게 만들 거고요. 반대로 폭발적으로 늘어나는 가능성의 공간에서 새로운 것을 찾아내고 붙잡는 게 일이라면, 그건 평생 직업이 됩니다.
학교는 해킹을 가르쳐야 하는데, 이 프로그램이 하는 일은 그런 것 같지 않네요.
이봐요, 이 업계에는 날림으로 하는 사람(hack)이 이미 충분해요. 필요한 건 그냥 “출시”만 하는 사람이 아니라 문제를 이해하는 데 진짜 호기심을 가진 사람들이라고요.
마이크로소프트가요? 다음 행정부가 OPT를 다시 값싼 노동력으로 만들어 주길 바라는 건지도 모르죠.
지금 AI는 제가 본 어떤 사람보다 빠르게 배우고 있어요...
... Github Actions로요? 업계에 들어오고 싶은 마음을 꺾는 데 아주 좋은 방법이네요.