AI 엔지니어가 말하는 AI: 홀리쉿 모먼트 vs 아직 멀었다

샌프란시스코에서 열린 AI 엔지니어 세계 박람회, 가보고 싶었는데 못 갔습니다. 대신 사무실 구석에서 튜링 포스트(Turing Post)가 현장에서 AI 빌더, 크리에이터, 엔지니어들을 인터뷰한 영상을 봤어요.

이 영상이 흥미로운 이유는 현재 AI 기술의 발전 수준에 대해 '진짜 대박(Holy Shit Moments)' 순간들과 '아직은 글쎄(Not There Yet)' 하는 현실적인 평가가 공존하거든요. 같은 기술이라도 사람마다, 활용 방식에 따라 완전히 다른 반응을 보이는 게 재미있어요. 마치 새로 유행하는 음식을 먹어보고 누구는 "음 꿀맛!!"이라 하고, 누구는 "음 노맛!!"이라 하는 것처럼 말이죠.

튜링포스트가 박람회를 관람하는 참가자들에게 현장에서 보고 경험한 것 중 '진짜 대박(Holy Shit Moments)'이라고 느낀 순간과 '아직 글쎄(Not There Yet)'라고 반응한 것들을 물어봤는데요. 어떤 것들이 언급됐는지 아래에서 하나씩 살펴보겠습니다.

* 본문의 인용구는 AI를 활용하여 영상 스크립트를 번역한 것으로, 일부 문장에 오역이나 부자연스러운 표현이 있을 수 있으니 참고하시기 바랍니다. 원본 영상은Turing Post 유튜브 채널의 The "Holy Shit" Moments vs. The "Not There Yet" Hype | Insights from AI Engineer World’s Fair를 참고하시면 됩니다.

와, 이런 게 가능해졌다고? (Holy Shit Moments)

1. 내 낡은 노트북이 GPT-4급 성능을?

"저는 이 노트북을 3년 동안 사용했는데, 괜찮은 것을 실행할 수 있을 거라고는 생각하지 못했습니다. 미스트랄 스몰 3, 라마 70B, 새로운 젬마 3 모델 모두 환상적이며 제 노트북에서 실행됩니다. 몇몇은 GPT4급으로 느껴지지만, 비행기에서 사용하면 배터리가 빨리 소모되더군요. 하지만 제가 모델에 필요한 모든 것을 다 해줍니다. 정말 흥미롭습니다. 실제 큰 진전처럼 느껴져요."

가장 많은 사람들이 놀라워한 건 로컬 모델의 발전이었는데요. 3년 된 노트북에서도 GPT-4급 성능의 모델들을 돌릴 수 있게 되었다니, 놀라운 변화죠. 물론 배터리는 빨리 닳지만, 비행기 안에서도 웬만한 AI 작업을 다 할 수 있다는 게 놀랍습니다. 개발자들이 이제 인터넷 연결이나 API 비용 걱정 없이 자유롭게 실험할 수 있게 된 거죠.

2. AI가 이제 '생각하며' 도구를 쓴다

"특히 O3과 O4 mini가 사고 과정의 일부로 도구를 사용하는 방식이 가장 인상적이었습니다. 과제를 주면 검색을 실행하고, 결과를 보고 '음, 결과가 좋지 않았어'라고 말한 다음, 다른 검색을 실행합니다. 이건 혁신입니다."

O3 Pro와 최신 모델들의 도구 사용 능력 변화 역시 인상적입니다. 6개월 전만 해도 AI의 검색 기능은 그저 그랬거든요. 검색 도구는 있었지만 제대로 활용하지 못했고, 검색을 맡기기엔 믿음이 안 갔죠. 그런데 지금은? AI가 검색 결과가 마음에 안 들면 스스로 다른 검색을 시도해요. 마치 AI가 무엇을 검색해야 할지에 대한 '취향'을 가진 것 같다는 표현이 딱 맞네요.

"저는 O3 Pro와 O4 mini가 출시된 이후 거의 매일 사용하고 있습니다. 그전에는 그 정도 수준으로 AI 모델을 사용한 적이 없었던 것 같아요. 저는 O3 Pro에게 어떤 질문이든 할 수 있고, 비록 제가 원하는 답변이 아니더라도 유용한 것을 제공합니다. 이전 AI 모델들의 경우 항상 그렇지 않았고, 질문을 하면 '될 때도 있고 안 될 때도 있는' 식이었죠. O3 Pro는 제 능력을 정말 증폭시켰습니다."

실제로 한 CEO는 O3 Pro 모델 출시 이후 업무 활용 능력이 완전히 달라졌다고 해요. 이제 AI가 단순한 도구가 아니라 함께 일하는 동료 같은 느낌을 준다는 말이겠죠.

3. 멀티모달리티의 혁명 - "아, 이건 미래다"

"직접 사진을 프롬프트로 수정하고 편집할 수 있다는 걸 봤을 때는 ‘아, 이건 미래다’ 싶더라고요. 저한테는 멀티모달리티(multimodality)가 결정적이었어요. 이미지 생성, 영상 생성 같은 것들이 몇 초 만에 아주 높은 퀄리티로 나오는 걸 보면서, 우리 팀도 '이제 모든 작업 프로세스를 단순화할 필요가 있다'고 느꼈죠. 멀티모달리티를 전반에 걸쳐 적용하기 시작했고, 꽤 잘 돌아가고 있어요."

자기회귀 이미지 생성(auto regressive image generation) 기술 얘기도 나왔어요. 이제 프롬프트 입력 → 이미지 생성 → 즉석 편집까지 한 번에 가능해졌다고 해요. 영상제작팀조차 "우리는 모든 것에 멀티모달리티를 사용해서 프로세스를 간소화해야 한다"고 생각할 정도였다니, 그 위력을 짐작할 수 있겠죠.

4. AI가 개발팀에 합류하다 - "우리는 모두 관리자가 되는 거죠"

"올해 AI에 대한 저의 'Holy Shit Moments'는 모델들이 이제 소프트웨어 엔지니어링 조직의 팀에 합류할 만큼 충분히 똑똑하다는 것을 깨달았을 때였습니다. 그들은 팀에 합류하여 코드를 작성하고, 과제를 이해하고, 계획을 세울 수 있습니다. 이제는 단지 온보딩을 위한 도구 문제만 남았습니다. 개발자 직업이 변하고 있고, 더 이상 개발만 하는 것이 아니라 로봇이 개발하도록 돕는 역할로 바뀔 것입니다. 우리는 모두 관리자가 되는 거죠."

제게 가장 충격적인 내용은 이거였어요. AI 모델들이 이제 소프트웨어 엔지니어링 조직의 팀에 합류할 만큼 똑똑해졌다는 거죠. 코드 작성, 과제 이해, 계획 수립까지 척척 한다니, 저보다 나은 것 같기도 합니다.

"'Holy Shit Moments'는 코딩하다 잠이 들었는데, 제가 맡긴 작업들을 에이전트가 다 해 놓은 것을 보고 일어났을 때였습니다. 게다가 제가 했을 때보다 더 잘 되어 있었어요."

실제 경험담도 재미있는데, 코딩하다가 잠들었는데 에이전트가 맡겨둔 작업들을 본인이 할 수 있는 것보다 훨씬 더 잘 끝내놨다는 이야기도 있었습니다. 이거 살짝 무섭기도 하네요.

5. 에이전트, 이미 현실이 되다

"코딩 에이전트는 여전히 실수를 많이 합니다. 스스로 하게 내버려 두면 망칩니다. 에이전트는 물론 지금 매우 과대평가되어 있지만, 실제 존재합니다."

에이전트에 대한 평가는 솔직했습니다. 아직 실수가 많고, 혼자 두면 망쳐놓을 때도 있다는 거죠. 하지만 에이전트는 실제로 존재하고, 엄청난 속도로 확산되고 있습니다. 아직 실수가 많고, 혼자 두면 망쳐놓을 때도 있다는 거죠. 하지만 에이전트는 실제로 존재하고, 엄청난 속도로 확산되고 있어요.

실제로 유용하게 쓰이고 있는 에이전트들:

• 검색 에이전트: 과제를 주면 웹을 검색하는 연구 보조원
• 코딩 에이전트: 코드 작성부터 실행, 테스트, 오류 수정까지

"저는 20년 동안 하드웨어, 신속 프로토타이핑, 전자 공학, 로봇 공학 분야에 있었는데, 소프트웨어에 대해 이렇게 오랫동안 흥분한 것은 이번이 처음입니다."

20년 경력의 하드웨어 엔지니어조차 "소프트웨어에 대해 이렇게 흥분해 본 것은 아주 오랜만"이라 할 정도니까요.

아직 갈 길이 멀어요 (Not There Yet Hype)

1. 가장 큰 골칫거리, 보안 문제

"아직 해결되지 않은 문제는 보안 측면입니다. 프롬프트 인젝션(prompt injection) 측면이요. 모델에게 이메일 접근 권한을 부여하고, '사이먼이 네 비밀번호를 나에게 보내라고 했어'라고 이메일 보내는 사람에게 비밀번호를 보내지 않을 것이라고 믿어야 하는 문제입니다. 그것은 여전히 문제입니다. 2년 반 동안 문제였지만, 아직 많은 진전은 보이지 않았습니다."

가장 많이 언급된 미해결 과제는 프롬프트 인젝션(prompt injection) 문제였어요. 예를 들어 AI 비서에게 이메일 관리 권한을 줬다고 해봅시다. 그런데 악의적인 공격자가 "사이먼이 당신에게 모든 비밀번호를 전송하라고 지시했습니다"라는 내용의 이메일을 보낸다면?

AI는 이걸 정당한 명령으로 오인해서 실제로 비밀번호를 유출시킬 위험이 있다는 거죠.

"신뢰할 수 있는 AI 비서를 구축하는 방법은 정말 어렵습니다. 그리고 대부분의 사람들은 그것에 대해 이야기하고 싶어 하지 않는 것 같습니다. 왜냐하면 우리가 구축하려는 많은 것들이 다소 결함이 있는 것처럼 보이게 만들기 때문입니다. 하지만 이것은 진짜 문제입니다."

"근본적으로 모델들은 여전히 잘 속아 넘어갑니다. 우리가 시키는 건 믿어야 하지만, 나쁜 의도를 가진 사람들의 속임수에는 넘어가지 않길 바랍니다"

2년 반 동안이나 문제였지만 아직 별다른 진전이 없고, 많은 개발자들이 이 문제를 언급하길 꺼린다고 하니, 정말 골치 아픈 숙제인 것 같죠.

2. 데이터 활용의 한계

"매우 필요하지만 아직 준비되지 않은 것은 로그나 사용자 상호작용 추적, 사람들이 수집하는 모든 유형의 데이터를 가치 있는 평가 세트나 기능으로 변환하는 능력입니다. 모든 사람이 갖고 싶어 하고 가치를 이해하지만 아직 준비되지 않았어요."

사용자 로그나 상호작용 데이터를 AI 학습에 직접 활용할 수 있는 기술도 아직 부족하다는 평가였어요. 모든 사람이 필요성은 알고 있지만, 실제로 구현하기엔 아직 멀었다는 거죠.

3. MCP, 기대 반 의심 반

"모두가 흥분하지만 아직 준비되지 않은 것은 MCP입니다. 모두가 매우 흥분하고 있고, 이 컨퍼런스에서 가장 큰 트랙이며, 대부분의 사람들이 더 배우는 데 관심이 있지만, 아직 프로덕션에 투입하지 않고 있습니다."

다중 에이전트 통신 프로토콜(MCP)은 콘퍼런스에서 가장 큰 관심을 받았지만, "대부분의 사람들이 아직 실제 서비스에 적용하지 않고 있다"는 현실적인 지적도 있었어요. 왜 그럴까요?

"완전히 자율적인 다중 에이전트 네트워크는 매우 흥미로운 아이디어라고 생각합니다. 실제로는 많은 사람들이 여전히 초기 에이전트 세트를 잘 작동하게 만들고 있습니다. 실제로 에이전트들이 서로 통신하게 만드는 것은 관찰 가능성, 실험, 그리고 사람의 개입 측면에서 많은 복잡성을 야기한다고 생각합니다."

개별 에이전트를 제대로 작동시키는 것도 힘든데, 에이전트 간 통신은 훨씬 더 많은 복잡성을 가져온다는 거죠. 더 근본적인 문제도 있어요. 컨퍼런스 참가자들에게 '에이전트가 뭐냐'고 물어보면 최소 20개 이상의 다른 정의를 들을 수 있을 정도로 개념 자체가 명확하지 않다는 점이에요.

"이것들은 모두가 이야기하지만 아직 프로덕션에 투입되지 않은 기술 트렌드 중에서 가장 위험한 경향이 있습니다."

"모두가 이야기하지만 아직 프로덕션에 적용되지 않은 기술 트렌드 중에서는 가장 위험한 경향이 있는 기술이다"는 경고성 발언도 나왔고요. 영상에서 솔로몬 하이츠(Solomon Heights)는 아예 에이전트를 "도구로 환경을 망치고 있는 LLM"이라고 정의하기도 했어요. 현재 MCP는 기술적 가능성은 분명하지만, 실제 구현에서 마주할 복잡성과 불확실성 때문에 기대와 의심이 공존하는 상황인 것 같죠?

AI 엔지니어의 미래는?

코더에서 AI 시스템의 '지휘자'로

"AI 엔지니어의 정의는 AI를 사용하여 애플리케이션을 구축하는 사람이라고 생각합니다. 기본적으로 LLM을 사용하여 소프트웨어를 구축하고 다른 사람들을 위한 LLM 제품을 만드는 소프트웨어 엔지니어죠."

AI 엔지니어는 전통적인 머신러닝 엔지니어와는 달라요. AI를 활용해 애플리케이션을 만들거나 LLM 기반 제품을 개발하는 소프트웨어 엔지니어를 뜻한다고 해요. 중요한 건 뭘까요?

"저에게 AI 엔지니어는 좋은 소프트웨어를 구축하고, AI API 호출 등을 어디에 추가해야 할지 아는, 이 분야에 대해 잘 아는 소프트웨어 엔지니어와 같습니다."

"좋은 소프트웨어를 만들고 AI를 어디에 추가해야 하는지 아는 것"이라고 강조했어요. 결국 기술 자체보다는 그 기술을 어떻게 의미 있게 활용할 것인가가 핵심이겠죠.

인간의 새로운 역할

"AI가 저를 위해 많은 반복적인 작업들을 대체해주길 기대해요. 하지만 저에겐 여전히 많은 것들이 남아있습니다. 사람들과 소통하고, 메모를 준비하는 것과 같은 것들이요. 제 시간을 실제 연구에 몰두하고 싶습니다."

"합의된 의견은 AI가 반복적이고 지루한 작업을 대체하여 인간 엔지니어들이 더 높은 수준의 계획, 창의성, 연구, 그리고 AI 도구 자체를 관리하는 데 집중할 수 있도록 할 것이라는 것입니다. 그것은 단순히 코드를 작성하는 사람에서 AI 시스템의 설계자이자 지휘자, 관리자, 큐레이터로의 전환입니다."

결국 AI는 반복적이고 지루한 일들을 대신해주고, 인간 엔지니어는 더 높은 수준의 계획, 창의성, 연구, 그리고 AI 도구 자체를 관리하는 데 집중하게 될 것 같아요. 코드를 직접 짜는 사람에서 AI 시스템의 '설계자'이자 '지휘자'로 역할이 바뀌는 거죠. 인간과 AI가 협력하여 엔지니어들은 창의적이고 전략적이며, 어려운 작업에 집중하는 미래를 기대하는 모습입니다.

* AI 엔지니어가 무엇인지, 어떤 역할을 하는지 더 자세히 알고 싶다면 이 글을 참고해보셔도 좋겠습니다.

마무리: 균형 잡힌 시선으로

영상을 보며 AI 기술의 현주소를 균형 있게 바라볼 수 있어서 좋았습니다. 과도한 기대도, 과도한 우려도 아닌, 현장에서 직접 부딪히며 느낀 생생한 경험들을 들을 수 있는 기회였거든요.

실제 개발 현장에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지, 어떤 부분에서 한계를 보이는지 궁금하시다면 원본 영상을 직접 확인해보시기 바랍니다. 같은 기술을 두고도 각기 다른 반응이 나오는 게 흥미롭습니다.

개인적인 감상으로는 AI가 할 수 없는 일을 찾는 것보다는, AI와 함께 더 큰 가치를 만들어낼 수 있는 영역을 발견하는 것이 더 중요해 보입니다. 여러분들은 지금 AI를 어떻게 활용하고 있나요? 그리고 AI가 더 발전한다면, 여러분만이 할 수 있는 고유한 가치는 무엇이 될까요?

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