이 글은 Claude Opus 4.8 을 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

이 좋은 리소스를 귀띔해 주신 Luis 님께 감사드립니다. 덕분에 ‘symmathesy’ 를 몇 번이나 소리 내어 발음해 봤는지 모릅니다 — 혀는 여전히 꼬이지만, 개념만큼은 또렷하게 남았습니다.

Kent Beck 이 진행하는 팟캐스트 Still Burning 의 일곱 번째 에피소드 A Learning System Made of Learning Parts 는, “여전히 마음을 쓰고(still care) 여전히 무언가를 하고 있는 괴짜들” 을 위한 자리라는 이 시리즈의 취지에 꼭 맞는 대담입니다. 손님은 Kent 의 오랜 친구이자 시스템 사고(systems thinking)로 잘 알려진 개발자 Jessica Kerr(jessitron) 입니다.

47분 분량의 이 대화는 AI 에이전트가 일상이 된 시대에 “개발이라는 일이 어떻게 달라지는가” 를 다룹니다. 그 중심에는 symmathesy — 우리말로 옮기면 “배우는 부분들로 이루어진 배우는 시스템” — 이라는 개념이 있습니다. 이 글에서는 대담의 흐름을 따라가되, 핵심 주제별로 묶어 정리하고 약간의 해설을 더했습니다.

시계공의 시대는 끝났다#

Kent 은 첫 IDE 를 봤을 때의 흥분을 기억합니다. 무엇이든 찾을 수 있고 어떤 코드든 바꿀 수 있다는 감각이었습니다. 하지만 그는 단언합니다.

시계공처럼 코드를 한 땀 한 땀 다듬던 시대는 끝났습니다. 이제 대부분의 변경은 ‘지니(genie)’ 가 만들어 낼 것입니다.

함수를 정교하게 깎아 만드는 일에 대해 책까지 썼던 Kent 이지만, 이제 그런 작업에는 레버리지(leverage)가 없다 고 말합니다. 여전히 기분은 좋지만 — 마치 책장이나 식탁을 손수 짜는 목공(woodworking)처럼 — 그것은 하나의 공예(craft) 일 뿐입니다. 그리고 세상에는 IKEA 도 있습니다.

Jessica 가 보기에 “소프트웨어 개발의 IKEA” 는 이미 도착했습니다. ChatGPT 나 Claude 가 바로 그것입니다. 회계팀이 자기네 스프레드시트 일부를 팀에서 함께 쓸 수 있는 진짜 프로그램으로 키우고 싶다면, 이제 브라우저에서 그렇게 할 수 있습니다. 코드를 이해할 필요조차 없습니다. 출력물을 보고 “이게 내가 원하던 것인가, 충분히 좋은가” 만 판단하면 됩니다.

다만 Jessica 는 한 가지를 못 박습니다.

무엇을 원하는지는 알아야 합니다. 그게 함정이죠.

브라우저에서 코딩 에이전트에 접근할 수 있다는 것과, 그것으로 무엇을 해야 할지 아는 것은 전혀 다른 문제입니다. 지니는 소원을 들어주지만, 당신이 진짜 원하던 것 을 주지는 않으니까요.

일자리가 사라진 게 아니라, 완전히 바뀌었다#

여기서 두 사람은 갈라지는 듯하다가 다시 합류합니다. “누구나 할 수 있으니 프로그래머의 일은 사라졌다” 는 메시지에 둘 다 강하게 반대합니다.

우리 일은 완전히 달라졌습니다. 누군가는 IKEA 가구를 조립해야 하니까요.

Jessica 는 자기 어머니가 직접 웹사이트를 만들 줄은 몰랐고 결국 자신이 만들어 줬다고 말합니다. 다만 일주일이 아니라 몇 시간 만에 끝냈을 뿐입니다. 코드를 깎는 일, 코드를 통해 소프트웨어를 이해하는 일 — 그 부분 은 commodity 가 되었습니다. 하지만 그것이 일의 전부는 아니었습니다.

Kent 은 이 변화를 합성(synthetic) 기술에서 분석(analytic) 기술로의 이동 으로 정리합니다. 예전에는 “내 손가락(meat fingers)으로 프로그램을 만들어 내는” 합성 능력이 핵심이었다면, 이제는 “이미 만들어진 프로그램이 정말 제대로 된 것인지 분석하는” 능력이 중요해진다는 것입니다.

흥미로운 지점은 Jessica 의 반론입니다. 그는 “유용한 소프트웨어를 얻기 위해 코드를 이해할 필요는 없다” 고 말합니다. 회계 담당자가 자기 자신을 위해 만든 소프트웨어는, 본인에게 잘 돌아가고 본인이 충분히 이해한다면 그걸로 됩니다. 문제는 그 다음입니다.

Step function: 나를 위한 소프트웨어와 세상에 내놓는 소프트웨어#

대담에서 가장 단단한 통찰 중 하나는 계단 함수(step function) 비유입니다. “나에게 유용하고 내가 이해하니 충분하다” 에서 “많은 사람에게 유용한, 세상에 더해진 하나의 역량(capability)이다” 로 넘어가는 순간, 소프트웨어는 완전히 다른 수준에 있어야 합니다.

  • 다른 사람 이 의존하기 시작할 때
  • 다른 소프트웨어 가 의존하기 시작할 때
  • 스케일 이 필요해질 때

Kent 은 객체지향 초창기의 풍경을 떠올립니다. 어느 해운회사나 화학회사가 자기네 필요에 딱 맞는 좋은 소프트웨어를 만들고는, 주위를 둘러보며 “이걸 남들한테 팔면 되겠다” 고 생각합니다. 그리고 그 일은 방금 해낸 것보다 최소 10배는 더 어렵습니다.

“우리에게 100만 달러의 가치가 있다” 는 말은, 이 맥락, 이 시스템, 이 사람들, 이 기대 안에서의 100만 달러입니다. 다른 기대와 다른 필요를 가진 세상으로 그것을 내놓는 일은 전혀 다른 차원이죠.

그래서 결론은 다시 관계(relationship) 로 돌아옵니다. 세상에 무언가를 내놓으려면 그 사람들을 이해해야 하고, 그렇기에 사람을 이해하는 일은 그 어느 때보다 더 레버리지가 큰 기술이 됩니다. Jessica 의 표현을 빌리면, “무엇을 만들지 이해하는 것이 가장 어려운 부분” 입니다.

Kent 은 자신이 수년간 고정해 둔 트윗을 인용합니다.

나는 소프트웨어를 만들고 싶다기보다, 이해를 만들고 그것을 소프트웨어로 표현하고 싶다.

그리고 지금은 그 일을 그 어느 때보다 잘할 수 있다고 말합니다. 단, 다른 계층에서 해야 합니다. 코드를 직접 쓰는 것이 아니라, 그 이해를 검증 계층(verification layer) 으로 표현하는 것입니다. “여기엔 테스트가 충분치 않다” 고 말할 수 있는 분석 능력이 바로 그 자리에 들어옵니다.

Symmathesy: 배우는 부분들로 이루어진 배우는 시스템#

대화의 중심 개념이 등장합니다. Symmathesy 는 Nora Bateson 이 만든 단어로, 배우는 부분들로 이루어진 배우는 시스템(a learning system made of learning parts) 을 뜻합니다.

이 단어는 그냥 “시스템(system)” 과 대비됩니다. 우리가 시스템을 떠올릴 때 흔히 기계적인 무언가를 생각하지만, symmathesy 는 그렇지 않습니다. Kent 은 (자신의 기억으로는 Russell Ackoff 의 말을 빌려) “시스템은 부분들의 합 이상이며, 중요한 것은 그 부분들 사이의 관계” 라고 짚습니다. Nora Bateson 은 여기서 한 걸음 더 나아갑니다.

기계나 결정론적 소프트웨어에서는 모든 부분과 관계를 — 적어도 이론적으로는 — 이해할 수 있습니다. 복잡할 뿐입니다. 그러나 살아 있는 시스템 에서는 부분들도, 그 부분들 사이의 관계도 끊임없이 변합니다. Nora 는 이 변화를 학습의 흐름(flows of learning) 으로 봅니다.

팀 안에서 우리는 늘 서로에게 배우고 서로를 바꿉니다. 소프트웨어도 거기에 참여합니다. 그래서 시스템 전체가 함께 배우고 함께 자라납니다. 당신은 그것을 모델링할 수 없습니다. 모든 부분과 관계를 예측할 수 없어요. 끊임없이 변하니까요.

그러므로 생물학적이고 인간적이며 사회학적인 모든 것은 symmathesy 입니다. 그리고 이것이 핵심입니다 — 우리는 분석 능력만으로는 이를 다룰 수 없습니다. 예측할 수 없기 때문에, 함께 흘러가야 합니다. symmathesy 를 연구하려면 그 안으로 들어가 사람들을 알아가고 그들이 어떻게 함께 일하는지 봐야 하며, 그렇게 들어가는 순간 당신은 이미 그 시스템에 영향을 미칩니다. Kent 은 이를 Hunter S. Thompson 의 곤조 저널리즘 — Hell’s Angels 와 함께 오토바이를 탄 — 에 빗댑니다.

에이전트라는 제3의 노드#

Jessica 는 소프트웨어 팀이라는 symmathesy 에 원래 두 종류의 노드가 있었다고 말합니다. 사람 과 코드 입니다. 코드도 시스템의 일부입니다. 당신이 바꾸기에 코드는 당신에게서 배우고, 예외를 던지거나 테스트가 깨질 때 당신은 코드에서 배웁니다. 그런데 이제 에이전트 라는, 완전히 세 번째 종류의 노드가 등장했습니다. 배우는 방식이 전혀 다르기 때문 입니다.

  • 코드와 달리, 에이전트에게는 “이제부터 이건 다르게 해” 라고 직접 프로그래밍하지 않습니다.
  • 사람과 달리, 에이전트는 살면서 본 모든 것으로 태도와 취향이 빚어지지 않습니다. (학습 데이터 안에서는 그럴지 몰라도, 우리는 거기에 영향을 줄 수 없습니다. 그건 블랙박스입니다.)
  • 대신 우리는 컨텍스트(context) 를 통해 에이전트에 영향을 줍니다. 메모리, 코드의 생김새, 문서가 에이전트의 학습을 통째로 바꿉니다.

그리고 에이전트의 학습은 기묘하게 짧은 시간 척도 위에서 일어납니다. 여기서 문서의 위상이 바뀝니다.

사람은 프로젝트를 시작할 때만, 그것도 최후의 수단으로나 문서를 읽습니다. 새 사람이 들어오는 건 1년에 한두 번이죠. 그런데 에이전트는 15분, 혹은 한 시간마다 그 프로젝트를 처음부터 시작하며 문서를 읽습니다.

문서가 비로소 정기적으로 쓰이게 되고, 그래서 최신으로 유지할 만한 가치가 생깁니다. 게다가 문서가 틀리면 우리는 알아챕니다 — 에이전트가 멍청해지기(get dumb) 때문입니다. 에이전트가 멍청해지면 더 넓은 시스템을 살펴보게 됩니다. 그래서 우리는 에이전트가 사는 환경의 청지기(steward) 가 됩니다. Jessica 는 에이전트가 이상한 판단을 하면 “왜 그렇게 생각했어?” 라고 묻고, 보통은 “이 문서에 이렇게 쓰여 있어서” 라는 답을 듣습니다. 그러면 서브 에이전트를 띄워 그 문서를 고치거나, 아예 /clear 후 문서를 갱신하고 다시 시작합니다.

여기서 Jessica 가 사랑하는 또 하나의 사실이 나옵니다.

에이전트는 잊을 수 있고, 사람은 잊을 수 없습니다.

코딩이 공짜 라는 점, 그리고 /clear 로 깨끗이 되돌릴 수 있다는 점은 사람과의 관계에서는 불가능한 일입니다. (만약 육아가 이렇게 된다면 — “방금 건 실패. /clear. 문 열고 들어오기 전으로 리로드” — 얼마나 좋겠냐는 농담이 오갑니다. 하지만 인간 관계는 그런 식으로 되돌릴 수 없습니다.)

루프의 주인 — 그리고 올가미가 되는 루프#

에이전트가 셋째 노드가 되면서 “어떻게 에이전트가 우리에게 효과적으로 소통하게 만들 것인가” 가 활짝 열린 질문이 됩니다. 멀티 에이전트 시스템에서 서브 에이전트를 잔뜩 띄워 놓고 모든 것을 따라 읽으려 하면, 곧 “못 하겠다” 는 한계에 부딪힙니다.

Kent 은 컨퍼런스 AliCon 에서 본 두 장면을 전합니다. Charity Majors 는 “human in the loop” 가 아니라 “it’s my loop(이건 내 루프다)” 라고 강조했습니다. 내가 여기 책임자라는 것이죠. 반면 Corey Quinn 은 “때로 그 루프가 올가미(noose)가 될 수 있다” 고 했습니다.

잘못된 수준에서 신경 쓰기 시작하면 — 에이전트가 한 모든 것을 이해하려 들면 — 그건 거의 도움이 안 됩니다. 그 수준까지 파고들면 안 됩니다.

또 다른 올가미는 “내가 코딩했으니 네가 테스트해” 라고 에이전트에게 던지는 것입니다. 거기에 머리를 들이밀지 말라고 Kent 은 말합니다. 에이전트에게 스스로 테스트하게 시키고, 방법을 모른다면 그때가 바로 Playwright 스크립트 같은 것을 작성하게 할 때입니다.

학습의 가속, 그리고 놓치기 쉬운 기술#

같은 도구가 반대편에서는 학습을 엄청나게 가속 합니다. Kent 은 Rust 를 한 번도 본 적 없어도 코딩하면서, 낯선 구문을 만나면 “이게 무슨 뜻이야?” 라고 물을 수 있다고 말합니다. 결정적인 차이는 그 질문을 구체적인 상황에서, 내가 그것에 관심이 생긴 바로 그 순간에 한다는 점입니다.

구글링과 달리, 일반적인 예제를 내 상황으로 번역할 필요가 없습니다. 에이전트가 내 실제 예제 를 해석해 주니까요.

Jessica 는 Honeycomb 의 젊은 개발자 Ruthie 의 이야기를 전합니다. 예전에는 질문에 답해 줄 사람의 가용성에 학습 속도가 묶여 있었습니다. 이제는 쉽고 일반적인 질문은 모두 Claude 에 던지고, “우리는 왜 이걸 이렇게 하지?” 같은 구체적인 질문만 충분한 배경을 갖춘 뒤 사람에게 가져갑니다. 게다가 “잘 모르겠어요, 다르게 설명해 주실 수 있어요?” 라고 했을 때 사람은 생각할 시간이 필요하지만, Claude 는 곧장 다른 설명을 내놓습니다.

다만 두 사람은 조건 을 답니다 — “우리가 그렇게 한다면” 말입니다. 여기서 놓치기 쉬운 기술 이 드러납니다.

언제, 어떻게, 얼마나 배울지 — 그게 빠져 있는 기술입니다. 배움이 이렇게 싸졌으니 훨씬 더 자주 할 수 있는데도, 그냥 가구를 조립해서 써 버리고 싶은 유혹이 크죠.

만약 같은 일을 더 빠르게 하는 데만 집중한다면 우리는 계단 함수를 놓칩니다. 기능을 쏟아내는(outputting features) 것은 쉽습니다. 어려운 것은 기능을 이해 하고, 언어와 런타임을 이해하고, 무엇을 신경 써야 하는지 아는 일입니다. (실제로 세상에 내놓으려면 요구사항을 충족하는 것만으로는 부족합니다. P99 지연 시간이 갑자기 중요해지고, JVM 전문성이 다시 한 묶음의 가치가 됩니다.)

Kent 은 반쯤 농담으로, PR 을 머지하려면 “방금 한 작업에서 무엇을 배웠어야 했는가” 를 묻는 객관식 퀴즈를 통과해야 하는 pre-commit hook 을 만들고 싶다고 말합니다. Jessica 는 Nicole Forsgren 박사가 만든, 작업 중에 “배울 기회가 있는데 시간 좀 있어?” 라고 물어 오는 Claude 플러그인을 소개합니다. (성가시면 “꺼져” 라고 말할 수 있다는 점도요.)

이 모든 “학습을 소홀히 하지 않기” 의 감각을, Kent 은 놀이(play) 라고 부릅니다.

놀이처럼 느껴진다는 것은 무언가를 배우고 있다는 신호입니다. 지금 우리에겐 그게 아주 많이 필요합니다. 우리는 지금 무엇을 하고 있는지 모르니까요.

이는 Kent 자신의 3x(Explore/Expand/Extract) 사고와 이어집니다. 탐색(explore) 단계에서는 이리저리 깨작거리는(farting around) 것이 명백한 미덕입니다. 잃을 게 없으니까요. 반대로 정밀하게 튜닝된 대규모 시스템 — IKEA 가구를 조립해 세워 둔 상태 — 에서 함부로 “배포 설정 좀 만져 볼까” 하는 것은 곤란합니다. 놀 수는 있지만, 안전하게 노는 법 을 찾아야 합니다. 그리고 “어, 혹시…(I wonder)” 하는 작은 목소리를 신뢰하는 법을 배우는 것 — 그게 좋은 신호입니다.

AI 를 향한 거부감, 그리고 인센티브와 공정함#

Kent 은 “이 AI 이야기 다 듣고 싶지 않다” 는 반발을 적잖이 받는다고 털어놓습니다. 흥미롭게도 Jessica 의 아이들 은 AI 를 한사코 쓰지 않으려 합니다. 기성세대가 고집을 부리고 아이들이 멋진 신문물을 받아들이는 통상의 구도가 뒤집힌 셈입니다. Jessica 의 진단은 이렇습니다.

기업의 푸시가 워낙 거세고 AI 가 늘 그들 얼굴에 들이밀어지니, 아이들은 그것을 거부함으로써 반항하는 거죠.

그럼에도 Jessica 는 “흥분하는 쪽을 택하겠다” 고 말합니다. 거대한 거품(bubble)의 한가운데에 있다는 것을 알면서도, 전에 못 하던 일을 할 수 있게 해 주는 이 도구가 너무 멋지기에 참여하겠다는 것입니다. 그리고 이 지점이 다시 symmathesy 로 이어집니다. symmathesy 를 이해하고 개선하려면 그 안에 들어가야 하기 때문 입니다. Jessica 는 symmathesist 를 “symmathesy 에 참여하면서 그것을 의식적으로 개선하려 애쓰는 사람” 으로 정의합니다.

대담의 후반부는 저작자로서의 고민과 공정함 으로 향합니다. 저자인 Kent 의 일부가 모델들 속에 들어가 있다는 점에 대해, Jessica 는 의외로 담백합니다.

제 모든 것을 가져가세요. 온 세상이 저처럼 더 많이 생각하면 좋겠습니다. 부디 제 결과물로 학습시켜 주세요.

그는 책 쓰기가 원래 사랑의 노동이자 봉사 이며 돈을 위해 쓰는 것이 아니라고 말합니다. (Patreon 구독료가 8달러쯤 된다는 농담과 함께요.) 반면 Kent 의 고민은 더 날카롭습니다. 소프트웨어 설계와 augmented development 에 관한 책을 쓰던 중 안 좋은 소식을 듣고 멈춰서 자문했다고 합니다 — “내가 정말 이걸 하고 싶은가? 내 인센티브는 무엇인가?”

다른 누군가에게 큰돈을 벌어다 줄 맷돌의 곡식이 될 텐데, 남들은 경제적으로 이득을 보고 나는 못 본다는 그 느낌이 싫습니다.

Jessica 의 대답은 이 대담에서 가장 철학적인 대목입니다.

저는 그걸 넘어섰어요. 저한테는 그 ‘공정함 버그’ 가 없습니다. 세상이 공정하다거나 공정해야 한다는 생각이야말로 많은 괴로움을 낳죠. 제 몫의 작은 세상을 더 공정하게 만들려 애써야 할까요? 네. 세상이 공정하기를 기대해야 할까요? 저는 비참해지고 싶지 않습니다.

음악 산업에서 더 많은 돈이 레이블이 아니라 아티스트에게 가기를 바란다는 데에는 둘 다 동의합니다. 다만 Jessica 는 “인센티브” 보다 “자원(resources)” 이라는 틀을 선호합니다. 사람들에게 그저 충분한 자원이 주어진다면, 외적 보상이 없어도 영감을 받은 일을 할 것이라는 관점입니다. 그는 투표권이 있다면 돈이 아티스트에게 가도록 투표하겠지만, “충분히 공정하지 않다는 이유로 시스템에 참여하지 않는 일은 하지 않겠다” 고 정리합니다. Kent 의 마무리는 “우리가 하는 것은 일이지 그 열매가 아니다(Ours is the work, not the fruits)” 라는 바가바드기타의 한 구절입니다.

무엇이 잠 못 들게 하는가#

Kent 의 마지막 질문은 직설적입니다. “이 상황의 무엇이 당신을 한밤중에 깨울 만큼 두렵게 합니까?”

Jessica 의 답은 솔직합니다. 대학에 보내야 할 두 아이가 있는데, 더 이상 “원하는 도시 어디서든 원하는 만큼 버는 일자리가 있을 것” 이라고 장담할 수 없다는 것입니다. 일자리의 성격이 달라졌고, 시장이 달라졌습니다.

소프트웨어에 대한 수요는 오늘보다 극적으로 늘어날 거라 생각합니다. 더 싸졌으니 훨씬 더 많은 소프트웨어를 만들겠죠. 하지만 그렇게 되기까지는 시간이 걸립니다. 그리고 지금 당장, 사람들이 실제로 수요하고 돈을 내는 소프트웨어는 적절한 상황에서 10배 더 적은 인원 으로 만들 수 있습니다.

그래도 그는 비관에 머물지 않습니다. 누군가는 IKEA 가구를 설계 해야 하고, 조립 설명서를 쓰고 선반이 어떻게 맞물릴지 정하고 실제로 맞는지 확인해야 합니다. 공장 일을 로봇이 가져가면 누군가는 그 로봇을 설치하고 그 작동 방식을 알아야 합니다. Jessica 자신은 모델 개발에는 관심이 없지만, 하네스(harness)와 컨텍스트, 그리고 에이전트가 하는 일을 관찰하고 개선하는 것 에는 깊은 흥미를 느낍니다. “할 일은 많다” 는 것입니다. 다만 시장이 예전 같지 않다는 사실은 여전히 그를 깨어 있게 합니다.

대담은 짧은 인사로 닫힙니다. Jessica 의 “계속 마음 써 주셔서 고맙습니다” 에 Kent 은 “가끔은 너무 많이 신경 쓰는 게 탈” 이라 답하고, Jessica 는 받습니다 — “신경 안 쓰는 것보다는 낫죠. 아무것도 원하지 않는 것이야말로 최악 중 하나니까요.”

정리하며#

이 대담을 한 문장으로 압축하면, “코드를 깎는 일은 commodity 가 되었지만, 배우는 시스템을 가꾸는 일은 오히려 더 중요해졌다” 가 될 것입니다. 사람·코드·에이전트가 서로에게서 배우며 끊임없이 변하는 symmathesy 안에서, 우리의 역할은 그 환경의 청지기이자 — Jessica 의 표현으로 — 그 시스템을 의식적으로 개선하는 symmathesist 로 이동합니다.

기능을 더 빠르게 쏟아내는 데 만족하면 계단의 다음 칸을 놓칩니다. 더 빨라진 학습의 기회를 붙잡고, 검증 계층을 설계하고, 에이전트가 잘 배울 수 있도록 컨텍스트와 문서를 가꾸는 것 — 그것이 Kent 과 Jessica 가 그리는, 여전히 마음 쓰는 개발자의 일입니다.

모든 것은 그것을 어떻게 쓰느냐에 따라 악하기도 선하기도 합니다. 저는 좋은 방식으로 쓰겠습니다. (Jessica Kerr)

References#