이제 클로드 없이 못 살겠네...

개인적으로 클로드를 구독한지 좀 되고 회사에서 제공받은지도 좀 된다. 토큰이 무제한으로 제공되는 상황이라 잘 보진 않았지만 새로운 일을 시작한지 2주 정도 지났는데 200불 가까이 쓴 걸로 나온다.

사실 그동안엔 claude의 도움을 받을 일이 별로 없었어서 업무에는 별로 사용하지 않았는데 최근 하는 일이 좀 바뀌면서 사용빈도가 엄청나게 올라갔다.

어떤 식으로 교육을 시켰는지 모르지만 shell script에서 파일 조작을 하는 것에 대단히 능하다. 다른 앱과 연동해서 작업하는 것은 말할 것도 없고. 발표자료 작성은 잘하긴 하는데 토큰을 엄청 먹어대는 것 같고.

아마도 이 과정에서 CPU가 개입되고 그 결과를 가지고 LLM (GPU)과의 계획 실행 결과 피드백이 이루어지는 루프가 일어나는 과정을 잘 학습/구현해놓은 것이지 싶다. 이래서 ai시대에 GPU뿐 아니라 CPU가 중요하다는 둥 하는 걸테지만.

내가 당장 하고 있는 일의 작업속도를 놓고 보면 못 해도 10배 이상 능률이 난다고 본다. 내가 좀 욕심이 많아서 대개 특정 주제의 태스크를 시작하면 경우에 따라 초반엔 고생만하다가 능률이 올라서 열심히 하더라도 그날 결과를 못보는 경우도 많은데, 지금은 그날 마음먹은 일을 여유있게 완성하는 건 물론이고 문서작업이며 혹여나 발생할 문제까지 다 체크해서 마감하더라도 시간이 꽤나 남는다.

속도와 정확성도 굉장히 높을 뿐 아니라 실수하는 사례까지 굉장히 낮아져서 이젠 클로드 없으면 못 사는 세상인 거다.

아쉽지만 chatGPT나 Gemini를 일에 개입시키지는 못한다. 시켜보지 않아도 클로드와 여간해서 비교할 수가 없다. 클로드가 완전 무결하다거나 아니면 나머지가 상대적으로 너무 떨어진다기 보단 약간의 차이 때문에 클로드를 쓰고 클로드를 쓰더라도 실수를 하거나 엉뚱한 결과가 나오는 경우도 왕왕 있다. 그래서 어쩔 수 없이 디버깅을 하거나 과하게 개입을 해서 고생(?)을 하게 되더라도 그것이 없던 시절과는 절대 비교할 수 없다.

컴퓨터 언어나 설계를 하는 일들은 사실상 개념이 중심이 되는 일이지 구체적인 컴퓨터 언어능력이나 설계능력이란 게 따로 있다고 생각하지 않는다. 어떤 언어로 구현을 하든 구현을 할 수 있는 지능이 그 사람에게 있느냐 없느냐, 문제가 생기면 어떻게 해결해야 할지 구체적인 안이 있느냐 없느냐가 중요하지 그것을 어떤 언어를 써서 하든가 어떠한 환경에서 하든가는 선택의 문제라고 생각한다. LLM은 그런 측면에 있어서 굉장히 뛰어나다.

다만 그런 LLM의 특성상 영역을 넘나드는, 그러니까 cross내지는 overlap이 되는 영역의 일을 할 때 약간 애매해지는 특징이 있긴 하다만 이런 특징도 수많은 사람들이 사용하다보니 모두가 잘 인지하고 있는 특징이라 곧 진보가 있을거라 생각된다.

이렇게 세상이 좋아졌지만 못 쓰는 사람들은 여전히 못 쓰고 아무리 이런 저런 방법으로 조언을 해줘도 쓸 생각을 아예 안하거나 만에 하나 쓴다고 해도 제대로 못 쓸 줄 모르니 죽어라고 능률이 개판인 거다.

내가 봤을 때 회사에 10명의 사람이 있다고 하면 이젠 7-8명은 ai를 꽤나 잘 쓸 줄 아는 세상인 듯 하다. 못 쓰는 (눈치없는) 2-3명 때문에 피곤해지는 세상이랄까. 이들은 안그래도 눈치가 없어서 평소 불평만 많고 일도 느린데 ai도 제대로 못 쓰니 스스로 알아서 배우지도 못하면서 남들 진도 빠르다며 불평까지 하고 있으니 거의 수퍼 민폐급이다. 7:3의 법칙은 여기에도 적용이 된다고 본다.

그래도 좀 제발 눈치 좀 챙기라는 말이 절로 나온다. ‘빨리 빨리’와 ‘눈치’에 밝은 한국인들에게 ai 세상은 그다지 어려움이 없을 거라 본다. 되려 날라다니면 날라다녔지.