AI는 우리가 따라잡을 수 있는 속도로만 실행되어야 합니다.

최근 두 친구와 AI 활용 경험을 나눴으며, 각기 다른 결과를 얻었다.

Eric은 중소 스타트업의 PM으로, Gemini를 사용하여 신속하게 프로토타입 웹 애플리케이션을 개발했다. 그러나 그것은 단지 단일 페이지 HTML 파일에 불과해, 안정적인 기업 제품을 만들기는 어렵다는 것을 깨달았다.

반면, Daniel은 AI를 이용해 코드를 작성하는 대신 기존 시스템에 새 컴포넌트를 정확히 프롬프트하여 목표를 달성했다. 그는 AI의 작업을 검토하고 로컬 배포를 통해 기능을 확인했다.

이 두 사례를 통해 AI를 신뢰성 있게 활용하는 것은 AI의 빠른 학습 능력을 견제하고 따라가야 한다는 문제를 제기한다.

AI의 작업을 검증하는 데 필요한 시간과 리소스를 고려할 때, 검증이 더 쉬운 영역에서는 AI 활용의 이점이 크며, 검증이 난해한 영역에서는 그 유용성이 제한될 수 있다.

이미지 생성과 같은 분야에서는 검증이 빠르고 직관적으로 이루어진다. 이는 AI 이미지 생성의 폭발적 성장을 설명할 수 있다.

검증 부채라는 개념은 검증이 중요한 산업에서 기술 리더들에게 중요한 문제로 떠오르고 있다.

검증 공학은 AI 기술 활용의 다음 단계로서, AI 작업의 정확성을 높이고 더 견고한 제품을 만들기 위한 전략이 될 수 있다.

AI 활용의 효과적인 검증은 복잡한 작업을 인간의 직관으로 처리하는 방법을 찾는 데 달려 있다. 이는 AI 기술의 성장과 활용을 극대화하는 데 중요한 요소가 될 것이다.