실행계획
정리.html 5장에서 뽑아낸 실행 부분만 따로 모았다. 각 단계마다 무엇을 하는가 · 무엇을 얻는가 · 왜 하는가를 붙였다.
AI 시대의 공부법 논쟁은 결국 탑다운이냐 바텀업이냐가 아니다. 쉬운 것을 고를 때 둘 다 끝까지 해 봤느냐다. 한 번 끝까지 뚫은 것은 평생 가고, 다시 뚫을 필요가 없다.
실행 — 지금 하려는 일 중에서 제일 간단한 것을 하나 고른다. 영상이 든 예는 간단한 투두리스트 앱이다. 복잡한 프로젝트가 아니라, 하루이틀이면 끝날 수 있는 크기여야 한다.
얻는 것 — 바닥부터 끝까지 다 만들어 볼 수 있는 크기의 과제.
왜 — 어려운 것으로 시작하면 중간에 AI에게 기대게 되고, 결국 4장에서 말한 "탑에서 깨작대다 끝나는" 함정에 빠진다. 쉬운 것이라야 진짜로 바닥까지 내려갈 수 있다.
실행 — AI에게 맡기지 않고 자기 머리로:
얻는 것 — "한 번 뚫은" 경험. 이 경험은 다음에 다시 만들 필요가 없다. 머릿속에 개념만 남으면 된다.
왜 — 한 번도 뚫어 본 적 없는 사람은 평생 그 자리가 비어 있다. 반대로 한 번 뚫으면, 인간은 일반화를 잘하기 때문에 시간이 지날수록 이 이해가 저절로 넓어진다.
실행 — 2단계에서 직접 뚫어 본 것과 똑같은 일을 이번에는 AI에게 시켜 본다. 결과를 내가 직접 아는 내용과 비교한다.
얻는 것 — AI가 내놓은 답이 그럴듯한 헛소리인지 제대로 된 답인지 구분하는 감각.
왜 — 한 번도 안 해 본 일은 AI가 틀려도 알아챌 수 없다. 직접 뚫어 본 일이라야 검증이 가능하다.
실행 — AI가 코드나 글을 필요 이상으로 길게 만들면, "이 부분은 필요 없다, 이렇게 하면 된다"고 정확히 짚어서 줄이라고 요구한다.
얻는 것 — 더 짧고 효율적인 결과, 그리고 토큰(비용) 절약.
왜 — 2단계에서 직접 뚫어 봤기 때문에 어디가 군더더기인지 안다. 모르면 이런 요구 자체를 할 수 없다.
실행 — 이미 뚫어 놓은 부분은 다시 처음부터 공부하지 않는다. 새 단계에서 추가로 필요한 부분만 탑다운·바텀업으로 살짝 보충한다.
얻는 것 — 단계가 올라갈수록 공부할 양이 줄어드는 구조. 그래프로 그리면 기하급수적으로 실력이 느는 모양이 된다.
왜 — 옛날에는 새 단계마다 처음부터 다시 공부해야 했다. AI가 이미 뚫어 놓은 부분을 계속 채워 주기 때문에, 이제는 그럴 필요가 없다.
실행 — AI 사용법을 익히는 데 조급해하지 말고, 컴퓨터 기초(자료구조, 알고리즘, 메모리 다루는 법)에 먼저 집중한다.
얻는 것 — 3장에서 말했듯, AI 시스템을 만드는 수준까지 가도 결국 다시 만나는 게 컴퓨터 기초 문제다. 먼저 뚫어 두면 나중에 다시 겪지 않는다.
왜 — 인간의 두뇌는 지금 시대에도 여전히 성능이 아주 좋다. 그 가치를 스스로 낮게 보지 않는 게 중요하다.