지금 AI가 사용되는 분야 전반은 산업이 아닌 학술용이고 발전하고 있는거 맞는데

그래서 사람이 할 수 없던 일 무엇을 할 수 있는가에 대해서 여전히 의문임

GPT니 AI 써보면 환각 여전히 심하고, 오로지 AI가 있어야만 하는 어떤 유의미한 결과가 없음.

즉 바이브 코딩으로만 거대한 게임<<절대 안됨

바이브 코딩으로만 거대한 프로그램<<역시 절대 안됨

MCP를 써도 안되는건 안되는거임

결국 사실 함수~메서드 단위로 짜면서 코드 품질은 오르지 근데 이걸로 짜나 그냥 손으로 짜나 시간의 차이가 있을뿐 유의미한 개선이 이뤄졌다?

그런게 없음. 

물론 사람 10명쓰던걸 절반 정도 줄인 효과는 있는데 그 이상으로 줄이면 결국은 내가 코드 확인 하고 컨텍스트 확인해야해서 더 그럼

AI로 직업 자리가 없어지는거 맞지 않냐?

미국이 자국 우선주의로 전환함에 따라서 잉여 생산물이 남는데에 비해서 부가 한쪽에 몰리면서 소비할 사람이 없기때문에(아무리 부자라도 바지를 2벌 입을 수 없듯이)

IT 자체가 가지는 한계(B2C IT의 현행 비즈니스 모델로는 아무리 부자라도 결국 올릴 수 있는 한도가 있음. 즉 개인에게 제공하는 몇백만 명품 프로그램 이런게 불가능함)

때문에 결국 소비 둔화에따라서 생산자 감소 추세인거에 더해서 생산성 향상도구로써 AI가 탁월한 것은 사실이나 결국 이게 인간이 할 수 없던 무엇인가에 대해서는 여전히 NO임

거기에 더해서 AI 데이터센터부터, 전기 문제등도 여전히 문제고

AI가 학술용으로 무제한적 발전을 하고 있는 것은 맞음.

하지만 문제는 그걸 소비하고 있는 소비층의 둔화와 비즈니스의 문제임

문제는 AI 버블이 있지만, 그 버블을 유지해야 신흥 스타트업이 살기때문에 목숨걸고 펌핑하는거지

사실 지금 현행 AI 써보면 결국 코드짜는것도 내가 검수해야하고

MCP 써도 결국은 구조 다시 한번 잡아야하고

시간은 줄지만 내가 여전히 필요해야함. 이게 개선될거라 생각 안함

결국 LLM이라는 모델이 가지는 흩뿌리고 노이즈 제거해서 명확하게 만들기인 이상 결국 새로운 장르, 메타가 오려면

아예 기존의 자료에서 발전해야하는데 LLM으로는 그건 힘듬.

결국 기존에 있는 것을 재생산 하는것만 하는거니까