안녕하세요, 앤소장입니다.
요즘 부모들 사이에서 가장 자주 나오는 질문이 있습니다. "우리 아이, 뭘 준비시켜야 하나요?" AI가 이렇게 빠르게 바뀌는데, 지금 배우는 것들이 나중에도 쓸모가 있을지 모르겠다는 겁니다.
저도 마찬가지입니다. H.E.L.P 활동을 하면서 만나는 부모님들도, 하브루타 살롱에 오시는 분들도, 모두 비슷한 고민을 안고 있습니다. "지금 시키는 게 맞는 건가?" "이게 정말 도움이 될까?"
이런 질문에 답을 줄 만한 사람이 있습니다. 안드레 카파시. 캐나다 출신인데, ChatGPT를 만든 OpenAI의 공동창업자입니다. 테슬라에서 자율주행차를 설계했던 사람이기도 하고요. 지금은 Eureka Labs라는 회사를 만들어서 AI 교육을 하고 있습니다.
그가 이렇게 말했습니다.
"저는 프로그래머로서 이렇게 뒤처진 적이 없습니다."
세계 최고 수준의 개발자가 뒤처지고 있다고 느낀다면, 우리는 대체 어디에 서 있는 걸까요. 그리고 우리 아이들은요.
그런데 그의 말을 계속 듣다 보니, 뒤처진다는 게 문제가 아니었습니다. 판 자체가 바뀌고 있었습니다. 그가 한 말 중에 제일 오래 남은 문장이 있습니다.
"사고는 아웃소싱할 수 있지만, 이해는 아웃소싱할 수 없습니다."
이 문장을 듣는 순간, 제가 아이들한테 뭘 물어왔는지 떠올랐습니다. "생각해봐." 그런데 생각은 이제 AI가 대신 해줄 수 있습니다. 아이에게 정말 필요한 건 다른 거였습니다.
오늘 이 인터뷰를 준비한 이유입니다.
이 글은 유튜브 Sequoia Capital 채널에서 2026년 4월 30일에 게재된 "Andrej Karpathy: From Vibe Coding to Agentic Engineering"을 바탕으로 제작되었습니다.
Q. 코딩을 배워두면 AI 시대에도 쓸모가 있을까요? 코딩 학원 보내야 하나요?
저는 솔직하게 말씀드리겠습니다. 지금 우리가 알고 있는 코딩, 그러니까 한 줄 한 줄 규칙을 써내려가는 그 방식의 프로그래밍은 근본적으로 바뀌고 있습니다.
예전에는 프로그래머가 직접 코드를 한 줄씩 작성했습니다. 그 다음 단계에서는 데이터를 주고 AI를 훈련시키는 방식으로 바뀌었고요. 그런데 지금은 완전히 다릅니다. AI에게 말로 설명하면 AI가 알아서 코드를 만들어줍니다. 이걸 제가 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이라고 이름 붙였습니다. 코드를 한 줄씩 쓰는 게 아니라, 내가 원하는 걸 말로 설명하면 AI가 척척 만들어주는 겁니다. 마치 분위기(vibe)만 전달하면 되는 것처럼요.
구체적인 예를 들어보겠습니다. 어떤 프로그램을 설치하려면, 예전에는 설치 스크립트라는 걸 작성해야 했습니다. 다양한 컴퓨터 환경에 맞추려면 이게 엄청나게 복잡해집니다. 그런데 지금은 어떨까요? 설치 방법을 문장으로 적어서 AI에게 주면 끝입니다. AI가 알아서 당신의 컴퓨터 환경을 보고, 지능적으로 판단해서 설치하고, 문제가 생기면 스스로 고칩니다.
이게 뭘 의미하냐면요. 코딩을 배울 필요가 없다는 게 아닙니다. "프로그래밍이 뭔가"에 대한 정의 자체가 달라졌다는 겁니다. 아이에게 "코드 문법을 외워라"가 아니라 "문제를 정확하게 정의하고 AI에게 명확하게 설명하는 법을 배워라"가 되어야 합니다.
Q. 그러면 프로그래밍이 뭘로 바뀌었다는 건가요? 아이들이 뭘 할 수 있게 되는 건가요?
예를 하나 드리겠습니다. 제가 메뉴젠(MenuGen)이라는 앱을 만들었습니다. 식당에 가면 메뉴판에 글자만 있고 사진이 없잖아요. 음식 이름의 30~50%는 뭔지 모릅니다. 그래서 메뉴판을 사진 찍으면 각 음식의 이미지를 보여주는 앱을 만든 겁니다.
저는 이걸 만들기 위해 OCR로 메뉴 항목을 읽고, 이미지 생성기를 연결하고, Vercel에 배포하고, 상당한 양의 코드를 작성했습니다. 그런데 소프트웨어 3.0 버전을 보고 충격을 받았습니다. 메뉴판 사진을 찍어서 제미나이(Gemini)에게 주고 "이 메뉴에 음식 사진 좀 넣어줘"라고 말하면 끝이었습니다. 제가 만든 앱 자체가 필요 없어진 겁니다.
이것이 핵심입니다. 기존에 있던 것이 빨라지는 게 아닙니다. 전에는 불가능했던 새로운 것이 가능해지고 있습니다. 코드 없이도 정보를 재가공하고, 재구성하고, 완전히 새로운 형태로 만들어낼 수 있게 되었습니다. 저는 이쪽이 훨씬 더 흥미롭다고 생각합니다. 기존의 것을 빠르게 하는 것보다, 전에는 존재할 수 없었던 것을 만드는 것이요.
Q. 아이들에게 깊이 배울 가치가 있는 게 뭐가 남나요? AI가 뭐든 답을 주는데 공부가 무슨 소용인가요?
최근에 본 글 하나가 계속 생각납니다. 거의 이틀에 한 번씩은 떠오릅니다. "사고는 아웃소싱할 수 있지만, 이해는 아웃소싱할 수 없다."
이게 무슨 말이냐면요. AI에게 복잡한 계산을 시키거나 정보를 찾게 할 수 있습니다. 이게 사고를 아웃소싱하는 겁니다. 하지만 "왜 이게 중요한가", "우리가 지금 뭘 만들고 있는가", "이걸 어떤 방향으로 가져가야 하는가" 같은 판단은 여전히 사람이 해야 합니다. 이게 이해입니다.
저도 마찬가지입니다. 정보가 제 머리 안으로 들어와야 합니다. AI가 아무리 빠르게 처리해줘도, 결국 방향을 잡는 건 제가 이해하고 있는 것을 바탕으로 합니다.
그래서 요즘 제가 관심 있게 하는 게 있습니다. LLM으로 개인 위키(불특정 다수의 사용자가 웹 브라우저를 통해 직접 문서의 내용을 작성하고 수정할 수 있는 협업용 웹사이트 시스템)을 만드는 겁니다. 제가 읽는 기사나 자료를 AI가 정리해서 위키로 만들어줍니다. 그러면 같은 정보를 다른 각도에서 볼 수 있습니다. 질문을 던지면서 새로운 연결고리를 발견하고요.
이게 왜 중요하냐면, 이 과정에서 제 이해가 깊어지기 때문입니다. AI는 정보를 빠르게 정리해주지만, 그 정보가 무슨 의미인지, 어떻게 연결되는지는 제가 이해해야 합니다.
결론은 이겁니다. AI는 뛰어난 조수입니다. 하지만 좋은 감독이 되려면 이해가 있어야 합니다. 그리고 이해는 여전히 사람만이 할 수 있는 영역입니다.
Q. AI가 대체 못하는 직업이 정말 있긴 한가요?
제가 좋아하는 예시부터 말씀드리겠습니다. AI에게 이렇게 물어봅니다. "세차하러 세차장에 가려는데 50미터 거리예요. 운전할까요, 걸어갈까요?" 지금 최첨단 AI가 뭐라고 답하는지 아세요? "가까우니까 걸어가세요."
이 AI가 동시에 10만 줄짜리 코드를 고치고 보안 구멍을 찾아내는데도 말이에요. 세차장에 차를 가지고 가야 세차를 한다는 상식은 없는 겁니다.
왜 이런 일이 생길까요. AI는 "정답이 있는" 문제를 잘 풉니다. 수학 문제처럼 답이 맞는지 틀린지 명확하게 확인할 수 있는 것들이요. 코드도 마찬가지입니다. 실행해보면 작동하는지 안 하는지 바로 알 수 있습니다.
AI 연구소들이 AI를 훈련시킬 때, 이렇게 정답을 확인할 수 있는 문제들을 엄청나게 많이 풉니다. 맞으면 보상을 주고, 틀리면 고치고. 그래서 이런 영역에서는 AI가 폭발적으로 똑똑해집니다.
하지만 세차장 문제는 다릅니다. "차를 가지고 가야 세차를 한다"는 건 상식이지, 수학 공식처럼 정답이 딱 정해진 게 아니거든요. AI는 이런 상식적 판단이 약합니다.
그래서 AI 능력이 들쭉날쭉한 겁니다. 어떤 건 천재처럼 하고, 어떤 건 바보같이 합니다.
이게 직업과 무슨 상관이냐고요? 정답을 확인하기 쉬운 일일수록 AI가 빠르게 대체합니다. 반대로 "이게 좋은 건지 나쁜 건지" 애매한 일, 상황에 따라 판단이 달라지는 일은 아직 사람이 필요합니다.
궁극적으로는 거의 모든 일이 어떻게든 평가할 수 있게 될 겁니다. 글쓰기도 여러 AI에게 평가를 받으면 점수를 매길 수 있으니까요. 다만 쉬운 일이 먼저 자동화되고, 어려운 일은 나중에 자동화되는 차이가 있을 뿐입니다.
중요한 건 이겁니다. 사람이 계속 확인하고 있어야 합니다. AI를 완전히 믿고 맡기면 안 됩니다. AI가 하는 일을 지켜보면서, "이거 이상한데?" 할 수 있어야 합니다.
Q. "바이브 코딩"이면 누구나 개발자가 될 수 있나요? 아이가 코딩을 잘 못해도 괜찮을까요?
바이브 코딩과 에이전틱 엔지니어링은 다른 겁니다. 이 둘은 완전히 다릅니다.
바이브 코딩은 이런 겁니다. 코딩을 전혀 모르는 사람도 AI에게 "이런 거 만들어줘"라고 말하면 간단한 프로그램이 나옵니다. 예전에는 전문가만 만들 수 있던 걸, 이제는 누구나 만들어볼 수 있게 되었어요. 입문 장벽이 확 낮아진 겁니다.
"그럼 우리 아이도 개발자 될 수 있겠네요?" 이렇게 생각하실 수 있는데, 여기서 중요한 게 나옵니다.
에이전틱 엔지니어링은 다릅니다. 전문가 수준의 품질을 유지하면서 훨씬 빠르게 가는 겁니다. AI로 대충 만들면 안 됩니다. 보안에 구멍이 생기면 안 되고, 문제가 생기면 책임도 져야 하고, 그러면서도 속도는 10배 빠르게 내야 합니다.
쉽게 말하면 이렇습니다. AI는 강력하지만 가끔 실수합니다. 이 AI들을 잘 조율해서, 품질은 그대로 유지하면서 속도만 올리는 것. 이게 에이전틱 엔지니어링입니다. 이건 기술입니다. 누구나 할 수 있는 게 아닙니다.
부모 입장에서 중요한 건 이겁니다. 예전에는 "10배 뛰어난 엔지니어"라는 말이 있었습니다. 지금은 그 배율이 10배가 아닙니다. AI 도구를 제대로 다루는 사람과 그냥 쓰는 사람의 차이가 상상 이상으로 벌어지고 있습니다.
바이브 코딩으로 누구나 시작할 수 있게 되었지만, 진짜 경쟁력은 "AI를 어떻게 잘 활용하느냐"에서 갈립니다. 문법 외우기가 아니라, AI와 협업하는 법을 배워야 하는 이유입니다.
Q. AI 시대에 채용 기준은 어떻게 바뀌나요? 아이가 취업할 때 뭘 보게 되나요?
대부분의 회사들이 아직 바뀌지 못했습니다. 여전히 알고리즘 문제 풀이 같은 걸 시킵니다. 그건 옛날 방식이에요.
제 생각에 채용은 이렇게 바뀌어야 합니다. 작은 퍼즐 문제가 아니라 큰 프로젝트를 주는 겁니다. 예를 들어볼게요. "AI 에이전트들을 위한 SNS를 만들어보세요. 보안도 단단히 하고, AI 에이전트들이 실제로 활동할 수 있게 시뮬레이션도 돌려보세요." 그렇게 만들어진 걸 제가 AI로 공격해봅니다. 10개의 AI 공격 도구를 풀어서 깨뜨리려고 시도하는 거죠. 그래도 안 깨져야 합니다. 이런 방식으로 사람을 평가하는 겁니다.
핵심은 도구를 활용하는 능력입니다. 예전에도 뛰어난 엔지니어들은 자기가 쓰는 도구를 완전히 파악하고 최대한 활용했습니다. 지금은 그 도구가 AI 코딩 도구로 바뀐 것뿐입니다. 자기만의 환경을 잘 세팅하고, 도구의 기능을 전부 활용할 줄 아는 사람이 앞서갑니다.
부모 입장에서 중요한 건 이겁니다. "코딩 문법 외우기"를 잘하는 아이보다, "AI 도구를 활용해서 큰 프로젝트를 완성하는" 아이가 필요한 세상이 오고 있습니다.
Q. AI가 10만 줄 코드를 고치면서도 엉뚱한 판단을 하는 이유가 뭔가요?
저는 이렇게 생각합니다. 우리는 동물을 만들고 있는 게 아닙니다. 유령을 소환하고 있는 겁니다.
무슨 말이냐고요? 동물은 진화를 거쳐 만들어졌습니다. 배고프면 먹이를 찾고, 위험하면 도망가고, 호기심도 있습니다. 이런 본능들이 모여서 일관된 지능을 만듭니다. 동물은 예측 가능합니다.
그런데 AI는 다릅니다. AI는 데이터로 만들어진 존재입니다. 마치 유령처럼, 데이터라는 자료에서 소환된 겁니다. 소리를 지른다고 더 잘 작동하지 않고, 칭찬한다고 달라지지도 않습니다. 감정이나 본능이 없습니다. 그냥 통계적 패턴일 뿐입니다.
그래서 AI는 들쭉날쭉합니다. 어떤 건 천재처럼 하고, 어떤 건 바보같이 합니다.
재미있는 예를 들어볼게요. GPT-3.5에서 GPT-4로 업그레이드될 때 체스 실력이 갑자기 엄청 올라갔습니다. 많은 사람이 "AI가 전반적으로 똑똑해진 거구나" 생각했습니다. 그런데 실제로는 누군가가 엄청난 양의 체스 게임 데이터를 훈련 과정에 넣었기 때문이었습니다.
이게 핵심입니다. AI 연구소가 어떤 데이터를 넣느냐에 따라 AI가 잘하는 게 달라집니다. 체스 데이터를 많이 넣으면 체스를 잘하고, 코드를 많이 넣으면 코딩을 잘합니다. 하지만 일상적인 상식 판단은? 그건 데이터로 가르치기가 어렵습니다.
부모 입장에서 중요한 건 이겁니다. AI는 설명서 없는 도구입니다. 어떤 상황에서는 기가 막히게 잘 작동하지만, 어떤 상황에서는 이상하게 작동합니다. 그걸 구분할 줄 알아야 합니다.
그래서 사람이 계속 지켜봐야 합니다. AI가 하는 일을 확인하면서, "어, 이거 이상한데?"라고 잡아낼 수 있어야 합니다. AI를 100% 믿고 맡기는 순간, 문제가 생깁니다.
Q. AI 에이전트가 사람 대신 일하는 세상에서, 그러면 사람에게 남는 건 뭔가요?
미래는 이렇게 생길 겁니다. 제 AI가 당신의 AI와 대화해서 미팅 시간을 잡습니다. 모든 게 AI 중심으로 다시 만들어질 겁니다. 지금은 사람이 직접 하게 만들어져 있지만, 앞으로는 AI에게 지시만 하면 되는 세상이 옵니다.
하지만 그 세상에서도 여전히 사람이 해야 하는 게 있습니다. 미학, 판단, 취향입니다.
간단한 예를 들어볼게요. 제가 만든 앱이 있습니다. 사용자가 구글 계정으로 가입하고, 결제는 따로 하는데요. AI가 이 앱을 만들면서 이런 실수를 했습니다. 결제 정보를 연결할 때 이메일 주소로 사용자를 구분하려고 한 겁니다.
뭐가 문제냐고요? 가입할 때 쓴 이메일과 결제할 때 쓴 이메일이 다를 수 있잖아요. 당연한 거죠. 그런데 AI는 "고유한 사용자 번호를 만들어야겠다"는 생각을 못했습니다. 이런 설계 판단은 아직 사람이 해야 합니다.
그래서 사람이 해야 할 일은 이겁니다. 큰 그림을 그리는 것. "이 앱이 어떻게 작동해야 하는가", "사용자가 이렇게 쓸 때 저렇게 쓸 때를 다 고려했는가", 이런 설계와 계획은 사람이 합니다. AI는 그걸 빠르게 실행합니다.
코딩으로 비유하면 이렇습니다. 함수 이름이 뭐였는지, 어떤 옵션을 써야 하는지, 이런 세부사항은 외울 필요가 없습니다. AI가 다 압니다. 하지만 "데이터를 어떻게 구조화할까", "이렇게 하면 느려지지 않을까", 이런 큰 그림은 알아야 합니다.
이건 코딩뿐 아니라 모든 분야에 적용됩니다.
결론은 이겁니다. AI는 실행을 빠르게 합니다. 하지만 "이게 정말 좋은 방법인가?", "이게 우리가 원하는 건가?"를 판단하는 건 사람만이 할 수 있습니다.
아이들에게 필요한 건 세부 기술이 아니라 판단력입니다. "이게 맞나?", "더 나은 방법은 없을까?" 이렇게 묻는 습관. 그게 AI 시대에 사람에게 남는 능력입니다.
배운 점을 요약합니다
- 프로그래밍의 정의가 바뀌었습니다 코드를 한 줄씩 쓰는 게 아니라 AI에게 무엇을 원하는지 명확하게 지시하는 것이 새로운 프로그래밍입니다. 아이에게 코딩 문법을 외우게 하는 것보다, 문제를 정확히 정의하고 설명하는 연습을 시키는 게 먼저입니다.
2. AI의 능력은 들쭉날쭉합니다
10만 줄 코드를 리팩토링하면서도 세차장에 걸어가라고 합니다. 이건 AI 연구소가 어떤 데이터로 훈련했느냐에 따라 달라지는 거라서, 아이들에게 "AI가 다 해준다"고도 "AI는 못 믿는다"고도 말할 수 없습니다. 어디서 잘 작동하고 어디서 안 되는지를 탐색하는 능력이 필요합니다.
3. 사고는 아웃소싱할 수 있지만 이해는 아웃소싱할 수 없습니다
AI가 정보를 처리하고 답을 만들어주더라도, 그것이 왜 중요한지, 무엇을 만들어야 하는지를 판단하는 건 사람의 이해 안에서만 일어납니다. 오늘 아이에게 할 수 있는 건, "답이 뭐야?"가 아니라 "네가 이해한 걸 나한테 설명해줘"라고 물어보는 겁니다.
4. 취향과 판단이 가장 마지막에 남는 능력입니다
API 세부사항은 잊어도 괜찮지만, 왜 이것이 이렇게 설계되어야 하는지에 대한 감각은 사람만이 가질 수 있습니다. 아이가 뭔가를 만들 때 "이것보다 더 나은 방법은 없을까?"라고 스스로 묻게 하는 것이 취향을 키우는 시작입니다.
초록지붕 구독자 여러분께
— H.E.L.P AI시대 부모살롱에 초대합니다 🌿
안녕하세요, 앤소장입니다.
여러분께 직접 드리고 싶은 소식이 있어서 이렇게 글을 씁니다.
초록지붕 구독자가 500명이 되었어요. 68주, 한 주도 안 빠지고 쓸 수 있었던 건 읽어주시는 분들이 계셨기 때문입니다.
매주 제 글을 열어주시는 그 한 번의 클릭이 저한테는 "계속 써도 돼" 하는 신호였어요.
진심으로 감사합니다.
그래서 준비했습니다
6월 매주 화요일 저녁, H.E.L.P AI시대 부모살롱을 엽니다. 구독자분들은 무료로 초대합니다.
참가비 1만원 → 구독자 무료 🌿
뉴스레터로만 만나던 여러분과 줌으로 얼굴 보고 이야기 나누고 싶었어요.
AI시대 아이 교육, 글로 쓸 때는 혼자 고민하는 것 같지만 같은 마음인 분들이 이렇게 많잖아요.
한번 모여서 이야기해봐요. 강의가 아니라 대화입니다. 하브루타 방식으로 질문하고, 듣고, 함께 생각합니다.
일정
📅 6/2, 6/16, 6/23, 6/30 매주 화요일 저녁 8시 📍 줌으로 만나요
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감사합니다 💚 앤소장 드림
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