AI Odyssey
EN
I’m going to write down my experiences and conclusions after using AI to the point where I practically became one with it.
Let me be clear right off the bat: I’m not trying to debate right or wrong here. These are purely my own thoughts.
After pushing AI to its limits for nearly four years, my conclusion is that AI is a bubble. Or, to put it more simply, it’s like a cringe-worthy middle-aged guy trying desperately to act like a Gen Z-er. No matter how hard he tries to mimic them, he can never truly pull it off—it’s a futile attempt. It just looks like everyone is either hopping on the AI bubble or chasing a pipe dream to their graves.
I honestly don’t even want to associate with people who throw around buzzwords like E2E, AX, or “vibe coding” when they haven’t even spent sleepless months grinding with AI to actually produce tangible results.
Those people fall into one of two categories: either they’ve never built a real commercial service (not just a personal side project) using AI, or they have built one, and they are somehow satisfied with its mediocre quality. I firmly believe there are no other types besides these two.
I despise both, but if someone is actually satisfied with a commercial service built purely with AI, they are the more pathetic ones. It just shows how painfully low their standards are.
Anyway, moving forward, I’m canceling all my AI subscriptions, except for Gemini for research purposes. I’ll just write off the hefty fees as an expensive tuition.
Unless a true AGI drops, I’m no longer going to be duped by overblown marketing into wasting my time and money. People might ask, “Then how do you explain AI providers solving unsolved math problems or finding zero-day vulnerabilities?” Let me tell you: I sincerely hope nobody is naive enough to think that the massive LLMs these companies run internally, using all their massive computational assets, are the exact same commercial models you get to use.
Most decision-makers at Big Tech companies (I won’t name names, but they all basically parrot the same rhetoric with slight variations) talk about the shift to AI not as a coexistence with traditional computer science, but as a total replacement. They claim that only those who abandon traditional computing logic and mindsets and learn to orchestrate and build AI agents will survive. I am highly skeptical of this narrative.
First of all, “probability” and “capability” are two very different things. An 80% chance of being able to do something is absolutely not the same as actually being able to do it. Just because something can be partially replaced doesn’t mean it’s a complete, flawless replacement. AI and humans are fundamentally different. They might seem similar, but they are absolutely not the same. Given the inherent bottleneck between how AI approaches problem-solving and how humans do, I seriously question how anyone thinks true collaboration between the two is even possible. At the end of the day, one is just holding the other back from its objective. A human orchestrating an AI agent might actually be throttling the AI’s potential, or conversely, the direction and execution of the AI agent might just be dragging the human down.
Secondly, I consider the “skill” of building and orchestrating AI agents to be on par with, or even lower than, the skill of being good at Googling. We first need to define whether AI is actually a “tool.” If it’s a tool, an identical input must yield an identical output. The moment a result is randomized, it loses its qualification as a reliable tool. Furthermore, a true tool operates within a strictly defined scope, but AI completely defies this definition as well. For these reasons, it’s very hard to classify AI as a proper tool. Think about using a knife or a bow. When you use a knife, you stab or cut. The exact outcome might vary slightly depending on the user’s skill, but the fundamental result—swinging it to stab or cut—is perfectly consistent. The same goes for a bow. You draw the string and shoot an arrow to hit a target. The arrow doesn’t magically boomerang back at you, shoot straight up into the sky, or randomly nosedive into the dirt.
In contrast, the “skill” of utilizing AI agents produces wildly different outcomes depending on the time, environment, user, and budget. Honing your “AI skills” merely increases the probability of getting a better outcome; it never guarantees a consistently identical one. By my standards, I simply cannot accept a technique with such wildly inconsistent results as a legitimate technical skill.
You are entirely dependent on the performance of commercial AI agent models. And don’t even get me started on all the “Skills,” “Plugins,” and “MCPs”—it’s an endless list of things to learn that constantly change on a whim. Anyway, the ROI (Return on Investment) is garbage, and if anything, using it lowers my own standards; it absolutely does not make me smarter. To make matters worse, the “knowledge” you gain through AI isn’t even something you can own. It’s totally volatile—if the AI model disappears, that knowledge vanishes with it.
Some might argue, “What about local LLMs?” Honestly, that just makes me laugh. How on earth do you expect to beat the massive infrastructure backing commercial LLMs? The sheer gap in computing power is insurmountable. Instead of burning cash trying to build a local LLM rig, you’d be much better off just buying semiconductor stocks with that money.
Tinkering with LLMs is the equivalent of a senior design project in college. The mere thought of proudly flaunting that as a professional achievement in the real world gives me second-hand embarrassment.
I don’t consider any technology that lacks a solid foundation and can’t even survive for five years to be actual “tech,” which is why I absolutely do not view AI prompting/wrangling as a real technical skill.
Anyway, ever since the AI boom, there’s been an exhausting surge of people who just talk a big game without putting in the work. It honestly feels like we’ve mistakenly handed a dangerous weapon called AI to foolish people. In the past, when you had to deal with an idiot, you could just shut them down with basic facts and logic. Now, it’s exhausting because you have to argue with AI users heavily armed with confidently incorrect information and pseudo-logic.
Conclusion: AI is a fun toy. Do not take it seriously. Of course, the financial market and actual technological value have zero correlation, so feel free to keep buying AI-related stocks with peace of mind. Keep your heart cold, and your head hot.
KR
그동안 AI와 거의 물아일체 수준으로 사용해본 경험과 내 결론을 적어보겠다.
먼저 옳고 그름을 따지려는게 아닌 내 생각임을 분명히 하겠다.
여태까지 AI를 거의 4년가까이 굴려본 결과 AI는 거품이다. 아니, 더 쉽게 표현하자면 2030 따라하는 영포티같은 존재다. 영포티가 아무리 2030을 따라하려고 했도 닿을 수 없는것처럼 신포도와 같다. 그냥 모두가 AI라는 거품에 올라타거나 허왕된 꿈을 죽을때까지 쫒아가는 그림이다.
진짜 잠도 안자고 몇달내내 AI굴려서 결과 내보지도 않은 사람들이 E2E, AX, 바이브코딩 이러는거 보면 상종하기도 싫다.
그 사람들은 둘중 하나이다. AI로 개인 프로젝트가 아닌 상용 서비스를 만들어본적이 없는 사람이던가. 아니면 AI로 상용서비스를 만들었는데 그 퀄리티에 만족하는 사람이다. 딱 이 두분류 말고 없다고 생각한다.
둘다 극혐하지만 만약 AI로 만든 상용서비스가 본인의 만족감을 채워준다면 그게 더 한심한 놈이다. 그릇이 거기까지 밖에 안되는거.
아무튼 이제부터 AI는 리서치용 Gemini를 제외하고 구독을 끊을 예정이다. 비싼돈 수업료로 냈다 생각해야지.
AGI급 나오지 않는이상 허황된 마케팅에 속아넘어가 시간과 비용을 지불하지 않을것이다. 그럼 AI프로바이더서 수학난제 풀고 제로데이 취약점 찾고 그런건 어떻게 설명할꺼냐 그러는데 AI회사에서 사용가능한 모든 자산을 활용한 LLM과 본인이 사용하고 있는 상용모델이 같을꺼라 생각하는 사람이 없길 바란다.
대부분의 빅테크 기업들의 의사결정권자들(누군지는 특정하지 않겠다. 대부분이 비슷한 맥락의 말을 조금씩 바꿔서 말할뿐 기조는 같다고 본다) 은 AI로 전환이 기존 컴퓨터 과학과의 공존이 아닌 완전한 전환으로 이야기 하고 있다. 기존의 컴퓨터 논리구조, 사고방식을 벗어나서 AI 에이전트를 오케스트레이션 하고 빌드할 줄 아는 사람만이 살아남을 수 있다고 한다. 나는 이 이야기에 회의적이다.
먼저 가능성과 가능은 다르다. 가능성 80% 와 가능은 절대 다르다. 어느정도 대체가 가능하다는 점은 완벽히 가능한게 아니다. AI와 인간은 절대 다르다. 비슷한거지 같은게 아니다. 그런데 AI가 문제를 해결하는 방식과 사람이 문제를 해결하는 방식사이의 병목현상이 존재한 상태에서 어떻게 AI와 사람이 협업이 가능하다고 생각하는지 의문이다. 누가되었든 둘중 하나는 서로의 목적에 발목을 잡고 있는 상태일 뿐이다. 사람이 AI 에이전트를 오케스트레이션 한다는것 자체가 AI의 발목을 잡고 있는걸 수도 있고 AI 에이전트가 수행하는 작업과 방향성이 사람의 발목을 잡고 있는걸 수도 있다.
두번째로 AI에이전트를 활용한 빌드및 오케스트레이션 기술은 구글링을 얼마나 잘하는지와 동일하거나 더 낮은 기술이라 생각한다. AI를 도구로 볼 것인가 부터 정의해야 한다. AI가 도구이면 동일한 입력값에는 동일한 출력값이 나와야 한다. 결과값이 랜덤하게 나오는순간 그건 도구라 보기 어렵다. 또한 AI가 도구라면 정해진 범주 내에서 동작해야 한다. 하지만 이것마저 도구라는 정의에서 벗어난다. 해당 이유로 역시 AI는 도구라 보기 힘들다. 우리가 칼을 사용하거나 활을 사용할때 칼로 무언가를 찌르고 자른다. 이것은 도구를 쥔 인간의 역량에 따라 조금씩의 차이는 있지만 칼을 휘둘러서 찌르고 밴다라는 결과값이 나오는건 항상 일치한다. 활도 마찬가지로 활을 당겨서 화살을 쏴 어딘가에 맞춘다. 자신에게 화살이 돌아오거나 앞으로 쏜 화살이 하늘로 올라가거나 갑자기 땅으로 박히지는 않는다.
즉, AI 에이전트 활용 기술이라 함은 시간과 공간, 사용자, 비용에 따라 결과값이 천차만별로 달라진다. AI 스킬을 연마할 수록 결과값이 더 나아질 확율이 높아지는거지 항상 같은 결과값을 내는것은 아니다. 결과가 일정하지도 않은 기술은 내 기준으로서 도저히 기술이라 받아들이기 힘들다.
상용 AI Agent 모델 성능에 종속되어 있고 뭔놈의 Skill, Plugin, MCP는 배워야 할것도 많고 휙휙 바뀌고. 아무튼 투자대비 효율성도 떨어지고 내가 수준 낮아졌으면 낮아졌지 절대 내가 똑똑해지지 않음. 심지어 AI로 얻는 지식은 소유할 수 있는것도 아니고 AI모델이 사라지면 없어지는 휘발성임. 로컬LLM이 있지않냐? 웃음만 나옴. 상용 LLM모델이 돌아가고 있는 인프라를 어떻게 이김? 연산수준만 봐도 넘사인데. 로컬LLM 구축할바에 그냥 그돈으로 반도체시장 주식이나 사시길.
LLM모델 사용해보는건 대학교 졸작 수준이지 절대 이걸 밖에 자랑스럽게 내놓고 다닌다는건 상상만으로도 부끄러움.
난 기술이 줏대없고 5년이상 못가는 기술은 기술이라 생각하지 않기때문에 AI스킬이 기술이라고 생각도 안함.
아무튼 AI나온뒤로 말로만 쉽게 내뱉는 사람들이 점점 많아져서 피곤함.. 뭔가 멍청한 사람들에게 AI라는 무기를 잘못 쥐어준 느낌이다. 기존에는 멍청한사람 상대할때 사실과 논리로 쥐어 팼으면 됐는데 이제는 잘못된 지식과 어줍지않은 논리로 무장한 AI사용자랑 상대해야해서 피곤하다.
결론: AI는 재밌는 장난감이다. 진지하게 받아들이지 마라. 물론 시장과 기술은 전혀 상관관계 없으니 주식은 맘놓고 계속해서 AI관련주 사면 된다. 가슴은 차갑게 머리는 뜨겁게.