“튜토리얼 지옥”을 대체한 “바이브 코딩 지옥”의 등장

 

 

 

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I'm in Vibe Coding Hell

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“튜토리얼 지옥”을 대체한 “바이브 코딩 지옥”의 등장 | GeekNews

 

• 최근 코딩 교육 환경에서 “튜토리얼 지옥” 대신 “바이브 코딩 지옥” 이 새로운 문제로 대두됨
• 튜토리얼 지옥이 "튜토리얼 없이는 아무것도 만들지 못하는" 상태였다면, 바이브 코딩 지옥은 "AI 없이는 코딩할 수 없고, AI가 생성한 코드가 어떻게 작동하는지 이해하지 못하는" 상태를 의미
• AI 도구의 과도한 사용이 학습 동기를 저하시키며, AI 리터러시가 낮은 사람일수록 AI를 더 많이 사용하는 역설적 상황이 발생하고 있음
• AI 도구는 적절하게 활용하면 학습 보조에 큰 도움이 될 수 있으나, 무작정 ‘답만 얻기’식 사용은 건설적 이해 형성에 방해가 됨
• 학습 과정에서 직접 고민하고 스스로 해결하려는 노력이 핵심, 튜토리얼·AI 보조 없이 문제 해결 경험을 쌓는 자세가 중요함

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문제의 배경: 튜토리얼 지옥에서 바이브 코딩 지옥으로

• 2019년 당시 코딩 교육의 주요 문제는 "튜토리얼 지옥" 이었음
  • 튜토리얼을 따라하는 데는 성공하지만 혼자서는 아무것도 만들지 못함
  • 실제 프로그래밍보다 프로그래밍 관련 동영상 시청에 더 많은 시간을 소비하며, 핵심 개념은 이해하지 못함
  • 결과적으로 피상적 지식만 쌓고, 내부 작동 원리는 이해하지 못해서 현실에서는 코드를 스스로 쓰지 못하는 상태
• Boot.dev는 이를 해결하기 위해 세 가지에 집중함
  • 심층 커리큘럼: 전통 대학 외부에서도 CS 기초를 배울 필요성 강조
  • 실습 중심 방식: 모든 개념 학습과 함께 코드를 직접 작성
  • 비디오보다 리치 텍스트 강화: 비디오는 수동적 소비에 그칠 위험성 있음
• 2019년에는 수백만 조회수를 기록하던 긴 YouTube 강의들이 현재는 5만 조회수도 달성하기 어려움
  • FreeCodeCamp, Traversy Media, Web Dev Simplified 등의 채널이 이러한 추세를 보임
• 그러나 "learn to code"에 대한 Google Trends 데이터는 여전히 높은 관심도를 유지하고 있음
• Boot.dev에 매일 약 1,300명의 신규 사용자가 등록하며, 최근 18개월간 튜토리얼 지옥에 대한 불만은 줄었지만 새로운 형태의 어려움이 나타남

바이브 코딩 지옥의 정의

• 튜토리얼 지옥의 특징
  • "튜토리얼 없이는 아무것도 만들 수 없다"
  • "문서를 이해하지 못하니 동영상이 필요하다"
  • "간단한 작업에도 복잡한 프레임워크가 필요하다"
• 바이브 코딩 지옥의 특징
  • "Cursor의 도움 없이는 아무것도 할 수 없다"
  • "멋진 타워 디펜스 게임을 만들었어요. 여기 링크에요 http://localhost:3000";
  • "이미지 lazy-load를 위해 Claude가 6,379줄을 추가한 이유를 모르겠어요"
• 현재 자기주도 학습자들은 많은 것을 만들고 있지만, 소프트웨어 작동 방식에 대한 멘탈 모델을 발전시키지 못하는 프로젝트를 구축함
• AI의 환각(hallucination)과 싸우고, 테스트 통과에만 집중하는 봇과 씨름하며 실제 문제 해결보다는 AI가 생성한 코드를 맹목적으로 신뢰함

AI 코딩의 미래와 현실

• 나는 단기적으로 AI가 개발자를 완전히 대체하지는 않을 것이라는 데 긍정적 입장
  • "AI가 일자리를 빼앗을 때까지 6개월"이라는 말이 나온 지 3년이 지났지만 여전히 개발자를 고용하고 있음
• GPT-5가 출시되었지만 GPT-4 대비 점진적 개선에 그쳤으며, AGI가 곧 도래하지 않을 것임을 보여주는 증거로 해석됨
• 매일 AI 도구를 사용하지만 실제로 생산성이 얼마나 향상되는지 확신하지 못함
  • AI가 더 생산적이게 만드는지, 아니면 더 게으르게 만드는지 불분명
• 2025년 연구 결과: 개발자들은 AI가 20-25% 생산성을 높인다고 가정했지만, 실제로는 19% 느려짐
  • 7조 달러 투자 대비 실망스러운 결과

AI와 학습동기 저하의 위험성

• AI 활용 문화가 학습자의 동기 부여에 부정적일 수 있음
• AI 열풍(버블?)에서 가장 우려되는 점은 "왜 배워야 하나? AI가 다 알잖아"라는 태도를 가진 세대가 등장한다는 것
• AI가 실제로 모든 화이트칼라 직업을 대체하지 못한다면, 주식 시장 버블뿐 아니라 교육받은 인력의 가뭄도 겪게 될 것
• 기술적 배경이 없는 투자자들은 “AI가 이미 코딩의 전부를 대체했다”고 오해하고, 시니어 개발자들은 여전히 AI 도구를 일상 업무에 통합할 유용한 방법을 찾지 못함
• AI 리터러시가 낮은 사람일수록 AI를 더 많이 사용하는 경향이 있어 우려됨
  • 궁극적인 ‘Dunning-Kruger(더닝-크루거)’ 함정으로 작용 - 지식이 부족한 사람이 오히려 자신이 잘 안다고 착각하는 현상
  • 학습자들이 "AI가 이미 알고 있으니" 자기계발이 무의미하다고 결론 내림

AI는 학습에 유익한가?

• 여전히 코딩 배우기에 대한 사회적 관심도 높음
• AI가 학습에 유익할 수도 있지만, 두 가지 구조적 문제가 존재함
• 첫 번째: 아첨(sycophant) 문제
  • AI 챗봇은 질문자 의견에 과도하게 동조하는 경향이 있음
  • “ROAS(광고수익률)에 대해” 채팅해보면, 같은 데이터를 놓고 질문 방향에 따라 정반대 결론을 내며, 모두 전문가적 어조로 확신 있게 답함
  • 이는 학습자에게 검증, 비판적 사고, 오류 지적을 경험할 기회를 박탈함
    • 전문가에게 묻는 이유는 우리가 틀렸을 때 알려주기 위함
    • IRC 채팅이나 Stack Overflow는 이를 잘 수행했음(아마도 너무 잘)
    • LLM(대형언어모델) 챗봇은 기존 학습자의 근본적 오해를 바로잡지 못하는 경향이 강함
    • 현재 학생들은 LLM과 편안한 대화를 나누며 필요한 것이 아닌 듣고 싶은 것을 듣게 됨
• 두 번째 문제: 학습자는 실질적 ‘의견’을 원함
  • AI는 지나치게 균형 잡힌 입장을 제시함
    • "어떤 사람들은 X라고 생각하고 어떤 사람들은 Y라고 생각한다"
    • 학습자가 어느 쪽에 동의할지 결정하기 더 어려워짐
  • "자본주의자 역할" 또는 "마르크스주의 혁명가 역할"을 하도록 프롬프트했지만 만족스러운 결과를 얻지 못함
  • 학습자는 실제 경험에서 나온 의견과 논평을 듣고 싶어함
    • DHH가 Turbo에서 TypeScript를 제거한 이유
    • Anders Hejlsberg가 TypeScript가 JavaScript 개발자에게 해결해주는 것
    • 각 저자의 편견과 맥락이 명확히 드러나는 실제 의견을 통해 미묘한 멘탈 모델이 형성됨
  • LLM 특유의 중립적·조심스러운 답변은 실제 지식 내면화에 방해가 됨

AI가 학습에 진짜 도움 되는 경우

• AI는 올바르게 사용하면 학습을 위한 놀라운 도구임
• 코딩을 배우기에 이보다 쉬운 시대는 없었음
• Boot.dev의 Boots(AI 교육 보조 도구) 사례
  • 학생들이 인스트럭터 솔루션(이상적인 정답)을 보는 것보다 AI 튜터(Boots)와 채팅하는 것을 거의 4배 더 많이 사용
  • Boots는 일반 챗봇과 달리 다음 방식으로 학습에 도움 줌
    • 답을 직접 알려주지 않도록 사전 프롬프팅됨
    • 소크라테스식 방법을 사용하여 학생이 문제에 대해 더 깊이 생각하도록 유도
    • 강사의 솔루션에 접근할 수 있어 정답에 대한 환각 가능성이 훨씬 낮음
    • 즐거운 캐릭터성 부여(마법사 곰)

바이브 코딩 지옥 탈출법

• 결론적으로, 튜토리얼 지옥이든 바이브 지옥이든, ‘남에게 맡기지 말고 스스로 해보는 경험’ 이 매우 중요함
  • 튜토리얼 지옥: 비디오 끄고 직접 코드 작성 경험 쌓기
  • 바이브 지옥: 코파일럿 등 AI 자동완성 꺼두고, 스스로 문제 해결 경험 쌓기
• 피해야 할 것:
  • 에디터 내 AI 자동완성
  • 에이전트 모드 및 AI 자동화 도구로 프로젝트 처리
• 활용할 수 있는 것:
  • 질문에 답하고, 개념을 설명하고, 예제를 제공하는 챗봇
  • 소크라테스식 방법으로 질문하도록 유도하는 시스템 프롬프트를 통해 깊은 사고 촉진
  • 주장을 할 때 출처를 인용하고 문서에 링크하도록 요청하는 시스템 프롬프트로 정보 신뢰성 확보

핵심 원칙

• 학습은 반드시 불편해야 함
  • 튜토리얼 지옥은 다른 사람이 코딩하는 것을 보면서 불편함을 피할 수 있게 해줌
  • 바이브 코딩 지옥은 AI가 코드를 작성하게 하면서 불편함을 피할 수 있게 해줌
• 진짜 학습은 막히고, 좌절하고, 가장 중요하게는 문제 해결을 강제당할 때 일어남
  • 이것이 인간의 신경망이 재배선되는 방식
• "학습은 어려워야 한다"는 개념을 지나치게 확대하면 형편없는 교육 설계의 변명이 될 수 있음
  • 저자는 이를 옹호하지 않음
  • 개념이 최선의 방식으로 설명되더라도, 학생은 여전히 그것과 씨름하고 새로운 맥락에서 스스로 사용해야 진정으로 이해할 수 있음
• 진짜 학습 은 직접 막히고, 좌절하고, 자신의 힘으로 돌파하는 과정에서 완성됨