8월 13일 시작된 브루어리랩 3차는 김승범 작가와 함께 **‘나를 위한 AI 바이브 코딩: 생각과 표현의 도구 만들기’**를 탐색하는 5주 과정입니다. 코딩을 잘하는 사람이 되는 것보다, 내가 생각하고 표현하는 데 필요한 도구를 직접 만들어보는 것이 이번 수업의 목표입니다.
서로가 AI를 어떻게 바라보고 있는지 각자의 거리를 재고, 컴퓨팅을 조금 다르게 바라보는 방법을 이야기한 뒤, 마지막에는 AI의 편리함을 일부러 거슬러보는 작은 실험으로 이어졌습니다.
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현장에서 만든 참여자 간 거리지도 그래프(클릭해서 크게 보세요.)
수업은 15개의 질문에 ‘예’와 ‘아니오’로 답하는 온라인 설문으로 시작됐습니다. 이어 답변 데이터를 주성분분석(PCA)으로 시각화해 참여자들의 ‘거리 지도’를 만들었습니다. 흥미로웠던 점은 거리 척도가 얼마나 비슷한지가 아니라 어떤 질문에서 서로 멀어지는가를 표현한다는 점입니다.
이 날 참가자들은 AI의 윤리와 실용성, 비용, 개인적인 도구와 공공적인 서비스에 대한 생각에서 의견이 크게 갈렸고, 참여자들은 그 차이를 바라보며 첫 대화를 시작했습니다.
이어 등장한 키워드는 **‘시적 허용’**이었습니다.
예로 나온 것은 익숙한 로딩 아이콘이었습니다. 원래는 컴퓨터가 일을 마칠 때까지 사람이 기다리라는 표시지만, 이제 AI가 사람보다 빠르게 답하는 시대라면 반대로 사람이 생각할 시간을 벌기 위한 장치로 사용할 수도 있습니다.
기능은 같지만 용도를 바꾸자 전혀 다른 도구가 됩니다.
이처럼 기술을 정해진 방식으로만 사용하는 것이 아니라 자신의 필요에 맞게 비틀고 전유하는 것. 이번 수업에서 말하는 바이브 코딩 역시 컴퓨팅을 나의 생각과 표현을 위한 재료로 다시 바라보는 데서 시작했습니다.
첫날의 마지막 실습에서는 Google AI Studio를 열고 고전 게임 퐁(1972) 게임을 바이브 코딩으로 만들어보되, ‘게임’과 ‘퐁’이라는 단어는 사용하지 않는 것이 조건이었습니다.
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이미 하나의 개념으로 압축된 ‘퐁 게임’이라는 말을 쓰는 대신, 눈앞에서 벌어진 경험을 낮은 추상도의 언어로 풀어내야 했습니다.
이 실험의 목적은 퐁 게임을 잘 만드는 데 있지 않았습니다. AI가 너무 쉽게 알아듣고 너무 빠르게 완성해주는 시대에, 내가 알고 있는 것을 얼마나 다른 층위의 언어로 설명할 수 있는지 직접 경험하는 시간이었습니다.
운영자가 만들어 본 게임과 프롬프트
참여자가 만들어 본 게임, 축구 경기장과 마우스로 각도를 맞춰 슈팅하는 게임이 되었다.
참여자들이 낮은 추상화 레벨의 구체적인 단어를 사용하면서 동시에 일부 설명은 놓쳤음에도 불구하고 현재의 생성형 AI는 빈틈을 자동적으로 채우며 겉으로 보기엔 꽤 완성도 높은 결과를 만들어냈습니다. 간단한 단어 몇 개만으로도 익숙한 결과를 추론해내는 모습을 보며, “쉽게 잘 만들어졌다”는 감탄이 나오지만 풀리지 않는 다른 질문이 이어집니다.