# 테크 비평
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닉스가 우승했는데 감독은 56세, NBA에서 공 한 번 던진 적 없다: AI 시대 중년의 재취업은 이 법칙 안에 숨어 있다
닉스가 52년 만에 처음으로 우승했습니다. 트로피를 든 감독 마이크 브라운은 56세, 닉스를 맡은 첫 시즌에 곧장 우승을 차지했고, 정작 본인은 NBA에서 공 한 번 던진 적이 없습니다. 리그 전체를 펼쳐놓고 보면, 코트를 누비는 선수는 스물 몇 살이고 벤치에서 결정을 내리는 사람은 하나같이 쉰에서 일흔 넘는 중장년입니다. 선수는 다리를 팔고 감독은 판단을 파는데, 이 둘은 정반대 방향으로 늙어갑니다. 이 법칙은 많은 사람을 불안하게 만드는 한 가지를 정확히 설명해줍니다. AI 시대에 중년은 어떻게 다시 취업하는가.
베테랑 개발자 16명이 AI로 코딩했더니, 20% 빨라졌다고 느꼈지만 실제로는 19% 느려졌습니다
METR의 무작위 대조 실험. 베테랑 오픈소스 개발자 16명이 평균 5년간 직접 유지보수해온 프로젝트에서 실제 작업을 했고, AI를 쓴 쪽이 19% 느려졌습니다. 하지만 더 무서운 건 다른 절반입니다. 그들은 사전에 AI가 24% 빠르게 해줄 거라 예측했고, 다 끝내고 느려지는 걸 직접 겪고 나서도 여전히 자신이 20% 빨라졌다고 믿었습니다. 체감과 실제가 거의 40퍼센트포인트 차이 나고, 방향마저 거꾸로입니다. 매일 팀 생산성 추정치로 일정을 짜고 공수를 보고하고 예산을 지키는 사람으로서, 저는 이 착각이 어디서 오는지, 어디서 성립하는지, 그리고 그것이 어떻게 우리 업계의 AI 관련 결정 전부로 스며들었는지를 분명히 짚어두고 싶습니다.
AI 업계가 eval로 몰려가면서 정작 진짜 질문은 피하고 있다
2026년, AI에 '평가 체계'를 구축하는 일이 대세가 됐다 — 황금 기준 데이터셋, 채점기, LLM 심판, CI 게이트. AI를 신뢰할 수 있게 만드는 공학적 규율로 포장됐지만, 껍데기를 벗기면 evals의 본질은 '누가 좋음을 정의하고, 누가 책임을 지는가'다. 그리고 그건 아웃소싱이 안 된다.