4월 8일, 샌프란시스코에서 열린 ‘HumanX 2026’ 컨퍼런스에서 AI 4대 석학인 앤드류 응 교수는 “인간의 코딩이 불필요해질 것이라는 주장은 훗날 ‘역대 최악의 조언’으로 기록될 것”이라고 얘기했습니다. 젠슨황이 계속 ‘코딩 무용론’ 을 주장하고, 도메인 지식을 키우라고 한 발언에 대한 일종의 카운터입니다.
앤드류 응 교수가 크게 세 가지로 설명했습니다.
1) 문해력(Literacy)의 관점 – 코딩을 단순한 기술이 아닌 현대적인 읽고 쓰는 능력으로 봅니다. “계산기가 나왔다고 해서 수학을 배울 필요가 없는 것이 아니듯, AI가 코딩을 도와준다고 해서 코딩의 원리를 모르면 시스템을 깊이 있게 이해할 수 없다”는 논리입니다.
2) 감사(Audit)와 안전성 – AI가 생성하는 코드는 완벽하지 않기 때문에, 보안 취약점이 있거나 비효율적일 수 있는데, 코딩 지식이 없는 사람은 AI가 짠 ‘날림 코드’를 검증하거나 수정할 수 없습니다. 그래서 시스템의 통제권과 책임성 문제로 직결됩니다.
3) 에이전틱 AI(Agentic AI) 시대의 필수 도구 – AI가 스스로 계획을 세우고 행동하는 ‘에이전트’ 시대에는 인간이 AI의 행동 경로를 조율하고 최적화해야 합니다. 이때 코딩은 AI와 소통하고 그 흐름을 제어하는 가장 강력하고 정교한 수단이 됩니다.
지금부터는 제 생각…
# 젠슨 황의 논리적 모순: 코딩은 그 자체로 거대한 ‘도메인’
젠슨 황의 코딩 무용론의 논점은 AI가 인간의 말을 알아들으니, 인간은 명령만 잘 내리면 된다는 논리입니다. 하지만 여기서 치명적인 모순이 발생합니다. 그가 강조하는 ‘도메인 지식’의 범주에서 시스템 아키텍처’인 코딩은 제외되어야 할까요? 물론, 누구나 쉽게 개발할 수 있고, 활용할 수 있는 것이지만, 그거라는 다른 얘기라고 생각합니다.
AI가 비즈니스 로직을 코드로 구현하는 순간, 그 코드는 해당 기업의 핵심 자산이자 운영 체계가 됩니다. 현장의 생리를 알아야 AI에게 제대로 된 지시를 내릴 수 있듯이, 코드의 Architecture 를 알아야 AI가 짠 결과물의 정합성을 판단할 수 있습니다.
즉, 코딩은 이제 특정 개발자의 전유물이 아니라, AI를 부리는 모든 리더가 갖춰야 할 어쩌면 가장 원천적인 ‘기술 도메인 지식’입니다. 이 영역을 무시하는 것은 “건축가는 건물의 용도는 알아야 하지만, 벽돌과 철근의 특성은 몰라도 된다”는 말과 다를 바 없죠.
# 통제 가능성(Controllability)
킬 스위치는 ‘버튼’이 아니라 ‘지식’에서 나옵니다
우리가 AI 시스템에 요구하는 가장 강력한 안전장치는 서킷 브레이커와 킬 스위치입니다. 하지만 기술적 실체를 모르는 리더에게 이 장치들은 관념적인 환상에 불과합니다.
AI가 오작동하거나 보안 위협이 감지되었을 때, 어느 프로세스를 격리하고 어느 DB 연결을 끊어야 할지 결정하는 것은 고도의 기술적 판단입니다. 뭐 이것도 AI에게 맡길 수는 있겠지만…ㅋㅋ 코드의 구조와 의존성을 모르는 상태에서 누르는 킬 스위치는 전체 시스템을 붕괴시키는 자폭 스위치가 될 위험이 큽니다.
그리고, 어떤 코드 실행이 ‘비정상적’인지를 정의하려면, 하부 시스템의 로그(Log)와 리소스 소모 패턴을 읽을 줄 알아야 합니다. 코딩의 기본 원리를 이해하는 리더 또는 실무자가 가질 수 있는 통제권이라고 봅니다.
# 설명 가능성(Explainability)과 책임성(Accountability)
로그(Log)는 거짓말을 하지 않습니다. AI가 내놓은 결과에 대해 사회적, 법적 책임을 지는 주체는 결코 AI가 아닙니다. 바로 그 시스템을 승인한 인간 리더입니다.
AI 에이전트가 자율적으로 코드를 짜고 배포하는 시대가 올수록, 그 과정에서 발생한 ‘날림 코드’나 ‘보안 취약점’을 잡아내는 audit 능력이 권력의 핵심이 됩니다. 코딩 지식이 없는 리더는 AI가 만든 블랙박스 안에서 무슨 일이 벌어지는지 알 수 없으며, 사고가 터진 뒤에도 “나는 시키기만 했다”는 무책임한 답변밖에 할 수 없죠.
앤드류 응 교수가 강조하듯, 코딩은 이제 ‘창작’의 도구를 넘어 ‘검증’의 도구가 되었습니다. 오케스트레이터가 된다면, AI가 짠 수만 줄의 코드 속에서 논리적 모순을 찾아내는 ‘기술적 검찰’이자 ‘비평가’가 되어야 합니다. 로그를 분석하고 코드의 맥락을 짚어내는 능력은 책임 경영의 최소 요건이라고 봅니다.
# 날림 코드가 불러올 시스템적 재앙
특히 윈도우 환경과 같은 복잡한 레거시 인프라를 다루는 조직에서 AI가 무분별하게 생성한 코드는 시한폭탄과 같습니다.
AI는 특정 기능의 구현에는 능하지만, 그 코드가 기존 시스템의 보안 프로토콜이나 라이브러리 의존성에 어떤 악영향을 줄지는 깊게 고민하지 않을 가능성이 높습니다.
기본적인 구조를 볼 수 있는 지식이 없다면, AI가 제안한 ‘그럴듯한 코드’ 속에 숨겨진 백도어나 메모리 누수를 인지하지 못한 채 시스템 전체를 위험에 빠뜨리게 됩니다.
정리해보면,
젠슨 황의 비전은 AI를 소비하는 사용자 관점에서는 정확하다고 봅니다. 하지만 AI를 설계하고 통제하며 책임을 지는 관점에서는 앤드류 응의 경고가 훨씬 뼈아픈 현실이라고 봅니다.
AI 오케스트레이터는 현장의 언어로 기획하고, 기술의 언어로 감사하며, 로그의 언어로 증명하는 사람입니다. 도메인 지식이 ‘무엇을(What)’ 할지 정한다면, 코딩 지식은 ‘어떻게(How)’가 안전하고 정확하게 작동하는지 보장합니다.
엔진의 소리만 듣고도 기계의 이상을 감지하는 숙련된 드라이버처럼, AI 시대의 리더 역시 코드라는 하부 구조를 이해할 때 비로소 설명 가능하고 통제 가능한 AX를 완성할 수 있다고 생각합니다.