근데 사람은 부딪힌 경험, 스트레스 받는 시간을 통해서 학습이란걸 하는 존재인데, 이런 고유한 경험 학습을 ...

근데 사람은 부딪힌 경험, 스트레스 받는 시간을 통해서 학습이란걸 하는 존재인데, 이런 고유한 경험 학습을 하지 않고 성장한다는게 말이 안되지 않나? 이런 관점에서 찬반 논지, 예시 알려줘

"고통 없이 성장 없다" 관점에서의 찬반

핵심 질문

삽질, 스트레스, 실패 경험 없이 진짜 실력이 느는가?

찬성 측 (고통이 필요하다)

1. 깊은 이해는 고통에서 온다

AI가 답 줌:
  → "아 그렇구나" → 5분 뒤 까먹음
 
3시간 삽질 후 해결:
  → 뇌에 각인됨
  → 비슷한 문제 평생 안 까먹음

예시: undefined is not a function 에러를 3시간 디버깅하면서 JavaScript 호이스팅, this 바인딩 개념이 뼈에 새겨짐. AI가 바로 답 주면 그냥 "아 고쳐졌네" 끝.

2. 문제 해결 근육은 고통으로 만들어진다

운동 비유:
  → 근육통 없이 근육 안 생김
  → 무거운 거 들어야 힘이 늘음
 
코딩도:
  → 막혀보고 뚫어봐야 문제 해결력이 생김
  → AI가 다 해주면 그 근육이 안 생김

예시: 알고리즘 문제 2시간 고민 → 틀린 접근 3번 → 결국 해결. 이 과정에서 "이건 왜 안 되는지" 체득. AI 답 보면 정답만 알고 "왜 다른 건 안 되는지" 모름.

3. 위기 대응 능력

AI 없는 상황:
  → 프로덕션 장애, 인터넷 끊김, 면접
  → 혼자 해결해야 함
 
항상 AI 의존했으면:
  → 패닉
  → 기본적인 디버깅도 못 함

예시: 면접에서 "이 코드 왜 이렇게 짰어요?" → "AI가..." → 탈락.

4. 실패의 감정적 각인

심리학적으로:
  → 강한 감정(좌절, 성취)이 동반된 경험은 장기 기억에 저장
  → 편하게 얻은 지식은 쉽게 휘발

예시: 배포 실수로 서버 터뜨린 경험 → 평생 배포 전 체크리스트 확인함. AI가 "배포 전에 이거 확인하세요"라고 알려주는 건 그냥 텍스트일 뿐.

5. 창의성과 독창성

삽질 중에:
  → 이상한 시도도 해봄
  → 예상치 못한 발견
  → 나만의 접근법 개발
 
AI 따라가면:
  → 평균적인 해결책
  → 다 비슷비슷한 코드

반대 측 (효율적 고통이 답이다)

1. 모든 고통이 유익한 건 아니다

유익한 고통:
  → 설계 고민, 트레이드오프 판단, 아키텍처 결정
 
무익한 고통:
  → 오타 찾기, 문법 에러, 라이브러리 설치
  → 이건 AI가 해줘도 됨

예시: 세미콜론 빠진 거 30분 찾는 건 성장이 아니라 시간 낭비. AI가 바로 잡아주고, 그 30분에 설계 고민하는 게 낫다.

2. 고통의 레벨을 선택할 수 있다

옛날: 선택지 없음
  → 모든 삽질을 다 해야 했음
 
지금: 선택 가능
  → 저수준 삽질은 AI에게
  → 고수준 고민은 내가

예시:

• AI에게: "HTTP 클라이언트 기본 코드 짜줘"
• 내가 고민: "재시도 정책을 어떻게 설계할까? 지수 백오프? 서킷 브레이커?"

3. 시대가 다르다

1990년대:
  → 정보 얻기 어려움 → 삽질이 유일한 학습법
 
2020년대:
  → 정보 과잉 → 삽질보다 "무엇을 학습할지" 판단이 중요

예시: 포인터 개념 이해는 고통스럽게 배울 가치 있음. 근데 Makefile 문법 외우는 건? AI한테 물어보고 시간 아끼는 게 나음.

4. 피드백 루프 단축

혼자 삽질:
  → 잘못된 방향으로 3일 삽질 가능
  → 나쁜 습관이 굳어질 수 있음
 
AI와 함께:
  → 빠른 피드백
  → 잘못된 방향 조기 수정
  → 더 많은 시행착오를 더 빠르게

예시: 잘못된 디자인 패턴으로 3주 개발 → 나중에 전부 갈아엎음. AI가 초기에 "이 구조는 이런 문제가 있어요" 해줬으면 시간 절약.

5. 고통의 양이 아니라 질

10시간 낮은 수준 삽질 < 2시간 높은 수준 고민
 
AI가 보일러플레이트 처리 → 절약된 8시간으로:
  → 더 어려운 문제 도전
  → 더 깊은 고민

종합: 균형점

        고통 없음                         고통만
        (AI 전적 의존)                    (AI 거부)
            │                                │
            ▼                                ▼
     성장 안 됨, 의존성              비효율, 번아웃
                      
                    ◆ 균형점 ◆
           "선택적 고통" + "효율적 학습"
           
    - 핵심 개념은 직접 부딪혀서 학습
    - 반복 작업, 보일러플레이트는 AI
    - 설계 판단, 트레이드오프는 내가 고민

★ Insight ─────────────────────────────────────

1. 의도적 수련(Deliberate Practice): 심리학 연구에 따르면 성장은 "적절한 난이도의 도전 + 피드백"에서 옴. 너무 쉬워도, 너무 어려워도 안 됨. AI는 난이도 조절 도구가 될 수 있음
2. 고통의 종류 구분: "이해를 위한 고통"과 "단순 노동의 고통"은 다름. 전자는 보존하고, 후자는 제거해도 됨 ─────────────────────────────────────────────────