ADHD 증폭기로서의 바이브코딩 — 생산성을 높이다가 오히려 지치는 이유
바이브코딩이 생산성을 높여주긴 합니다. 근데 그 효과가 ADHD 계열 뇌를 가진 사람에게로 향하면, 이야기가 달라집니다. 짧은 시간에 많은 결과물을 쏟아내면서도 정작 일에 대한 몰입도는 떨어지고, 완성된 프로젝트가 있어도 이를 공유하기 꺼려지는 역설이 생기는 거죠.
바이브코딩이 빚어낸 결과물의 현실
바이브코딩으로 만들어진 프로젝트 목록은 꽤 화려합니다. Rust 기반 음성 인식 시스템, 이메일 아카이브 렌더링과 인용문 접기 도구, GStreamer와 Qt Quick 기반 Jellyfin 데스크톱 클론, Python과 yt-dlp 기반 Invidious 클론, Wine 소스에서 포팅한 FLTK 기반 Windows 95 메모장 클론까지. 여기에 OpenCV 기반 교통 흐름 머신비전 도구, Python 또는 Rust로 만든 Claude UI 클론, three.js 기반 3D 자동차 게임, Python 투자 백테스터도 포함됩니다.
문제는 이런 프로젝트가 엄청 많다는 점입니다. Lightroom UI의 HTML 클론, Qt나 GTK 기반 Markdown 뷰어, GTK와 C로 만든 노트북 데스크톱 환경용 세계시계 위젯, JavaScript 네트워크 동기화 오디오 재생 도구, Android 앱을 리버스해 만든 중국 IP 카메라용 Rust 클라이언트도 있었습니다. 그리고 약 50개 프로젝트는 통째로 삭제되었습니다.
대부분의 Claude 세션은 간단한 스크립트 요청으로 시작했지만, 한 시간 뒤면 원래의 작은 문제도 해결되지 않은 채 유지보수 부담만 커진 프로젝트가 남는 일이 반복되고 있습니다.
주의력에 미치는 영향
AI 코딩 도구는 주의력에 해롭게 작용합니다. 성인 엔지니어들 사이에서 같은 효과가 반복되고 있는데, 여러 화면에서 서로 무관한 프로젝트를 동시에 돌리게 되지만 결과물에 대한 헌신이나 유지보수 가능성은 낮아 시간 낭비로 이어집니다.
매달 한 번 이상 누군가가 멋진 도구의 스크린샷을래하지만, 엔지니어에게 어디서 마케팅할 것인가라고 물었을 때의 답은 LLM 이전과 달라지지 않았습니다.
Claude 사용 몇 달 뒤 이런 효과를 느끼고 Pro 요금제로 낮춰 할당량 제한이 과사용을 줄일 것이라 기대했지만, Claude 서비스 상태가 나빠진 뒤 Codex로 옮기면서 사용량이 다시 늘었습니다. Codex CLI는 Claude CLI보다 훨씬 좋고 체감상 빠르지만, 그 편리함이 사용량 증가로 이어지는 구조적 문제에 부딪힙니다.
마찰의 가치
초기 AI 실험 중 하나는 Marshall McLuhan식 사고에서 출발해 음성 인식을 블로그 글 생성 파이프라인에 연결하는 것이었습니다. Telegram 채널에서 음성 메모 버튼만 누르면 Opus 형식의 게시물이 나오는 구조였는데, 생각보다 쉽게 기록하게 만들 것이라 기대했습니다.
결과물은 통제되지 않은 쓰레기에 가까웠습니다. 노력의 제거가 헌신의 제거로, 헌신의 제거가 집중의 제거로, 집중의 제거가 의미 있는 결과물의 부재로 이어졌습니다. 좋은 글쓰기는 대화체 영어를 단순히 렌즈에 통과시킨 결과가 아니며, 대화체 영어는 낮은 비트레이트의 잡음에 가깝고 좋은 글쓰기는 더 잘 형성된 개념으로 높은 비트레이트 정보를 담으려는 시도입니다.
같은 파이프라인을 개인 노트 캡처용으로 바꾸는 방안도 검토했지만, 개인 노트가 필요하지 않았고 자연스럽게 잊혀야 할 잡음을 보존하는 도구 사용 과잉으로 보입니다. 품질이 중요한 한, 손글씨는 결코 구식이 될 수 없다는 결론으로 이어졌습니다.
디지털 생산성 역설
Cal Newport는 이를 가짜 생산성과 연결해 설명합니다. AI와 이메일 같은 디지털 생산성 도구가 개별 작업을 더 빠르고 쉽게 만들지만 지식 노동자를 더 바쁘고 산만하며 덜 생산적으로 만들 수 있다는 것입니다.
인용된 요약에는 AI 사용자가 이메일, 메시징, 채팅, 비즈니스 관리 도구에 훨씬 더 많은 시간을 쓰고, 집중이 끊기지 않는 업무에는 더 적은 시간을 쓴다는 연구가 담겨 있습니다. 마찰을 줄이도록 설계된 도구는 얕은 작업과 문맥 전환의 양을 늘려 딥 워크와 고가치 산출물을 약화시킬 수 있습니다.
지식 노동에서는 눈에 보이는 바쁨이 실제 가치의 대리 지표처럼 취급되는 가짜 생산성이 작동하고, 디지털 도구는 더 많은 메시지, 더 많은 초안, 더 많은 회의, 더 많은 작업 산출물로 활동적으로 보이게 만듭니다.
대안은 무엇인가
함정을 피하려면 실제 결과를 측정하고, 업무의 진짜 병목을 찾고, 깊은 일과 얕은 일을 분리해 디지털 도구가 주의를 소비하지 않고 의미 있는 진전을 돕게 해야 합니다. 현재로서는 AI 사용을 줄이는 것 외에 뚜렷한 관리법이 보이지 않습니다.
도구 사용 전반에 대한 인식이 바뀌었고, 핵심은 더 빠른 개발이 더 많은 앱을 만들고 더 빠른 이메일이 더 많은 커뮤니케이션을 낳는 문제가 아닙니다. 더 일반적으로는 삶의 단위 시간을 어떻게 의미 있게 쓰는가의 문제로 이어집니다.
최소 입력과 마찰 없는 방식으로 값싼 보상을 주는 도구는 부담이 될 수밖에 없으며, 현재 AI를 관리하는 방법은 사용을 줄이는 것 외에는 뚜렷하지 않습니다. 그 깨달음 자체가 지금까지 AI가 남긴 유일한 실질적 기여일 가능성이 있습니다.
정리
바이브코딩이 ADHD 계열 뇌에게 특히 강력한 도구인 것은 분명합니다. 하지만 그 강력함이 항상 positive한 방향으로만 작동하는 것은 아닙니다. 더 많은 결과물과 더 적은 이해, 더 많은 프로젝트와 더 적은 깊은 몰입이라는 역설적 상황이 반복되고 있습니다.
결국 중요한 것은 목적입니다. 코드를 완성하는 것이 아니라 실질적인 최종 목표와 작업을 연결하는 것이 핵심이며, 이를 위해선 가짜 생산성 대신 진짜 가치를 측정하는 눈이 필요합니다.
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