AI가 지원하는 프로그래밍 도구는 엄청난 속도로 발전하고 있습니다. GPT-5, Gemini 2.5 또는 Sonnet 2.4는 기계가 코드를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 대규모로 코드 작성을 자동화할 수 있음을 지속적으로 입증하고 있습니다.
그러나 눈은 이러한 발전이 고르게 분포되어 있지 않습니다. AI를 사용하여 이메일을 작성하거나 콘텐츠를 만들면 눈의 품질은 1년 전과 거의 변하지 않을 것입니다.
원인은 AI가 강화 학습(SI) 덕분에 빠르게 학습할 수 있는 기술과 학습할 수 없는 기술 간의 격차인 소위 '강화 격차'에 있습니다.
AI 프로그래밍 모델은 수십억 개의 자동 눈 테스트로 '훈련'되어 눈을 쉽게 측정할 수 있어 인간의 개입 없이도 지속적으로 개선할 수 있습니다.
반대로 글쓰기나 채팅과 같은 임무는 정량화하기 어렵고 '옳고 그름' 기준이 명확하지 않아 훈련이 느려집니다.
전문가들에 따르면 프로그래밍 산업은 강화 학습에 이상적인 환경과 거의 같습니다.
AI 찬가 시대 이전에도 소프트웨어 개발자는 소스 코드 품질을 보장하기 위해 단위 찬가 테스트 통합 테스트에서 보안에 이르기까지 다양한 찬가 테스트 도구에 의존했습니다.
현재 눈은 이러한 도구 자체가 AI 눈을 위한 완벽한 훈련 데이터가 되었으며 매번 테스트할 때마다 피드백 루프가 되어 모델이 더 빨리 학습할 수 있도록 돕습니다.
반대로 이메일 작성 작곡 또는 의사 소통과 같은 주관적인 기술이 있는 눈은 AI가 정확하게 스스로 평가하는 데 도움이 되는 테스트가 거의 없습니다.
챗봇 피드백이 얼마나 좋은지는 맥락 빈다 감정 빈다 및 사용자 개인 표준에 따라 다릅니다.
따라서 이러한 분야에서 발전하는 것은 종종 작은 단계일 뿐이며 IS는 AI 프로그래밍 또는 수학과 같은 돌파구를 마련하지 못합니다.
그러나 점검하기 쉬움과 점검하기 어려움 사이의 경계가 점차 흐려지고 있습니다.
OpenAI의 새로운 비디오 생성 모델인 Sora 2의 등장은 명백한 증거입니다.
소라 2는 물체의 안정적인 형태를 유지하는 능력 진실한 얼굴 및 물리 법칙을 준수하는 움직임을 보여줍니다.
이것은 눈썰매 OpenAI가 빛 텍스처에서 움직임에 이르기까지 모든 눈의 세부 사항을 제어하기 위해 정교한 강화 학습 시스템을 적용하여 AI가 단순한 시각적 착시가 아닌 현실 수준에 도달하도록 돕는다는 것을 시사합니다.
따라서 강화된 격차는 AI 산업의 미래를 형성하는 요소가 됩니다.
강화 학습이 주요 훈련 도구인 한 자동 채점할 수 있는 분야는 탁월하게 발전할 것이고 반면에 측정하기 어려운 기술은 더 느리게 진화할 것입니다.
이러한 격차는 기술에 영향을 미칠 뿐만 아니라 자동화된 프로세스가 빠르게 대체되면서 노동 시장을 재구성하여 인간이 AI가 주도하는 경제에 적응하고 새로운 역할을 찾아야 합니다.
