LLM 번아웃이 온 것 같아요

• 업무와 개인 작업에서 Claude Code, Codex, ChatGPT, Gemini를 매일 쓰면서 몇 년 전보다 AI 생성 텍스트를 읽는 시간이 크게 늘어남
• 개발 흐름은 직접 설계·구현하던 방식에서 설계 설명 → LLM 코드 검토 → 직접 수정으로 바뀌었고, 낯선 영역에서도 더 쉽게 작업하게 됨
• 현재 프로젝트도 대규모 비감독 코드 생성 프레임워크와 Qwen 에이전트 출력 검토가 중심이라 LLM 콘텐츠를 계속 읽는 구조임
• 약 1년간 사용이 이어진 뒤 최근 몇 달 사이 허위 가정, 환각, 단정적인 짧은 문장, 과도한 이모지 같은 반복 패턴이 부담으로 쌓임
• LLM 자체보다 같은 문체와 같은 종류의 오류가 반복되는 점이 피로의 핵심이며, 개인화 기능이 있어도 다른 사람이 만든 AI 콘텐츠의 스타일은 통제하기 어려움

개발 흐름에 깊숙이 들어온 LLM

• 본인의 LLM 사용량은 현재 개발자 기준으로 평균적이고, 사용 방식도 아직 원시적인 편이라고 봄
  • 한 번에 하나의 작업을 처리하며 회사에서는 Claude Code, 집에서는 현재 Codex와 대화함
  • 어시스턴트가 코드를 쓰게 할 때도 출력은 꼼꼼히 읽고 이해한 뒤 직접 수정함
  • 자율 에이전트나 에이전트 오케스트레이션을 깊게 쓰는 단계는 아님
• 작업 방식은 코드 설계와 작성 중심에서, 설계를 LLM에 설명하고 LLM이 만든 코드를 검토한 뒤 다시 코드를 쓰는 형태로 바뀜
  • 이 과정에서 미처 고려하지 못했거나 몰랐던 접근을 접함
  • 깊은 지식이 없는 영역에서도 더 편안하게 작업함
• 현재 핵심 프로젝트는 코드베이스 안에서 대규모 비감독 코드 생성을 위한 프레임워크를 세우는 일임
  • Claude로 도구를 만들지 않을 때는 비감독 에이전트인 Qwen의 출력을 검토함
  • 어느 쪽이든 LLM이 만든 콘텐츠를 계속 읽게 됨
• 정보를 찾을 때도 특정 사이트를 알고 있지 않으면 ChatGPT에 묻거나 Gemini의 개요를 읽는 경우가 많음
  • LLM 답변이 틀리면 다시 브라우징으로 돌아가야 함
  • 검색 결과에 쓸모없는 AI 생성 글이 많을 때는 LLM 답변도 일상적인 질문에는 충분히 괜찮다고 봄

같은 문체와 같은 실수가 쌓이는 피로

• 이런 사용 방식은 약 1년 이어졌고, 당장 멈출 생각은 없음
  • LLM을 쓰면 더 생산적이라고 느낌
  • LLM을 효과적으로 쓰는 방법을 계속 배우는 것도 가치 있다고 봄
• 최근 몇 달 동안 LLM 출력 읽기에 대한 감각이 달라짐
  • 읽기 전부터 어떤 문체와 오류를 보게 될지 안다는 느낌이 부담으로 작용함
  • 반복적으로 보이는 요소는 허위 가정, 환각, 단정적인 짧은 문장, 과도한 이모지임
• 각각의 불편함은 따로 보면 견딜 수 있지만, 함께 반복되면서 LLM 글쓰기에 빠르게 질리게 됨
• 핵심은 LLM이 인간보다 더 나쁘다는 비난이 아니라 반복성임
  • 인간도 신뢰하기 어렵거나 성가실 수 있음
  • LLM은 같은 스타일로 쓰고 같은 종류의 실수를 반복함
  • 인터페이스가 제공하면 개인화 기능을 쓸 수 있지만, 일부 특유의 문체는 남아 있음
  • 다른 사람이 생성한 콘텐츠의 스타일은 직접 통제할 수 없음
• 아직 이 감정을 어떻게 다룰지는 알 수 없으며, 불안정한 도구에 대한 좌절을 넘어 글쓰기 패턴 자체가 계속 거슬리는 상태임