나는 마케팅으로 밥을 먹는다. 그래서 바이브 코딩을 볼 때도 기술보다 파는 방식이 먼저 보였다.
파는 방식만 놓고 보면 잘 만든 마케팅이었다.
바이브 코딩은 프롬프트 친 직후의 5분을 팔았다
바이브 코딩이 판 것을 정확히 적으면 이렇다. 상상이 현실이 된다. 무능력이 생산이 된다. 프롬프트를 치면 화면에 뭔가 나타나고, 그 순간 뇌에서 뭔가 터진다. 내가 만들었다.
개발자들은 이미 이 현상에 이름을 붙였다. 도파민 주도 개발(Dopamine-Driven Development) — 몇 년 전부터 해외 개발자들이 에세이로 다뤄온 말이고, 바이브 코딩 이후로는 아예 도파민 트랩이라는 표현까지 돈다. 이름이 가리키는 건 화면에 뭔가 뜨는 그 순간을 계속 다시 사러 가는 루프다.
개발자들은 이걸 심리학으로 설명한다. 나는 직업이 직업이라 다르게 읽힌다 — 마케팅으로 보면 순서가 보인다. 소수의 진짜 사례(“10분 만에 앱을 만들었다”)를 카테고리 전체의 약속으로 부풀린다. 체험의 첫 5분을 제품의 전부처럼 보여준다. 그리고 측정을 기분에게 맡긴다.
METR가 16명에게 246개 과제를 시켜 시간을 쟀다
숫자가 있다.
METR가 숙련된 오픈소스 개발자 16명에게 246개의 실제 과제를 무작위로 배정하고 작업 시간을 쟀다. 참가자들은 AI 덕분에 약 20% 빨라졌다고 느꼈다. 실측은 19% 느려졌다. 같은 사람, 같은 작업에서 체감과 현실이 약 40%p 벌어졌다.
Stack Overflow 2025 설문에서는 66%의 개발자가 “거의 맞지만 틀린” AI 코드에 시달린다고 답했다.
거의 맞다는 게 핵심이다. 완전히 틀리면 도파민이 안 나온다. 거의 맞아야 화면에 뭔가 그럴듯한 게 뜨고, 그래야 루프가 돈다.
지난달, 내 프로젝트를 내가 설명하지 못했다
작년이 아니라 지난달 이야기다. 나는 한 달 동안 자동 실행에 개발을 전부 맡겼다. 화면에 결과가 계속 나타났고, 나는 계속 괜찮다고 판단했다. 브라우저에 보이는 게 멀쩡했으니까.
그러다 어느 날 알았다. 내 프로젝트인데 이해가 0이었다. 어디서부터 잘못됐는지 몰랐고, 내가 뭘 모르는지는 더 몰랐다.
매일 뭔가 만들어지고 있었으니 잘 굴러가는 것처럼 느껴졌다. 정작 얼마나 굴러갔는지는 잴 수가 없었다. 재려면 코드를 읽을 수 있어야 하는데 그게 안 됐다.
이게 도파민 주도 개발의 청구서다. 코드는 한 달 내내 나왔다. 그동안 줄어든 건 그중 어디가 틀렸는지 짚을 수 있는 범위였다.
그래도 AI로 계속 만든다 — 규칙을 몇 개 걸고
오해하지 말 것. 결론이 “AI를 쓰지 마라”면 이 글은 러다이트 잡문이다. 나는 지금도 AI와 함께 거의 모든 것을 만든다. 이 블로그도 그렇게 만들었다.
차이는 하나다. 어느 커뮤니티에서 받은 조언 중에 버릴 수 없는 문장이 있었다.
AI는 확률적으로 설명한다. 하지만 브레이크포인트, 실패하는 테스트, 네트워크 로그는 이번, 이 코드에서 실제로 참인 것을 말한다. 목표는 AI를 끊는 게 아니라, AI가 말로 빠져나갈 수 없는 근거를 항상 하나는 쥐고 있는 것이다.
그래서 나는 규칙을 몇 개 만들어서 나에게 적용하는 중이다. 실행하기 전에 결과를 예측해서 먼저 적는다 — 맞으면 이해한 것이고, 틀리면 거기가 공부할 자리다. AI와 일한 날은 최소 한 번, 내 손으로 확인한 사실 하나를 만들고 끝낸다. 설명 못 하는 코드는 그때그때 장부에 적어둔다.
한 달 동안 내가 본 계기판은 브라우저 화면 하나였다. 화면에 뭐가 뜨는 것 말고는 잘 되고 있는지 볼 방법이 없었다. 위의 세 규칙은 그 화면 옆에 볼 것을 하나씩 늘리는 장치다.
마케터의 결론
바이브 코딩은 기분에 이름을 붙여서 팔았다. 다음에 뭐가 팔릴지는 모르겠고, 내가 지금 할 수 있는 건 숫자에 출처를 붙이는 것 정도다. 그래서 이 글의 숫자는 체감인지 실측인지 갈라 적었다 — 체감 +20%, 실측 −19%.
METR 참가자 16명은 자기가 빨라졌다고 느꼈고, 스톱워치는 반대로 나왔다. 나는 그 한 달 동안 스톱워치를 아예 안 들고 있었다.
