기본 콘텐츠로 건너뛰기

나는 테스트 노예를 거부한다.

노예란 다른 사람의 소유권 하에 놓아져 강제로 부림을 당하는 사람을 뜻한다.

하지만 내가 얘기하고자 하는 테스트 노예는 비슷하지만 조금 다른 의미로 사용하고자 한다.

내가 얘기하고자 하는 테스트 노예란 이러한 사람이다.

다른 사람이 분석/설계한 테스트 케이스를 그냥 수행하는 사람
자신의 의지로 테스트를 분석/설계하지 못하는 사람

내 일천한 이 업계에서의 경력과 밑도 끝도 없는 부족한 지식으로 일반화 할 수는 없지만 어떤 테스터는 분명 자신이 자유의지를 가지고 직장에 다니며 테스트를 수행한다고 믿고 있지만 실상은 리더나 다른 사람이 만들어준 테스트 케이스를 맹목적으로 수행하며 테스트 케이스와 일치하지 않는 경우에 대해 아무런 고민 없이 결함보고서를 쓰고 있다.

이러한 경우 자신은 자유 의지로 일한다고 믿고 싶겠지만 실상은 노예와 다를 바가 없다.

자신의 생각과 관점/의지가 반영되지 못한 테스트, 다른 사람을 배려한 테스트를 수행하지 못하고 있다면 그것이 바로 노예라고 하고 싶다.

노예란 무엇인가?

결국은 자유 의지가 없다는 것을 뜻한다. 자신의 의지에 따라 아무것도 행하지 못하는 수동적인 사람을 말한다.

테스트는 근본적으로 개발산출물이 있어야 하기 때문에 수동적으로 생각되기 쉽다.

하지만 테스트는 수동적이면서 능동적이어야만 하는 활동이다.

개발 산출물은 만들고자 하는 사람의 의지가 반영되어 있을 뿐, 그 자체에 실제 고객의 의지가 반영되어 있지는 못하다.

만약 테스터가 고객의 의지를 반영하여 능동적인 테스트를 하지 못한다면 회사가 고객을 노예로 부리고자 하는 것을 막지 못하게 된다.

하지만 대체제가 널려 있는 실제 생활에서 고객은 어떠한 경우에도 노예를 자처하지 않는다.

물론, 우리 나라는 예외 같기는 하다.

맹목적으로 삼성 제품을 추켜 세우는 사람, 국산품 애용을 강요하는 사람들도 역시 노예와 다를 바가 없다.

그러나 많은 사람은 노예가 되고 싶어하지 않는다. 회사는 제품을 이렇게 사용하라 만들었다 하더라도 막상 고객은 자기가 쓰고 싶은데로 사용한다.

고로, 테스터가 회사가 원하는 방식으로만 테스트를 하게 된다면 제품 출시 후 발견되는 엄청난 결함은 필연적일 수 밖에 없다.

따라서 나는 테스트 노예를 거부한다.

나는 스스로 고민하여 스스로 결정한 테스트를 하고자 한다.

나는 기계가 아니므로 숫자로 측정받고 싶지 않다.

나는 내 자신을 숫자로 평가받기 보다는 내 테스트에 책임을 질 수 있기를 원한다.

그러기 위해서 나는 테스트 노예를 거부한다.

ps. 그러나 나 자신이 아무리 그러하다 하더라도 우리 나라 실정에서 불가능에 가까운 것 같다. 무엇을 고민하는 것을 터부시 하는 문화, 단기 성과와 평가에 집착하는 문화에서 자유인으로 살아가는 것은 고립무원의 외로움을 수반한다. 배부른 돼지는 배고픈 소크라테스보다 더 현실적이다. 그래도.. 내 마음에서만큼은 자유인으로 살아가고 싶다.

댓글

이 블로그의 인기 게시물

AI 에이전트의 환각과 프롬프트 폭증을 막는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'과 아키텍처의 미래

AI 코딩 에이전트나 생성형 LLM을 소프트웨어 개발에 접목하는 시도가 늘어나면서, 엔지니어들이 마주하는 가장 큰 기술적 병목 중 하나는 바로 '컨텍스트(Context)'의 관리입니다. 저 역시 최근 AI와 바이브 코딩(Vibe Coding)을 활용해 여러 프로젝트를 진행하고 있는데, 하나의 대화창(세션)을 오래 켜둔 채 작업을 계속 이어가다 보면 AI가 초기 맥락을 잊어버리거나 이전에 지켜달라고 했던 제약조건을 놓치며 실수를 저지르는 경우를 자주 겪곤 합니다. 그래서 저는 목적별로 대화창을 명확하게 분리해서 작업하거나, 어느 정도 작업 단계가 진행되면 지금까지의 구현 내용과 의사결정을 요약 정리한 뒤 새 대화창에서 AI에게 이를 다시 학습시키는 방식으로 맥락을 관리하고 있습니다. 그렇다면 엔지니어링 아키텍처 차원에서는 이 문제를 어떻게 접근하고 있을까요? InfoQ의 발표 아티클 "Architecture / Context Engineering"에서는 바로 이 지점, 즉 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 시스템 아키텍처 수준에서 컨텍스트를 제어하는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'의 필요성과 구체적인 프레임워크를 다루고 있습니다. (출처: InfoQ - Architecture / Context Engineering) https://www.infoq.com/presentations/architecture-context-engineering/ 발표자들은 코딩 에이전트나 자율형 에이전트가 현장에서 실패하는 가장 큰 이유로 '비대해진 컨텍스트 윈도우(Bloated Context Windows)'와 무분별하게 채워진 프롬프트(Stuffed Prompts)를 꼽습니다. AI에게 너무 많은 정보를 한 번에 주면, 모델의 주의력(Attention)이 분산되거나 논리적 우선순위를 놓치는 현상이 발생합니다. 마치 인간 엔지니어에게 백과사전 수십 권을 던져주고 "이거 다 읽고 10초 ...

AI의 UX, 단 5개 문항으로 측정하는 방법: SUXAI

테스트 관리에는 아주 유명한 명언이 있습니다. 어쩌면 이 말은 테스트 관리에서만 유용한 얘기는 아닐거고.. 어쩌면 여러분도 다른 곳에서 들었을 수도 있습니다. "측정할 수 없으면 개선할 수 없다" 지난 글(https://murianwind.blogspot.com/2026/07/ai_01010698011.html)에서 생성형 AI 시대에는 기존의 일반적인 사용성 지표(SUS 등)만으로는 부족하며 정확성, 신뢰성, 설명 가능성, 제어 가능성이라는 AI 에 특화된 품질 특성이 필요하다고 정리해 드린 바 있습니다. 하지만 실무자의 입장에서 항상 부딪히는 현실적인 고민이 있습니다. "이론은 좋은데, 당장 매주 업데이트되는 AI 기능의 UX를 바쁜 현장에서 어떻게 빠르고 정량적으로 측정할 것인가?"라는 점이죠. MeasuringU에서 이에 대한 명확하고 실용적인 해답을 제시하는 후속 아티클을 공개했습니다. 바로 "Streamlined Measurement of the UX of AI"입니다. (출처: MeasuringU - Streamlined Measurement of the UX of AI / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/streamlined-measurement-of-the-ux-of-ai/ Jeff Sauro와 Jim Lewis 박사는 실무 연구자들과 테스터들이 긴 설문이나 복잡한 프레임워크 없이도 AI 제품의 핵심 품질을 빠르게 측정할 수 있도록 SUXAI(Streamlined UX of AI)라는 간소화된 측정 모델을 구축했습니다. 기존에 수많은 문항으로 분산되어 있던 지표들을 통계적 요인 분석을 통해 쥐어짜고 압축하여, 핵심적인 5가지 5점 척 문항 으로 표준화했습니다. SUXAI를 구성하는 5가지 핵심 평가 문항 정확성 (Accuracy): "이 AI가 생성한 결과물은 정확하다." 신뢰성 (Trust/Re...

합성 사용자(Synthetic Users)의 5가지 유형과 AI 테스팅 현장에서의 활용법

AI와 생성형 모델 기술이 발전하면서, 사용자 경험(UX) 연구와 테스팅 현장에서 가상 퍼소나를 활용해 테스트 데이터를 수집하거나 사용성을 평가하려는 시도가 급격히 늘고 있습니다. 이를 흔히 '합성 사용자(Synthetic Users)'라고 부릅니다. 하지만 막연히 "AI에게 사용자 역할을 시켜 테스트를 돌린다"고 할 때, 그 가상 사용자가 어떤 방식과 데이터로 생성되었는지 명확히 구분하지 않으면 자칫 왜곡된 결과에 빠질 위험이 있습니다. UX 및 사용성 리서치 분야의 권위 있는 기관인 MeasuringU에서 이 합성 사용자의 개념을 명쾌하게 분류한 아티클을 공개했습니다. 바로 "What Are the Different Types of Synthetic Users?"라는 글입니다. (출처: MeasuringU - What Are the Different Types of Synthetic Users? / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/what-are-the-different-types-of-synthetic-users/ Jeff Sauro와 Jim Lewis 박사는 합성 사용자를 단순히 하나의 개념으로 뭉뚱그리지 않고, 생성 기술의 근거와 데이터 기반에 따라 크게 5가지 유형으로 깔끔하게 정리해 줍니다. 첫째는 규칙 기반(Rule-Based) 합성 사용자입니다. AI 모델이 아니라 사전 정의된 조건문, 정규식, 시나리오 스크립트에 따라 움직이는 전통적인 형태의 가상 사용자입니다. 예측 가능하고 정확하지만, 인간 사용자의 복잡한 정서나 미묘한 변수를 반영하진 못합니다. Selenium, Playwright, K6 같은 도구를 통해 지정된 경로대로 버튼을 누르고 데이터를 입력하는 방식을 들 수 있습니다. 둘째는 퍼소나 기반 LLM(Persona-Based LLM) 합성 사용자입니다. 생성형 AI에게 "너는 50대 비테크놀로지 사용...