"게르겔리 오로스는 자신의 "AI 금지" 에세이 대회에서 AI 사용에 좌절감을 느끼며, 이는 진정한 인간의 노력을 훼손한다고 믿는다. 그는 AI가 감지되면 사람들이 제출물 전체가 AI가 생성한 것이라고 가정하여 무의미하게 만들 수 있다고 제안한다. 필자는 이 의견에 동의하지만, 파킨슨병 환자 지원이나 언어 번역과 같은 유효한 AI 사용을 인정한다. 여성 및 비바이너리 기술자들을 위한 중요한 행사인 그레이스 호퍼 셀러브레이션은 자금 문제로 취소되어 다양성 노력에 영향을 미쳤다. 신디 스리다란의 AI를 이용한 익숙하지 않은 코드 디버깅에 대한 기사는 귀중한 자료로 강조된다. 스리다란의 접근 방식은 AI 에이전트가 인간의 문제 해결을 모방하도록 강요하기보다는 그들의 강점을 활용하는 것을 강조한다. 그녀는 AI 에이전트가 디버깅을 위해 코드를 검토하기 전에 증거 수집을 우선시해야 한다고 주장한다. 그녀의 방법은 원시 데이터(사실)와 에이전트가 만든 추론(가설)을 구별하는 것을 포함한다. 디버깅은 모든 사실적 데이터 포인트를 만족시키는 가설을 찾는 것으로 구성된다. 이 과정은 주요 신호를 식별하고, 이 신호에 맞는 유망한 가설에 집중하며, 모든 사실에 대해 이를 검증하는 것을 포함한다. 이러한 디버깅 시나리오에서 필자의 기여는 코딩 전문 지식이 아니라 AI를 안내하는 것이었다. 에이전트는 추상화의 이점을 얻는 인간과 달리 더 많은 원시 데이터를 필요로 한다. AI 에이전트의 데이터 처리 능력으로 인해 로깅 증가는 유익하다. AI의 잠재력에도 불구하고, 효과적인 AI 사용을 위해서는 인간의 지시가 필수적이다."