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며칠 전, 새로운 콘텐츠 아이디어를 검토하다가 문득 멈췄습니다.

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“이 주제가 독자에게 정말 의미가 있을까?”라는 질문을 던졌으면서도, 머릿속은 이미 “검색량은 어느 정도 될까,

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비슷한 영상이 조회수가 나왔을까”로 빠르게 넘어간 뒤였습니다.

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답을 찾았다고 느꼈는데, 정작 원래 질문은 사라져 있었습니다.

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00:00:19,000 --> 00:00:26,000
다니엘 카너먼의 Thinking, Fast and Slow를 읽으면서 가장 오래 남은 것은 바로 이 장면입니다.

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판단을 잘하는 법을 배우러 갔다가, 오히려 내가 이미 판단했다고 믿는 순간들을 의심하게 만드는 책이었습니다.

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특히 8장부터 11장까지 읽으며 들었던 질문은 하나였습니다.

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어려운 질문을 받았을 때, 나는 실제로 어떤 쉬운 질문에 답하고 있는가.

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읽기 전에 저는 제 판단이 대체로 합리적이라고 생각했습니다.

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데이터가 부족하거나, 첫인상이 강하게 남았을 때 정도만 조심하면 된다고 여겼습니다.

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그런데 책은 그보다

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더 근본적인 이야기를 합니다.

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마음은 복잡한 질문을 다루기보다, 더 쉽고 빠르게 답할 수 있는 질문으로 슬쩍 바꿔 버린다는 것입니다.

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그 바뀐 사실을 본인이 알아채지 못할 때가 많다는 점이 특히 불편했습니다.

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작은 표본에서 의미를 너무 빨리 읽어내려는 습관도 눈에 들어왔습니다.

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데이터가 적을수록 오히려 더 그럴듯한 이야기를 만들어 낸다는 지적은, 제 노트와 글쓰기 습관을 돌아보게

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만들었습니다.

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두세 개의 사례만으로 “이 방향이 맞다”고 결론 내리는 순간이 적지 않았기 때문입니다.

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앵커 효과 역시 마찬가지였습니다.

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첫 번째로 본 숫자나 첫 제안이 이후 판단의 출발점이 되어, 충분히 멀리 벗어나기 어렵다는 점은 실험 결과가

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아니더라도 일상에서 자주 느껴지는 현상이었습니다.

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이 책을 읽고 가장 크게 바뀐 것은 판단을 ‘개선’하려는 태도였습니다.

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대신 판단이 만들어지는 조건을 먼저 살피게 되었습니다.

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화면에 어떤 정보가 먼저 떠 있었는지, 어떤 프레임이 선택을 유도했는지, 감정이 위험과 가능성을 어떻게 칠했는지를

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확인하는 쪽으로 방향이 틀린 것입니다.

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특히 제 작업에서는 문서에 원래 질문과, 내가 실제로 답하고 있는 질문을 따로 적는 습관을 만들었습니다.

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00:01:59,000 --> 00:02:06,000
표본이 작을 때는 결론 대신 추가로 관찰할 계획을 먼저 쓰고, 견적이나 평가를 할 때는 앵커가 될 만한 숫자를

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일부러 늦게 확인하는 식입니다.

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이 책은 판단을 자주 내려야 하는 사람에게 특히 의미가 있을 것 같습니다.

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AI를 활용해 결정을 빠르게 내리는 환경에 있는 사람, 프롬프트나 워크플로우를 설계하는 사람, 그리고 자신의 생각을

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00:02:20,000 --> 00:02:22,000
반복적으로 점검하고 싶은 사람에게요.

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자동화가 판단을 대신해 주는 것처럼 보일수록, 정작 사람의 확신이 어디에서 어긋나는지를 정확한 언어로 들여다보는

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일이 더 필요해 보였습니다.

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판단을 고치기 전에, 질문이 바뀌지 않았는지 먼저 확인해야 한다는 것이 이 책이 제게 남긴 한 문장입니다.

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다음으로 제가 점검해 볼 결정은, 아마도 다음

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콘텐츠 기획 회의에서 던질 그 질문이 될 것 같습니다.