며칠 전, 새로운 콘텐츠 아이디어를 검토하다가 문득 멈췄습니다.
“이 주제가 독자에게 정말 의미가 있을까?”라는 질문을 던졌으면서도, 머릿속은 이미 “검색량은 어느 정도 될까,
비슷한 영상이 조회수가 나왔을까”로 빠르게 넘어간 뒤였습니다.
답을 찾았다고 느꼈는데, 정작 원래 질문은 사라져 있었습니다.
다니엘 카너먼의 Thinking, Fast and Slow를 읽으면서 가장 오래 남은 것은 바로 이 장면입니다.
판단을 잘하는 법을 배우러 갔다가, 오히려 내가 이미 판단했다고 믿는 순간들을 의심하게 만드는 책이었습니다.
특히 8장부터 11장까지 읽으며 들었던 질문은 하나였습니다.
어려운 질문을 받았을 때, 나는 실제로 어떤 쉬운 질문에 답하고 있는가.
읽기 전에 저는 제 판단이 대체로 합리적이라고 생각했습니다.
데이터가 부족하거나, 첫인상이 강하게 남았을 때 정도만 조심하면 된다고 여겼습니다.
그런데 책은 그보다
더 근본적인 이야기를 합니다.
마음은 복잡한 질문을 다루기보다, 더 쉽고 빠르게 답할 수 있는 질문으로 슬쩍 바꿔 버린다는 것입니다.
그 바뀐 사실을 본인이 알아채지 못할 때가 많다는 점이 특히 불편했습니다.
작은 표본에서 의미를 너무 빨리 읽어내려는 습관도 눈에 들어왔습니다.
데이터가 적을수록 오히려 더 그럴듯한 이야기를 만들어 낸다는 지적은, 제 노트와 글쓰기 습관을 돌아보게
만들었습니다.
두세 개의 사례만으로 “이 방향이 맞다”고 결론 내리는 순간이 적지 않았기 때문입니다.
앵커 효과 역시 마찬가지였습니다.
첫 번째로 본 숫자나 첫 제안이 이후 판단의 출발점이 되어, 충분히 멀리 벗어나기 어렵다는 점은 실험 결과가
아니더라도 일상에서 자주 느껴지는 현상이었습니다.
이 책을 읽고 가장 크게 바뀐 것은 판단을 ‘개선’하려는 태도였습니다.
대신 판단이 만들어지는 조건을 먼저 살피게 되었습니다.
화면에 어떤 정보가 먼저 떠 있었는지, 어떤 프레임이 선택을 유도했는지, 감정이 위험과 가능성을 어떻게 칠했는지를
확인하는 쪽으로 방향이 틀린 것입니다.
특히 제 작업에서는 문서에 원래 질문과, 내가 실제로 답하고 있는 질문을 따로 적는 습관을 만들었습니다.
표본이 작을 때는 결론 대신 추가로 관찰할 계획을 먼저 쓰고, 견적이나 평가를 할 때는 앵커가 될 만한 숫자를
일부러 늦게 확인하는 식입니다.
이 책은 판단을 자주 내려야 하는 사람에게 특히 의미가 있을 것 같습니다.
AI를 활용해 결정을 빠르게 내리는 환경에 있는 사람, 프롬프트나 워크플로우를 설계하는 사람, 그리고 자신의 생각을
반복적으로 점검하고 싶은 사람에게요.
자동화가 판단을 대신해 주는 것처럼 보일수록, 정작 사람의 확신이 어디에서 어긋나는지를 정확한 언어로 들여다보는
일이 더 필요해 보였습니다.
판단을 고치기 전에, 질문이 바뀌지 않았는지 먼저 확인해야 한다는 것이 이 책이 제게 남긴 한 문장입니다.
다음으로 제가 점검해 볼 결정은, 아마도 다음
콘텐츠 기획 회의에서 던질 그 질문이 될 것 같습니다.