최근에 AI가 판단을 대신해주는 순간들이 늘어나면서, 정작 내 확신이 어디서부터 흔들리는지 더 정확한 언어로 보고
싶어졌습니다.
그래서 다시 펼친 책이 카네만의 생각에 관한 생각입니다.
읽기 전에 나는 한 가지 가설을 갖고 있었습니다.
내가 설명이라고 부르는 것들 중 상당수는 결과를 본 뒤에야 비로소 만들어지는 이야기일지도 모른다는 생각이었습니다.
그 가설이 이번 16장부터 19장까지 읽으며 조금 더 구체적인 형태로 바뀌었습니다.
사람은 생생한 사례와 그럴듯한 원인 이야기를 압도적으로 선호합니다.
그런데 예측의 질은 그 이야기가 아니라, 이야기 이전에 존재하는 기저율과 평균 회귀를 얼마나 존중하는지에 따라
달라진다는 점을 다시금 확인하게 되었습니다.
특히 평균 회귀를 무시할 때 칭찬과 처벌의 효과를 완전히 잘못 해석하게 된다는 부분이 오래 남았습니다.
좋은 결과 뒤에 나타나는 하락을 개입의 실패로, 나쁜 결과 뒤의 상승을 개입의 성공으로 읽는 착각이 실제로 얼마나
자주 일어나는지 생각하게 되었습니다.
또 한 가지 불편했던 지점은 사후 설명의 매끄러움입니다.
결과가 나온 뒤에야 비로소 모든 것이 필연처럼 연결되는 이야기를 우리는 너무 쉽게 믿습니다.
그 이야기가 아름다울수록 원래 존재했던 불확실성은 점점 지워집니다.
이 책을 읽고 난 뒤, 내 작업에서 바뀐 한 가지는 예측을 대하는 태도입니다.
이제는 예측을 내놓기 전에 세 가지를 먼저 분리해서 적어보려 합니다.
전체에서 차지하는 기본 확률, 지금 보고 있는 개별 사례의 정보, 그리고 그 사례를 특별하게 보고 있는 나의 조정
이유.
이 세 줄을 분리하는 것만으로도 직관이 너무 빨리 결론을 내리는 걸 한 박자 늦출 수 있었습니다.
또한 성과가 눈에 띄게 변했을 때, 그 변화가 정말 개입 때문인지 아니면 평균으로 돌아가는 흐름 때문인지 먼저
물어보게 되었습니다.
이 책은 특히 자신의 판단을 기록하고 되돌아보는 작업을 하는 사람에게 의미가 있을 것 같습니다.
데이터나 예측, 학습 피드백, 글쓰기에서 반복적으로 결정을 내려야 하는 사람이라면, 한 번쯤 이 책이 던지는 불편한
질문을 만나보기를 권합니다.
설명은 결과를 멋지게 포장할 수 있지만, 예측은 결국 기저율과 회귀를 피해가지 못한다.
다음으로 나는 어떤 최근 결정에서 이 착각을 가장 먼저 확인해보고 싶을까.