전문가의 말을 들을 때마다
그 확신이 어디서 오는지 궁금해지던 순간이 있었다.
특히 AI가 판단을 대신하는 시대에, 사람의 직관이 언제 믿을 만한지, 언제 그냥 믿으면 안 되는지를 더 정확한
언어로 알고 싶었다.
그래서 다시 펼친 책이 다니엘 카너먼의 『Thinking, Fast and Slow』다.
읽기 전에 나는 단순히 생각했다.
전문성은 오랜 경험에서 나온다고.
그런데 이 책의 20장부터 23장까지를 읽으면서 그 생각이 조금씩 흔들렸다.
직관은 환경이 일정하고 피드백이 빠를 때만 강해진다는 점, 그리고 복잡하고 드문 상황에서는 단순한 공식이나 외부
관점이 오히려 더 안전하다는 점이 반복해서 등장했다.
가장 인상 깊었던 것은 ‘타당성의 착각’이라는 개념이었다.
일관된 이야기가 만들어지면 우리는 그 이야기를 실제보다
더 타당하다고 믿게 된다.
전문가의 자신감도 마찬가지였다.
피드백이 느리거나 규칙성이 없는 분야에서는 오래 일한 사람도, 오랜 경험을 가진 사람도 쉽게 착각에 빠질 수 있다는
사실이 불편하게 다가왔다.
내가 하는 글쓰기와 학습 설계 작업을 돌아보게 되었다.
어떤 주제를 정할 때, 특정 프레임워크를 선택할 때, 나는 주로 ‘내가 지금 느끼는 감각’에 의지하고 있었다.
그 감각이 어디서 온 것인지, 비슷한 상황에서 다른 사람들은 어떻게 판단했는지 확인하는 과정을 거의 생략하고
있었다.
책을 읽고 난 뒤 가장 먼저 바꾸기로 한 것은 바로 그 지점이다.
프로젝트 기간을 추정하기 전에 비슷한 사례 세 가지를 먼저 찾아보는 습관을 만들기로 했다.
전문가의 의견을 들을 때도 마찬가지다.
그 분야의 피드백이 얼마나 빠르고 규칙적인지 먼저 확인하는 것이다.
단순한 점수표 하나를 만들어 반복되는 판단을 기록하는 일도 시작했다.
공식이 인간보다
똑똑해서가 아니라, 감정과 피로에 덜 흔들리기 때문에 강하다는 문장이 계속 머릿속을 맴돈다.
이 책은 판단을 더 세게 밀어붙이는 대신, 판단이 만들어지는 조건을 먼저 보게 만드는 책이다.
특히 AI 도구를 자주 쓰면서도 여전히 자신의 직관을 믿고 싶은 사람, 복잡한 프로젝트를 기획하는 사람, 학습이나
콘텐츠를 설계하는 사람에게 의미가 있을 것 같다.
내게 남은 한 문장은 이것이다.
직관은 훈련된 도구일 수 있지만, 모든 환경에서 훈련된 것은 아니다.
다음으로 읽고 싶은 질문은 이것이다.
내가 최근에 내린 결정 중, 이 책이 지적한 오류가 가장 선명하게 드러난 순간은 어디였을까.