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예측, 일단 의심하라
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예측, 일단 의심하라

  • 폴굿윈
  • |
  • 니케북스
  • |
  • 2018-02-15 출간
  • |
  • 386페이지
  • |
  • 152 X 210 X 29 mm /643g
  • |
  • ISBN 9788994361819
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출판사서평




집단이 나을까, 개인이 나을까
사람이 나을까, 컴퓨터가 나을까
전문가들이 잔뜩 모여 온갖 정보와 전문지식으로 무장했음에도 그들은 브렉시트도, 도널드 트럼프의 미국 대통령 당선도 알아맞히지 못했다. 그렇다면 이런 의문이 든다. 왜 대체 그렇게 사람들은 미래를 예측하려고 안간힘을 쓰는 것일까? 그리고 많은 돈과 전문가 여럿을 두고도 왜 예측은 틀리는 것일까?
자신의 미래와 크게 연관이 없을 것 같은 일에도 사람들은 알 수만 있다면 미래를 알고 싶어한다. 이는 인간의 뇌가 불확실성을 꺼려하는 습성 때문이다. 심리학자 데이비드 로크(David Rock)에 의하면 인간의 뇌는 불확실성을 고통으로 여기고, 이는 자신이 미래를 통제할 수 없다는 불안함으로 이어진다고 한다.
사람들이 미래를 예측하기 위해 기술을 발전시키고 정보를 모아왔음에도 객관적 지표를 바탕으로 한 예측은 왜 틀리는 것일까. 첫 번째는 정보 자체가 잘못된 경우다. 정보는 어떤 식으로든 모아져야 한다. 미국 제45대 대통령 선거의 경우 빅데이터까지 동원했음에도 예측 전문가들은 도널드 트럼프가 대통령이 된다고 생각조차 하지 못했다. 심지어 이 때문에 《뉴스위크》지는 힐러리 클린턴이 대통령이 되었다는 표지를 찍었다가 황급히 회수하는 사태까지 겪어야 했다. 컴퓨터 알고리즘은 다양한 데이터를 분석했고, 선거 전문가들은 여론조사를 세밀히 분석했지만, 그들은 사람에 대해 파악하지 못했다. 겉으로는 트럼프같이 문제가 많은 후보에겐 투표하지 않을 것처럼 굴었지만 속내를 드러내지 않은 유권자들도 있었다. 그들은 오히려 소셜미디어에서 자신의 진심을 드러냈다.
두 번째로는 정보를 모으는 사람에게도 성향이 존재하기 때문이다. 여론조사 전문가들의 편향성이 대선 과정에 영향을 미치면서 전문가들은 주어진 정보의 일부를 무시해버렸다. 예측 전문가들은 초접전 지역인 플로리다에서 도널드 트럼프가 힐러리 클린턴을 제쳤다는 정보를 데이터 상의 ‘노이즈’로 인식하고 무시했다. 심지어 자신의 마음에 들게끔 데이터를 적절히 조절하는 경우도 있었다. 당연히 이럴 경우 미세하게 예측치가 달라지곤 했다.
세 번째로는 데이터에만 너무 집착하기 때문에 예측이 틀리기도 한다. 컴퓨터는 데이터 상에 나타나는 자잘한 노이즈가 ‘노이즈’인지, 아직은 미약하지만 나중에는 ‘중요해질 수 있는 정보’인지 구분해내지 못한다. 소비자 고객만족도 조사에서 만족한다는 소비자의 답변을 본 컴퓨터는 이 고객이 앞으로도 자사의 브랜드를 구매할 것이라고 인지하지만, 노련한 영업 사원은 그 고객의 표정을 보고 ‘앞으로 이 고객은 우리 브랜드 제품을 구매하지 않을 것이다’라는 것을 금세 알아차릴 것이다. 너무 컴퓨터의 데이터에만 의존해도 정확한 예측치를 얻을 수 없는 경우가 생긴다.
마지막으로 미래 자체에 예상할 수 없는 일들이 너무 자주 일어난다. 저자는 2004년에 스리랑카의 최고경영자들에게 5년 내로 스리랑카의 관광 산업에 일어날 수 있는 일들을 예상해달라고 요청했다. 그들이 말한 예상 답변으로는 내란 또는 쿠데타, 저가항공사의 약진, 아시아의 새 관광객 유치, 반군세력의 몰락 등이 있었다. 그런데 석 달 뒤, 그 누구도 말한 적 없던 요소인 쓰나미가 이 지역을 덮쳤다. 이처럼 어떤 예측을 하든지 그 바탕에는 ‘우리가 알지 못하는 것은 없다’는 태도와 심리가 있어 더 정확한 예측을 방해한다. 적어도 정확한 예측을 하지 못한다는 사실을 인지하는 한은 예측 자체를 과신하지 않고 있는 그대로 받아들일 수 있다.

예측을 돕는 시나리오 설계
그렇다면 미래를 예측하는 방법은 없을까. 한 가지 방법은 ‘시나리오 설계’다. 시나리오 설계는 극단적인 방법을 생각해보는 것이다. 극단적으로 좋아질 수 있는 방향과 극단적으로 나빠질 수 있는 방향을 모두 고려해보는 것이다. 시나리오 설계는 그 사이 어디에선가 예상했던 미래가 나올 것이라고 예측하는 방식이다. 시나리오 설계는 미래를 아는 방법이라기보다는 앞으로 벌어질 일들에 대해 예상해보고 이에 대처하기 위해 만들어졌다. 굳이 일어나지 않을 수도 있는 일들까지 예측하는 이유는 무엇인가. 우선 각 시나리오에 따라 세웠던 전략이 효과가 있는지 확인케 해주는 ‘풍동’ 역할을 한다. 위험하거나 예측할 수 없는 상황에서 살아남기 위해서는 스스로를 가다듬어 미래에 겪을 수도 있는 손실이 어느 이상은 넘어서지 않도록 준비하는 것이다. 그러면 혹시라도 벌어질 극단적인 일들에 버틸 수 있는 힘을 가지게 된다. 사람들은 예측을 한 가지 결과만으로 바라는 경향이 있다. 차기 대통령, 가장 수익이 좋을 것 같은 회사의 주식, 다음 분기의 회사 매출액 등 한 가지의 똑 떨어지는 값이 가장 기억하기도 좋고 대처도 쉬울 것이라 예상하기 때문이다. 하지만 단일 예측값은 신뢰도가 떨어진다. 그보다는 예측 구간값이라 불리는 일정량의 범위를 주는 쪽이 좀 더 신빙성이 높다. 하지만 이런 예측 구간값은 범위가 넓을수록 사람들의 주목을 받기 어렵다. 이를 좀 더 잘 이해시키는 방법으로는 사람들이 자주 쓰는 표현으로 예측값을 풀어 설명하면 된다.

집단지성은 예측에 도움이 될까
사람들은 개인보다 집단의 예측이 더 정확하리라 믿는다. 집단의 다양한 견해와 보다 더 광범위한 정보를 바탕으로 생각을 주고받는 가운데 근거가 있는 주장만이 살아남기 때문이다. 집단이 합심해 특정 작전을 수립하고 그 작전을 밀어붙일 때 그 결과에 대한 예측은 기반이 탄탄할 수밖에 없다. 하지만 이론상으로 그럴싸하지만 실제 현실은 이와 딴판인 경우가 허다하다. 문제는 집단의 구성원 각자가 분위기에 중압감을 느껴 구성원들의 공통된 생각이라고 판단한 사항에 아무 거리낌 없이 동조한다는 데 있다. 이를 집단사고라 부르는데 리더의 제안이 위험해 보여도 다른 사람들이 동조하면 소수 의견은 묵살된다. 보통 이런 집단사고는 낙관론으로 흐르기 마련인데 이는 미래에 일어날 수 있는 문제를 보지 못하게 한다. 냉정하게 외부 관찰자로서의 시각을 취할 수 없게 되면서 편향성을 지닐 수밖에 없다. 이를 방지하기 위해선 반대의 의견에도 귀를 기울일 줄 알아야 한다. 이 사례가 가장 유용한 겨우는 재무 설계 포트폴리오를 짤 때이다. 즉, 우비를 만드는 업체와 자외선 차단제를 만드는 회사의 주식을 다 가지고 있으면 한쪽에서 손실이 나더라도 다른 쪽에서 손해를 만회해줄 것이다. 집단사고의 위험을 방지하기 위해서는 개별의 예측은 독립적이되, 이를 검토하는 과정에서는 상호교류가 필수적이다. 또한 반대 의견을 공격대상으로 삼지 않아야 한다.

좋은 예측과 나쁜 예측을 구분하는 방법
그렇다면 어떻게 해야 좋은 예측과 나쁜 예측을 구분할 수 있을까? 우선 객관적이어야 한다. 예측값이 목적에 맞게 조정되지 않았는지 확인해야 한다. 목표치가 있게 되면 예측값을 자신의 구미에 맞게 수정하고 싶어지기 때문이다. 높은 목표를 제시한 리더에게 잘 보이고 싶어 예측 담당자나 전문가가 판매 예상치를 데이터와 다르게 조정하게 되면 예측치가 틀릴 가능성이 높아진다. 또한 예측 자체가 불완전한 과정임을 인지해야 한다. 단 하나의 예측이나 숫자는 그 외의 다양한 가능성들을 모두 배제하기에 틀릴 수밖에 없다. 과거에 좋았던 단 하나의 사건이 미래에도 똑같이 일어나리라는 믿음도 버려야 한다. 과거는 과거고 미래에는 또 다른 변수들이 생길 수밖에 없다. 그리고 극단적인 결과를 내는 전문가들도 경계해야 한다.
이처럼 우리는 예측을 통해 좋은 일을 맞이할 준비도 해야 하지만 좋지 않은 일이 벌어질 경우에도 그에 대처할 수 있는 준비를 해야 한다. 예측 데이터가 이에 도움이 된다면 그 예측은 소임을 다한 것이다. 또한 예측값 자체에만 관심을 두지 말고, 예측값이 도출되기까지의 과정을 일일이 따져볼 필요가 있다. 이 책을 읽고 나면 전문가의 예측이든 우리가 직접 예상해본 것이든 예측 내용을 신뢰해도 좋을 때가 언제인지, 그리고 언제 의심하는 것이 좋을지 알게 된다.

[책속으로 이어서]

경찰이 예견적 치안유지 활동을 벌여 큰 성과를 거두지만 문제점도 상당히 많다. 현재 미국 로스앤젤레스와 영국 켄트와 같은 지역의 경찰당국은 우범지대를 미리 예측하려는 목적으로 빅데이터를 기반으로 한 첨단 알고리즘들을 가동한다. 경찰관들이 순찰차 내부에 장착된 화면을 지켜보며 범죄가 발생할 소지가 큰 주차장이나 아파트 밀집지대 등의 지역에 빨간 점들이 나타나는지 확인한다. 심지어 몇몇 알고리즘은 기상조건까지도 다 포섭하고 있다(대개 노상강도들은 비 오는 날을 반기지 않는다). 게다가 예측값을 구하는 당일이 직장인들의 월급날인지마저도 다 컴퓨터 계산에 포함시킨다. 그 결과 경찰 인력들을보다 더 효율적으로 운용할 수 있고 범죄율도 현격하게 떨어졌다.
_Chapter 11 무지함을 자각하고 섣부른 지식을 경계하라

호모에코노미쿠스라는 초인간적 지식인은 결국 허상에 불과했다. 인간이란 무작위인 사건들에서 잘못된 패턴들을 찾아내기 급급하고 냉철한 판단을 한답시고 오류투성이 기억에만 과도하게 의존하기 쉬운 존재임이 입증되었다. 실험을 거듭할수록 우리 머릿속에 이미 심어진 엉뚱한 숫자들에 우리가 지나치게 영향을 받을 수 있음이 제대로 밝혀졌다. 아울러 우리는 정확한 통계보다 신빙성은 없되 내용이 다채로운 사연들을 더 좋아한다는 점도 확실하게 드러났다.
_Chapter 12 결론: 완벽한 예측은 어떻게 이루어지는가

현명한 결정을 내리기 위해서는 어떤 다른 가능성들이 있는지 그런 가능성들이 일어날 확률은 얼마나 되는지, 그리고 최악의 일이 벌어질 때 어떤 형국이 될지에 대해 일일이 확인해주는 말을 들을 필요가 있다. 그리고 만일 예측 전문가가 이에 대해 알지 못한다면 솔직히 모른다고 곧이곧대로 우리에게 털어놓아야 한다. 단 하나의 숫자 혹은 단 하나의 사건으로 나온 예측은 반드시 경계해야 한다. 모름지기 충고는 이렇게 똑 부러지게 해야 한다.
_Chapter 12 결론: 완벽한 예측은 어떻게 이루어지는가


목차


들어가며 _ 미래 예측은 가능한가
Chapter 1 수많은 뉴런의 위력
아무도 그날 밤을 예측하지 못했다
사람의 예측이 컴퓨터보다 나을까
모르는 게 힘일 수도
정보가 적을수록 높아지는 적중도
자연스러운 예측 방식
직관력을 발휘하기 가장 좋은 경우는 언제인가

Chapter 2 제대로 판단하는 방법이 있는가
있지도 않은 것들을 파헤치다
스토리에 따라 오락가락하는 추정치
상상과 기억의 한계는 어디까지인가
정박 효과의 위력
전문가보다 나은 컴퓨터
다양한 가능성을 모두 헤아리기

Chapter 3 감당하기 벅찬 컴퓨터 메모리
아이스크림 판매를 중지해야 하는 이유
빅데이터조차 날려버린 트럼프
기계를 뒤엎기
예지력을 방해하는 사후 판단
양쪽의 장점을 다 취할 수 있는가

Chapter 4 전문가를 주목하라
누가 전문가인가
전문가 식별하기
전문가와의 공생관계
고슴도치의 가시
예측 모델에 맞서는 전문가
전문가를 믿어야 할 때는 언제인가

Chapter 5 집단의 힘은 때로 전문가보다 세다
오답을 정답으로 말하는 이유
집단사고가 팽배해지면 어떻게 되는가
해빙 예측 대회가 중요한 이유
예측의 독자성이 보장될 경우
독립성 보장이 능사인가
독립과 상호교류가 가져오는 정확성
고대 그리스의 신탁과 현대의 예측 기법
인센티브가 예측에 미치는 영향

Chapter 6 우리 자신의 미래는 예측할 수 있을까
우리는 스스로에 대해 얼마나 아는가
절반만 찬, 또는 절반이나 찬 유리잔과 텀블러
난 남들하곤 달라
우리의 예상 범위 밖에 있는 일
마음의 면역체계를 키워라
람보르기니 한 대만 있으면 인생이 확 달라질 텐데
자신의 능력을 제대로 예측하는 법

Chapter 7 사기꾼들은 어떻게 예측을 이용하는가
문제는 대리인?
엇박자를 낼 것인가, 맞장구를 칠 것인가
정치적인 또는 정책적인 압력
겁 주려고 만든 무시무시한 예측

Chapter 8 완벽한 예측은 가능한가
확률보다 더 정확한 답을 원하는 사람들
많은 정보는 예측을 방해한다
느슨하게 잡은 예측값의 문제
원인이 같아도 결과는 다르다
한 번 경험하면 더 나은 예측이 가능하다

Chapter 9 역사를 등한시하는 사람들
개성이 넘쳐나는 세상
트렌드 전성시대
영원한 트렌드는 존재하는가
바로 코앞의 일도 잘 모르는데 어떻게 먼 미래를 내다볼 수 있는가?
미래 예측 자체가 미래를 변화시키는 경우
하늘 아래 새로운 것은 없다

Chapter 10 제 예측이 틀렸다고 꼬투리를 잡다니요
왜 전문 지식을 가지고도 틀리는가
추적조사가 예측에 필요한 이유
원칙에 입각하여 예측값을 검증하는 방법

Chapter 11 무지함을 자각하고 섣부른 지식을 경계하라
우리는 여전히 모른다
우리가 모른다는 사실을 잘 알고 있을 때 해야 할 일
시나리오 설계로 미래를 예측하다
시나리오 설계에는 인과성이 필수
미래의 위험 요소를 피할 수 있을까
우리가 알기를 원치 않을 때
경찰, 영화, 음악 그리고 엉터리 자동차 라디오
완벽한 예측 기계가 있다면

Chapter 12 결론: 완벽한 예측은 어떻게 이루어지는가
예측으로 가는 길
예측의 종말
목적이 강력하면 예측은 오염된다
예측은 언제나 불완전하다
엉터리 예측을 피하려면
훌륭한 예측은 어떻게 완성되는가

감사의 말
주석
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