능럭이 발휘되는 환경
클라인가 나는 직관적 능력의 본질과 그 능력을 획득하는 법에 대해
우리 생각이 같다는 사실을 금방 알게 되었다.
하지만 아직 의견 일치를 보지 못한 주된 질문이 남았다.
직관이 있다고 주장하는 자신만만한 전문가를 언제 신뢰할 수 있을까?
우리는 마침내, 우리가 의견이 다른 이유는
서로 다른 전문가를 염두에 두고 있기 때문이기도 하다는 결론을 내렸다.
클라인은 소방 지휘관, 임상 간호사, 기타 진짜 전문가 들과 많은 시간을 함께 보냈다.
반면에 나는 임상의, 주식을 선별하는 사람, 정치학자 등
쉽게 지지하기 어려운 장기 전망을 내놓은 사람들과 더 많은 시간을 보냈다.
그러다 보니 어쩌면 당연하게도 클라인의 기본적 태도는 신뢰와 존중이었고, 나는 회의주의였다.
클라인은 직관을 주장하는 전문가를 신뢰할 준비가 되어 있었는데,
그 이유는 그가 내게 말한 대로, 진정한 전문가는 자기 지식의 한계를 알기 때문이었다.
나는 전문가 중에는 자기가 무엇을 하는지,
자기도 제대로 알 수 없다는사실을 인식하지 못하는 (타당성 착각) 가짜 전문가도 많다고,
그리고 주관적 확신은 흔히 너무 확고하고 무익한 때가 많아서
보편적 제안이나 진술로 받아들이기 힘들다고 주장했다.
앞에서 언급했듯이 나는 사람들이 어떤 믿음을 확신하는 근원을 추적하다가
인지적 편안함과 논리적 일관성이라는 두 가지 요소를 찾아냈다.
우리는 자신에게 하는 이야기가 반박의 여지도 없고
대립되는 다른 이야기도 떠오르지 않은 채 술술 풀릴 때 확신을 갖는다.
그러나 생각하기가 편하고 이야기에 일관성이 있다고 해서, 확신하는 믿음이 진짜라는 보장은 없다.
연상 체계는 의심을 억누르고, 현재의 주도적인 이야기와 잘 맞는 생각과 정보를 떠올린다.
보이는 것이 전부인 머릿속은 모르는 사실을 무시함으로써 너무나 쉽게 큰 확신을 갖는다.
따라서 많은 사람이 근거 없는 직관을 확신하는 현상은 그리 놀랍지 않다.
클라인과 나는 마침내 중요한 원칙에 동의 했다.
사람들이 자기 직관을 확신한다고 해서 그 직관이 타당하다는 뜻은 아니다
바꿔 말하면, 내 판단을 이 정도는 믿어라, 라고 말하는 사람이 있다면 ,
그 사람이 자기 자신일지라도 절대 믿어서는 안 된다.
주관적 확신을 신뢰할 수 없다면, 어떻게 직관적 판단의 타당성을 평가할 수 있을까?
판단에 진정한 전문정이 담긴 때는 언제이고 판단이 타당성 착각에 지나지 않을 때는 언제일까?
이 질문의 답은 능력을 획득하는 다음 두 가지 기본 조건에서 나온다.
ㅇ 주변 환경이 대단히 규칙적이어서 예측이 가능할 때
ㅇ 오랜 연습으로 그 규칙성을 익힐 수 있을 때
이 두 조건이 충족되면, 직관도 능력이 될 수 있다.
체스는 주변 환경이 규칙적인 극단적 사례이지만,
브리지 게임과 포커 역시 때로는 능력이 필요한 막강한 통계적 규칙성이 있다.
의사, 간호사, 운동선수, 소방관이 마주하는 상황도 복잡하지만 기본적으로는 질서정연하다.
게리 클라인의 설명처럼, 직관이 정확하다면 타당성이 대단히 높은 신호 덕분이다.
전문가의 시스템2가 그 신호에 이름을 붙이지 못했더라도 시스템1은 그 신호의 사용법을 터득했다.
반면에 주식을 선별하는 사람이나 정치학자처럼 장기 전망을 내놓는 사람은
타당성이 제로인 환경에서 활동한다. 이들의 실패는
예측하려는 사건이 기본적으로 예측 불가능하다는 사실을 증명하는 셈이다.
어떤 환경은 불규칙한 것 이상으로 안 좋다.
로빈 호가스(Robin Hogarth)는
전문가들이 경험에서 어뚱한 것을 배울 수 있는 '사악한' 환경을 언급했다.
그는 루이스 토머스(Lewis Thomas)가 언급했던 20세기 초 어느 의사 사례를 예로 든다.
이 의사는 환자가 장티부스를 앓을 위험이 있는지 직관으로 파악했다.
그는 환자의 혀를 촉진하면서 자신의 육감을 시험했는데,
안타깝게도 한 환자를 촉진한 뒤에 손을 씻지 않은 채 다른 환자를 촉진하곤 했다.
환가가 차례로 병이 들자 의사는 임상적으로 절대적 확신을 하기에 이른다.
그의 예측은 정확했다.
그러나 전문적 직관을 발휘했기 때문을 결코 아니었다.
폴 밀이 언급했던 임상의들은 무능한 사람들이 아니다.
이들이 실패한 이유는 재능이 부족해서가 아니라
이들에게 맡겨진 일이 간단히 해결되는 일이 아니었기 때문이다.
타당성이 제로인 환경에서 장기적 정치 전망을 내놓는 사람들만큼 극단적이지는 않더라도,
임상의들 역시 타당성이 낮은 환경에서 활동하다 보니 예측 정확도가 낮을 수밖에 없다.
우리가 이렇게 생각하는 이유는 최고의 통계 알고리즘도
인간의 판단보다는 정확할지언정 결코 매우 정확하지는 않았기 때문이다.
사실 밀과 그를 따르는 사람들이 실시한 연구는 '결정적 증거'를 내놓은 적이 없다,
다시 말해, 알고리즘은 눈치챘지만 임상의는 전혀 눈치채지 못한 타당성 높은 신호를 제시한 적이 없다.
사실 인간에게는 효율적 학습능력이 있어서, 그 정도로 무능하지는 않다.
강력한 예측 신호가 나타나면, 인간은 그것을 놓치지 않을 것이다.
그럴만한 기회가 충분하니까.
통계 알고리즘은 소란스러운 환경에서 인간보다 크게 앞서는데, 그 이유는 두 가지다.
하나는 약한 타당성 신호를 감지할 가능성이 인간보다 높기 때문이고
또 하나는 그 신호를 꾸준히 사용함으로써
그런대로 괜찮은 정확도를 유지할 가능성이 인간보다 훨씨 높기 때문이다.
예측 불가능한 세계에서 예측이 부정확하다고 누군가를 비난하는 것은 옳지 않다.
그러나 불가능한 일을 성공적으로 수행할 수 있다고 믿는 전문가는 비난받아 마땅하다.
예측 불가능한 상황에서 자신의 직관이 정확하다고 주장하는 것은 좋게 말해 자기기만이다.
타당한 신호가 없는데 직감이 '명중'했다면 운이 좋았거나 거짓말이라는 뜻이다.
이 결론이 믿기지 않는 다면, 직관은 마술이라는 믿음을 아직도 버리지 못했다는 증거다.
명심하라. 일정한 규칙성이 없는 환경에서 직관은 신뢰할 수 없다.
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