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- 청구기호: 153.83-22-6

- 서명: 노이즈 : 생각의 잡음

- 편/저자: 대니얼 카너먼, 올리비에 시보니, 캐스 선스타인

- 발행처: 김영사(2022-04)

서평
 인공지능과 인간 중에서 누가 더 좋은 의사결정을 할까? 좋은 의사결정이란 어떤 것일까?
서평자
 손성진,단국대학교 경영학부 교수
발행사항
 602 ( 2022-11-09 )

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머리말 두 가지 오류
1부 잡음을 찾아서
2부 잡음과 인간의 마음
3부 예측적 판단에 나타나는 잡음
4부 잡음은 어떻게 일어나는가
5부 판단 개선
6부 최적의 잡음
결론 잡음을 진지하게 고민하자
에필로그 잡음이 줄어든 세상

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“전문가, 기계(예: AI), 통계적 모델(예: 선형회귀분석)의 예측 정확도를 비교한 결과 전문가의 예측 정확도가 가장 낮았고, 그 원인은 바로 잡음(noise)에 있다.” - 51쪽 우리는 의식적이든 무의식적이든 매일매일 의사결정을 하며 살고 있다. 의사결정이란 주어진 문제를 해결하기 위해 대안을 탐색하고, 최적의 대안을 선택·평가하는 과정이다. 의사결정이 효과적이었다는 것은 문제가 해결되었다는 것이고, 문제 해결 여부의 평가 척도 중 하나는 정확성(accuracy)이다. 정확한 판단을 하려면? 예측된 결과는 진실에 접근하고 오류를 최소화하는 것이어야 한다. 저자들에 의하면 예측의 질을 평가하기 위해서는 예측과 실제 결과를 비교해서 예측이 결과와 얼마나 근접하게 공변(co-vary) 하였는지를 평가해 보면 된다고 한다. 그러나 예측이 옳았는지 확인하기 위해서 우리는 몇 년을 기다릴 여유가 없고, 세상은 복잡하고 불확실한 곳이어서 우리가 예측한 것의 실제 결과가 무엇인지 알 수가 없는 경우가 대부분이다. 이러한 상황에서 의견 차이가 존재하고 그 오류는 우리가 예상한 것보다 크다. 오류를 측정할 수 있나? 과학에서 측정은 정해진 기준에 따라 주어진 사물이나 사례를 평가하고 가치를 부여하는 행위이다. 이러한 측정의 목표는 정확도이다. 그러나 과학에서도 이 목표를 완벽하게 달성하기란 불가능하다. 즉, 항상 어느 정도의 오류가 존재한다. 저자들은 그 오류 가운데 하나는 편향(deviation)이고, 다른 하나는 잡음(noise)이라고 한다. 편향은 한쪽으로 치우쳐진 정도이고, 잡음은 같은 문제를 검토하고 내린 판단에서 나타나는 임의적 분산이다. 예를 들어, 세 명의 스포츠 전문가가 손흥민 선수의 A 매치 예상 골을 예측한다고 가정하자. A는 3골, B는 2골, C는 1골을 예상했고, 손흥민 선수는 2골을 넣었다. 그럼 B의 예측이 적중하였다. 그런데 이 경우 하나의 사건에 대해 세 명의 전문가가 모두 다르게 평가하였으므로 잡음이 존재하고, A와 C의 경우에는 정답인 2골에 대해 1의 편향도 존재한다. 만약 A, B, C 모두가 1골을 예상하였다면 잡음은 존재하지 않고, 1의 편향만 존재한다. 저자들은 판단의 과정에서 존재하는 전체 오류는 피타고라스의 정리(a²+b²=c²)를 적용하여 편향과 잡음의 제곱 합으로 분해할 수 있다고 한다. 오류를 관리할 수 있나? 오류를 관리하려면 편향을 제거하고 잡음을 축소시켜야 한다. 저자들에 의하면 편향은 방향성을 지니므로 측정 결과와 비교하여 사전·사후적으로 제거할 수 있지만, 잡음은 관찰되거나 예측할 수 없는 오류인 경우가 대부분이므로 간과되기 쉽다고 한다. 따라서 조직은 결정 관찰자(decision observer)를 지정하고 잡음 감사(noise audit)를 수행하는 등의 노력을 통해 잡음이 발생하기 전에 잠재적으로 발생할 수 있는 오류를 예방하여야 한다. 저자들은 이를 결정 위생(decision hygiene)이라고 하였고 이를 통해 판단의 오류를 줄일 수 있다고 한다. 인공지능이 인간의 의사결정을 대신할 것인가? 최근 인공지능(AI)의 발달로 “기계적 판단이 인간의 판단보다 더 정확하다.”라는 가설이 제기되고 있고, 그 가설은 사실로 검증되고 있다. 이로 인해 일부 지지자들은 “인공지능이 인간의 의사결정을 대체할 것이다.”라는 가설도 수립하고 있다. 하지만 정확성만이 좋은 의사결정을 결정하는 유일한 기준인가? 기계적 판단의 정확성이 의사결정의 질을 결정하는 중요 변수인 것은 분명한 사실이다. 하지만 정확한 정보를 이용한 의사결정이 인간과 인류를 위한 유용한 의사결정이었는지에 대한 질문에도 답을 할 수 있어야 한다. 기계적 판단에 편향과 잡음이 상대적으로 작다고 하더라도 인간과 인류에게 유용하였는지에 대한 추가적 고려가 없다면 좋은 의사결정이 될 수가 없다. 이러한 이유로 의사결정의 질을 결정하는 두 가지 속성은 정확성과 유용성이 되어야 한다. 인간의, 인간에 의한, 인간을 위한 의사결정, 즉 우리가 사는 세상을 더 아름답게 만드는 의사결정은 인공지능이 아니라 인간이 중심이 되는 철학과 태도를 지닌 인간의 영역이므로 기계적 판단의 정확성과 인간과 인류를 위한 유용성을 어떻게 조화해야 하는지의 관점에서 생각해볼 문제는 남아 있다. 이 책은 편향과 더불어 잡음의 존재를 소개하고, 그 관리 방안도 제안하고 있다는 점에서 흥미롭고 시사하는 바가 있다.