Spyros Makridakis, Robin Hogarth, and Anil Gaba. 2009. Dance with Chance: Making Luck Work for You. Oneworld Publications. 333 pages.

저자는 경영학자와 심리학자이며, 이 책은 인생의 중요한 네가지 영역, 즉 건강, 부, 성공, 행복과 관련하여 불확실성을 줄이려는 기존 시도들을 검토하고, 어떻게 예측의 정확성을 높일지에 대해 체계적으로 설명한다.

인간은 실제보다 세상을 더 잘 통제할 수 있다는 환상 속에서 살아간다 (illusion of control). 인간은 주위에서 일어나는 사건들에서 규칙적인 패턴을 찾아내려는 본능을 가지고 있는데,  이는 우연히 발생하는 사건들에게서까지 의미있는 패턴을 추정하는 오류를 낳는다. 인간이 예측하지 못하고 통제하지 못하는 우연의 세계에서 사는 것은 두렵기때문에 사람들은 본능적으로 이를 피하려 한다. 세상의 많은 일은 우연히 일어나는데, 사람들은 이러한 현실을 받아들이지 못한다.

의료, 투자, 기업 경영 분야에서 우연이 크게 작용한다. 객관적 자료를 이용해 검증한 결과, 이러한 분야에서 전문가의 의견이나 개입은 실제로 위험을 줄이는데 도움을 주지 못하는 것으로 나타났다. 의료 분야를 예로 들면, 정기적으로 신체 검사를 하면 병의 위험에 대비할 수 있다고 주장하는데, 실제 검사에 들이는 노력과 비용 대비 실질적인 효과는 별로 없다. 검사를 통해 심각한 질병의 조짐을 미리 발견할 가능성은 매우 작으며, 설사 심각한 질병의 조짐을 미리 발견한다고 하더라도, 이것이 궁극적으로 사망에 이르게 하는 결정적 원인이 아닌 경우가 대부분이다. 투자 분야를 예로 들면, 주식시장의 움직임은 단기 및 중기로 볼 때 랜덤 워크에 가깝다. 헤지 펀드와 같이 펀드 매니져가 적극적으로 종목을 선택하여 투자하는 펀드의 수익율은 랜덤하게 종목을 선택한 가상의 경우의 수익율과 비교해 결코 높지 않다. 주식 투자에서 확실한 것은 장기적으로 투자하면 결국 수익을 얻는다는 사실뿐이다. 기업 경영 분야를 예로 들면, 장기적으로 계속 성공하는 기업은 거의 없다. 새로운 혁신이 계속 나오면서 과거에 성공하던 기업은 새로 부상하는 기업에 의해 대체된다.

미래를 예측하려는 시도는, 그분야에서 과거에 일어난 일로부터 패턴을 추출하여, 이 패턴을 미래에 확장해 적용하는 방식으로 이루어진다(extrapolate). 전문가들은 과거에 일어난 일에 대해서는 왜 그렇게 됬는지 자세히 설명하지만, 미래에 일어날 일을 예측하는데는 무력하다. 미래에 일어날 일에 영향을 미칠 다양한 요인들을, 과거에 일어난 사건으로부터 유추하는데에는 한계가 있기 때문이다.

불확실성은 크게 두가지 특성으로 구분할 수 있다. 첫째는, 사건이 비교적 자주 발생하며, 위험의 규모가 상대적으로 작고, 변화의 범위를 어느 정도 파악할 수 있는 경우이다. 집에서 직장까지 걸리는 통근시간, 특정 시간대에 어느 지역의 전기 사용량 등이 대표적인 예이다. 이러한 사건의 불확실성, 즉 예측치의 분포의 변이 variation 는 정규분포를 보이기 때문에, 불확실성을 어느 정도 예측하고 대비할 수 있다. 둘째는, 드물게 발생하지만 피해의 규모가 매우 큰 사건이다. 이러한 사건은 언제 어디에서 일어날지 미리 예측할 수 없으므로 대비하기 어렵다. 대규모 지진, 금융 버블의 붕괴, 등이 대표적인 예이다. 이러한 사건도 집합적으로 보면 어느 정도 예측할 수 있다. 대규모 지진이 일어나고, 금융 버블이 발생하는 것은 과거의 경험에 의해 앞으로도 발생하리라 예측할 수 있는데, 문제는 구체적으로 언제 어디에서 일어날지 알지 못한다는 점이다. 현실에서 대부분의 사건은 이 두가지 성격의 불확실성이 어느 정도 뒤섞여 있다.

예측의 불확실성을 줄이기 위하여 몇가지 방법을 제시한다. 첫째는, 독립적으로 판단하고 예측한 예측치들의 평균을 취하는 방법이다. 전문가의 의견, 수리적인 예측 모델, 직관적인 예측, 등 다양한 출처로부터 의견을 모아 평균을 취하면 개별 출처에 의존할 때보다 예측의 정확도가 높아진다. 중요한 것이 걸린 결정의 경우, 한 사람의 전문가의 견해에 따르기보다, 여러 전문가의 이차 의견을 구해야 한다. 둘째는, 과거의 유사한 사건들로부터 패턴을 추출하여 미래에 확장해 적용하는 방법을 사용할 경우, 과거의 사건들로부터 가급적 단순한 패턴을 추출하여야 한다. 많은 변수의 복잡한 모델을 구축할 경우, 과거의 사건은 잘 설명할 수 있겠지만, 이러한 모델을 미래에 확장해 적용하면 크게 빗나가게 된다. 이는 머신 러닝에서 "overfitting"의 오류라고 지칭한다. 몇개의 주요 변수만 포함한 단순 모델을 구축할 경우, 이것이 과거를 만족스럽게 설명하지는 못하겠지만, 이 모델을 미래에 확장해 적용했을 때 크게 빗나갈 위험 또한 줄어든다. 이렇게 객관적인 자료로 부터 몇개의 변수를 사용하여 구축한 단순 모델을 적용하여 예측하는 것이, 사람의 직관을 이용해 예측한 것보다 더 정확하다. 사람들은 인간의 직관이 객관적인 모델보다 더 정확하게 대상을 파악한다고 느끼지만, 이러한 막연한 느낌은 사람들이 가진 통제의 환상 illusion of control 에 불과하다. 인간의 주관적 평가와 직관은 상황에 쉽게 좌우되기때문에 객관적인 지표를 사용할 때보다 불확실성을 줄이기 어렵다.

예측의 불확실성을 줄이는 세번째 방법은, 관련 사건이 속하는 포괄적 범주의 평균을 추출한 다음, 이것에다 개별 사건의 추가적인 위험 요소를 고려하여 수치를 조정하는 것이다. 사람들은 위험의 확율을 과소평가하는 성향을 가지고 있으므로, 관련 사건이 포함된 포괄적 범주의 변이에 두배를 곱하여 개별 사건에 적용할 것을 권고한다. 이 방법은 예측 전문가들이 쓰는 방법으로, 관련 범주의 기본 수치 base statistics 를 바탕으로 하여 ,개별 상황이나 추가적 정보에 맞게 약간씩 수정을 가하는 것이다.

아무리 불확실성을 줄이려 해도 세상과 인간의 삶은 기본적으로 불확실성이 많이 내포되어 있음을 인정해야 한다. 드물게 발생하지만 위험이 큰 사안은 예측하기는 어렵지만 대비할 수는 있다. 큰 지진은 드물게 발생하지만 지진 발생 가능성이 높은 지역에서는 내진 설계 등으로 피해를 줄일 수 있다. 대기업이 기존의 관행에 안주하면 파괴적 혁신을 들고 등장하는 새로운 기업에 의해 망한다는 것을 깨닫고, 끊임없이 혁신을 추구하면 이러한 위험을 어느 정도는 예방할 수 있다. 계속 노력하고 위험에 대비하는 사람에게 운이 따라온다는 것은 엄연한 진리이다. 드물게 발생하지만 큰 규모의 위험에 대해 미리 대비하는 사람만이 이러한 위험에 휩쓸려도 망하지 않는다.  

이 책의 처음에 우연의 힘을 막는 뾰족한 방법은 없다고 선언한다.  이책에서 제공하는 지식이 불확실성을 완전히 제거하지는 않는다고 경고한다. 그럼에도 체계적으로 불확실성을 줄여나가는 방법은 있다. 이 책은 특별히 새로운 지식을 제공하지는 않지만, 기존에 막연하게 알고 있던 것을 체계적인 분석으로 검증하고, 현실의 한계를 인정하면서 지혜롭게 의사결정하는 방법을 제시한다. 논의에 반복이 많은 것이 흠이다. 

Gerd Gigerenzer. 2014. Risk Savvy: how to make good decisions. Penguin Books. 261 pages.

저자는 심리학자이며 독일의 막스플랭크의 연구소장이다. 인간은 리스크를 안고 살아야 하는데 불확실한 상황에서 어떻게 현실적으로 지혜로운 판단을 할 것인가라는 주제를 연구해 왔다. 이 책은 그의 연구 결과를 일반인이 이해하기 쉽게 정리한 것이다.

불확실한 상황에서 완벽히 확실한 해결책을 찾는 것은 일을 그르친다. 그보다는 상식과 직관적인 이해에 바탕을 둔 대략의 어림짐작(rule of thumb)을 하는 것이 가장 합리적 결정이다. 불확실성이 클수록, 문제가 복잡하여 선택지가 많을 수록, 그에 대한 데이터가 많지 않을수록 대략의 어림짐작 방법이 최적화 방법보다 좋다. 반면 비교적 확실한 상황이며, 선택지의 수가 작고, 그에 대해 축적된 데이터가 많을 수록 복잡한 모델을 세워서 최적의 선택을 내리는 방법이 효과를 발휘한다.

리스크에는 두 종류가 있다. 선택지들과 각각의 선택지가 발생할 확률이 알려진 리스크(known risk)가 하나로 이는 주사위를 던지는 것이나 카지노의 슬롯머신이 대표적 예이다. 가능한 선택지를 모르며, 각각의 선택지가 발생할 확률을 알지 못하는 리스크(unknown risk)가 다른 하나이다. 현실에서 발생하는 구체적 사건은 대체로 후자에 속한다. 주가가 추락할 확률, 지진이 날 확률, 사고가 날 확률, 사업이 망할 확률, 전염병이 창궐할 확률 등이다. 탈레브의 책에서 'trukey risk' 라는 용어를 빌려온다. 주인이 그가 키우는 칠면조에게 먹이를 주는 날이 늘수록 칠면조가 인식하기에 다음 날에도 그가 살아있을 가능성이 높지만, 실제 다음날에 그가 잡아 먹히는 사건이 일어날 것을 인식하지 못한다. 즉 단 한번 밖에 일어나지 않는 사건의 리스크를 합리적으로 정확히 예측하는 것은 불가능하다. 그런데 사람들은 단 한번 일어날 사건의 확률을 알려진 확률로 오인하여 판단을 그르친다. 물론 개별 사건의 확률은 알지 못하나 개별 사건이 속한 집단의 확율은 파악하는 경우는 많다.

문제가 발생할 경우를 용인하면서, 일단 문제가 발생하면 문제의 원인을 탐구하고, 그것으로 부터 배워 문제가 발생할 위험을 줄이도록 상황을 개선하는 것이, 다음번에 문제를 덜 발생시키는 최선의 방법이다. 반면 문제가 발생할 때 문제의 원인을 찾아 개선하려는 노력보다 문제 발생자의 책임을 추궁하는데 치중한다면, 다음번에 문제의 발생 위험을 줄일 수없다. 여러 상황 조건이 맞아 떨어져 문제가 발생하는 것이므로, 문제 발생자의 행위는 여러 요인 중에 하나에 불과하다.  많은 경우 배경조건이 문제를 발생시킨 진정한 원인이며, 문제 발생자의 행위는 문제의 사건과 거짓 관계 spurious relationship를 맺고 있으므로, 문제 발생자를 문책하는 것이 다음번에 문제 발생의 위험을 낮추지 못한다. 

전자의 사례로 비행기의 사고를 줄이는 노력을, 후자의 사례로 의료 사고를 든다. 비행기 사고의 경우 철저하게 원인을 검토하고 결과를 공유하며 문제를 발생시키는 조건을 개선한 결과 사고의 위험이 놀랄만큼 줄어들었다. 반면 의료 사고는 감추는데 급급하여 사고를 발생시키는 조건을 개선하지 않기 때문에 동일한 의료 사고가 반복되고 있다. 이는 방어적 과잉 치료 관행을 부추기며, 가장 최선의 치료 방법이 아니라 의사에게 책임을 추궁을 피할 수 있도록 하는 차선의, 혹은 환자에게 해롭기까지 한 치료 방법이 선택된다.

인간은 진화의 과정에서 위험 요인을 두려워하고 피하도록 조건지워졌다. 이는 현대과학문명에서 실제 매우 작은 위험 상황에 대해 비합리적으로 두려움을 느끼고 피하는 비효율적 의사결정을 낳았다. 그 결과 비행기 사고나 테러에 대해 사람들은 크게 경악하여 비합리적으로 행동한다. 미디어는 이러한 사람들의 과도한 경계 성향을 부채질함으로서 돈을 번다.

일부 사람들은 자신이 불확실한 리스크를 통제할 수있다는 과도한 자신감을 가지고 있다. 주식 투자가 그것으로, 특정 주식의 오르내림은 예측이 불가능한 리스크이다. 가장 합리적 투자는 n 분의 1 씩 나누어서 위험을 분산하는 것이다. 주식시장은 불확실하고, 선택지가 많고, 과거 데이터가 충분치 않은 대표적 사례이므로 가급적 단순한 접근법이 가장 효과적이다.

복잡한 상황에서는 그러한 상황에 경험이 많은 전문가의 직관(gut feeling)에 의지하는 것이 가장 효과적인 의사결정법이다. 전문가의 직관은 수치화될 수 없는 다양한 요인을 무의식 속에서 복합적으로 반영한 판단이기 때문이다. 

장래의 배우자를 고를 때나 구매를 할 때, 모든 선택지를 다 탐구해본다음 최고의 것을 선택하는 방식, 즉 최적화 방법(maximize)은 비효율적이다. 그보다는 머리속에서 대략의 수준을 정해두고 그에 근접한 사례가 나타나면 더이상의 검색을 중단하고 선택을 내리는 것, 즉 웬만큼 좋은 것을 선택하는 것(good enough)이 가장 합리적인 의사결정 방식이다.

저자는 의료계 위험에 전문가로 이 주제에 많은 논의를 할애한다. 의료 테스트 결과가 양성으로 나왔을 때 실제 그 질병에 걸렸을 확율은 생각보다 크지 않다. 예컨대 유방암 검사가 양성으로 나왔을 때 실제 유방암에 걸렸을 확율은 10분의 1에 불과하다. 베이즈의 조건부 확율을 이해하는 의료인은 많지 않다.

의사는 자기 방어(self-defence), 의료 통계수치를 이해하지 못하는 것(innumeracy), 환자의 이익보다는 의사 본인의 이익을 추구하는 것(conflicts of interest), 이 세가지 원인 때문에 과잉진료를 하며, 환자에게 테스트 결과를 제대로 전달하지 못한다. 

정기 검진보다는 실제 증상이 있을 때 진료를 받는 것이 합리적이다. 유방암 검사와 전립선암 검사를 예를 들자면, 테스트를 하면 양성으로 나오는 경우가 많은데, 실제 양성 반응의 사례에서 활성 암인 경우는 매우 적다. 많은 사람은 비활성 암을 가지고 살다가 죽는다. 그러나 테스트를 하여 양성으로 나타나면 수술 등 적극적인 치료에 들어가는 데, 이는 필요치 않은 과잉 치료에 속하며 해롭기까지 하다. 증상이 없는데 테스트 결과 양성이어서 항암치료나 수술을 받은 사람이나, 혹은 테스트를 받지 않고 비활성 암을 가지고 살다 죽은 사람이나 죽는 연령은 거의 비슷하다. 테스트를 하여 양성이 나온 환자를 수술하여 5년동안의 생존율이 높다는 사실을 들어 정기적 테스트의 필요성을 강조하는 것은 사실의 일부만을 호도하는 것이다. 의료계는 테스트 및 후속의 적극적 치료를 통해 돈을 벌기 때문에 정기적 검진을 강조하는데, 이는 conflicts of interest에 속한다.

정기적 테스트를 하여 조기에 발견하는 것이 암을 예방하는 방법이 아니다. 증상이 없다면, 암을 조기에 발견하거나 혹은 조기에 발견하지 않거나간에 암으로 죽는 연령은 거의 흡사하기 때문이다. 암은 해로운 행위 요인 때문에 발생할 가능성이 높아진다. 흡연, 음주, 비만, 운동안함, 패스트 푸드와 설탕물 탄산음료, 육류지방과 소금의 과도한 섭취, 등의 요인을 개선하는 것이 암을 예방하는 진정한 방법이지 정기적 검사는 암에 대비하는 것이 아니다.

불확실한 세상에서 위험에 지혜롭게 대처하기 위해서는 어렸을 때 부터 위험에 대한 교육을 받아야 한다. 건강 위험, 금융 위험, 디지털 위험에 대해 어렸을 때 정확한 지식을 교육받고 바른 습관을 들이도록 해야 한다. 또한 교육을 통해 통계적 사고 방식을 습득하고, 복잡한 문제에 대해 대략의 어림짐작을 하는 방법을 훈련하고, 작은 위험에 대해 비합리적으로 패닉하지 않도록 심리적 훈련을 하는 것이 지혜롭게 위험에 대응하는 길이다. 

이 책은 저자의 전문적인 연구 결과를 일반인을 위해 풀어서 쓴 것이므로 전달하려고 하는 내용이 많고 깊이가 있다. 확율을 계산하는 부분에서는 서술을 따라가기 어려운 곳도 있다. 지적인 면에서나 실용적인 면에서나 좋은 책이다.