Daniel Kahneman, Oliver Sibony, and Cass Sunstein. 2021. Noise: A Flaw in Human Judgement. Little, Brwon Spark. 395 pages.

저자는 심리학 및 행동경제학자들이며, 이 책은 사람들이 평가하고 판단할 때 저지르는 오류에는 어떤 것이 있고, 왜 생기며, 어떻게 줄일 수 있을지에 대해, 심리학의 연구 결과를 인용하여 체계적으로 설명한다. 통계학적 논리가 논의의 바탕에 깔려 있다.

판사가 범죄자에게 부과하는 형량, 보험 감정사가 보험 대상에 대해 산정하는 보험료,  기업의 채용 인터뷰에서 지원자에 대해 매기는 평정 점수, 환자의 병에 대한 의사의 진단, 기업의 미래 매출 예측, 종업원의 업무 성과 평가, 등 거의 모든 평가와 판단 행위에서 평가자에 따른 평정 결과의 차이는 매우 크다. 이는 일반적인 평가뿐 아니라, 관련 분야의 전문지식을 요하는 전문가들 사이에도 의견의 불일치가 심하다. 저자는 참 값에서 멀어지는 현상을 '소음'(noise)이라고 칭한다. 사람들이 참 값에 근접한 평가를 할수록, 즉 노이즈를 줄일수록 효율과 공정성이 높아지기 때문에, 평가의 정확도를 높이는 것 내지는 평가자들 사이에 불일치를 줄이는 것은 실질적이며 중요한 과제이다. 

노이즈의 구성 요소를 분석하면 다음과 같다. 동일한 대상에 대해 여러 평가자들의 평균값이 참 값에서 멀어진 것은 '편견'(biase)에 해당하는데, 사람들은 평가의 문제를 이야기할 때 주로 이것에 관심을 기울인다. 노이즈는 편견과는 별개로, 평가자들의 값이 서로 간에 벌어진 정도이다. 노이즈는 평가자 각각이 다른 사람과 구별되는 평균적인 성향인 level noise와, 이와는 별도로 특정 성격의 사례에 다르게 반응하는 pattern noise로 나눌 수 있다. 이 두가지 이외에도, 일관된 패턴이 없이 그때 그때의 평가 환경에 따라 다르게 평가하는 occasion noise 가 있다. 

노이즈가 발생하는 원인은 다양하다. 평정해야 하는 어려운 문제 대신, 그보다 쉬운 다른 문제로 대치하여 평정하려는 심리적 성향, 평정하는 기준이 되는 잣대가 사람에 따라 다르기 때문에 나타나는 차이, 평정자 개인의 과거 경험이나 가치관에 기인한 특이한 평가, 등등.

노이즈를 줄이는 여러 방법을 소개한다. 평가자의 지능이 높고, 관련 전문성이 높을수록 노이즈는 작다. 여러 평가자들이 독립되게 평가하도록 하여 이들의 평가 결과를 평균하면, 개별 평가자의 평가 결과보다 노이즈가 작다. 이는 "군중의 지혜"(wisdom of the crowd)라는 원리를 적용한 것이다. 평가에 직접적으로 필요하지 않은 정보를 배제함으로서 사전적인 편견을 줄이면 노이즈가 줄어든다. 평가 대상을 구성하는 영역을 분석적으로 구분하여, 각 영역에 대해 독립적으로 평가하고 이들을 종합하는 식으로 단계적으로 접근한다면, 평가 대상에 대하여 뭉뚱그려서 직관적으로 평가하는 것보다 노이즈를 줄일 수 있다. 평가 척도의 각 값에 대해 구체적이고 알기 쉬운 사례를 제시하여, 평가자들이 평가 척도의 각 값에 해당하는 사례와 평가 대상을 비교하는 방식으로 평가하도록 한다면, 평가자에 따른 척도의 주관성 문제를 어느 정도는 극복할 수 있다.

평가 대상들 사이에 순위를 매기는 것이, 평가 대상들에 대해 절대적 수준 점수를 부여하는 것보다 훨씬 쉽다. 이는 사람들이 절대적인 수준을 평가하기는 어려운 반면, 사례 비교를 통한 상대적인 평가는 비교적 잘 할 수 있기 때문이다. 그러나 평가 대상이 7개를 넘어서면, 인간의 마음이 한꺼번에 다룰 수 있는 복잡성의 범위를 넘어선다. 따라서 많은 수의 대상에 대해 일목에 전체를 비교하기보다, 단계적으로 접근하여, 먼저 몇개의 큰 그룹으로 나누어 순위를 매기고, 각 그룹 내에서 다시 구성원들 사이에 순위를 매기는 식으로 접근하는 것이 좋다.   

평가 대상을 그와 유사한 범주의 한 예로 간주하여 범주 전체의 평균을 기본(base)으로 하고, 평가 대상에 대한 직관적인 평가 값을 다른 한극점으로 하여, 두 극점 사이에서 평가 대상이 그가 속한 범주 평균에서 벗어나는 정도에 따라 비례적으로 조정하는 방법을 적용하면 훨씬 정확한 평가를 할 수 있다. 이는 모든 사건은 평균으로 수렴한다는(regress to the mean) 원칙을 응용한 것이다. 

기계적으로 규칙을 정하여 그에 따라 평가하거나 알고리즘을 적용하여 자동 평가하는 것이, 평가자 개인에게 재량을 크게 부여한 평가보다 노이즈가 훨씬 작다. 그러나 전문가들은 자신의 재량이 줄어드는 것에 심하게 저항하기 때문에, 기계적인 평가를 도입하기는 현실적으로 쉽지 않다. 또한 사람들은 평가의 정확성이 떨어지더라도, 기계나 규칙에 따른 자동 평가보다는 인간이 평가하기를 원한다. 그러나 평가의 정확성이 떨어지면 그에 따른 효율성 손실도 커지기 때문에, 규칙의 엄격성과 인간적 재량 사이에 어느 정도어데 타협점을 찾아 한다.

이 책은 저자의 이전 책인 Think, fast and slow 와 마찬가지로, 체계적인 연구 결과에 기반한 정보로 꽉꽉채운 제법 전문적인 책이다. 통계에 대한 사전 지식이 있기에 저자의 설명을 이해하는 것이 크게 어렵지는 않았다. 저자의 번득이는 지적 능력이 돋보이는 책이다.  규칙과 알고리즘을 통해 노이즈를 줄이는 것이 가능함에도, 전문가들이 판단의 재량권이 줄어듦과 함께 권위가 줄어들 것을 염려하여, 갖은 이유를 대면서 규칙과 알고리즘의 도입을 반대한다는 비판이 통렬하다.

과거 기계화와 자동화가 진행되면서 노동의 기술수준이 떨어지는 "deskilling" 현상이, 앞으로 전문직 분야에도 확대되리라 예상한다. 과거에 장인(craftman)이 준기술직 (semi-skilled)에 의해 대체되었듯이, 전문직 또한 준기술직에 의해 대체될 것이다. 의료 분야에서 영상 판독이나 시험결과 판단이 의사로부터 컴퓨터와 준기술직 사람에게로 넘어가고, 세무사의 일이 세무 소프트웨어에 의해 대치되고 있듯이, 앞으로 판사와 변호사의 일이 법규와 판례를 해석하고 종합하는 소프트웨어에 의해 어느 정도 대치되는 날이 올 것이다.   

Jonah Lehrer. 2009. How We Decide. Houghton Mifflin Harcourt. 265 Pages

사람들이 어떤 것에 대해 결정하기란 어렵다. 특히 문제가 복잡해 질 수록 결정하기가 어렵다. 선택지가 많거나 관련되어 고려해야할 변수들이 많을 수록 어려워진다. 당면 문제에 대해 이성적으로 많이 생각할수록 현명한 결정을 내린다는 주장이 과거에는 지배했다. 플라톤이나 칸트와 같은 이성주의자들의 견해가 그것이다. 그러나 장고끝에 악수둔다는 격언이 있지 않은가? 저자는 과거의 철학자들이 이성을 우선시하고 감정을 비이성적인 것으로 치부한 전통에 반기를 든다. 근래에 심리학이나 행동경제학에서 인간의 행위에서 이성보다 감정이 더 중요하다는 주장을 옹호한다.

저자는 그 분야에 오랜 훈련을 쌓은 전문가들의 경우 많은 변수가 연관된 복잡한 문제를 대했을 때 이성보다는 느낌 혹은 직관이 더 유효하다고 주장한다. 그 이유는 전문가들이 자신의 전문 영역에서 오래도록 경험을 축적했을 때, 그들이 문제를 접하여 받는 느낌이란 다름 아니라 복잡한 정보를 처리한 결과 나온 결과물이기 때문이다. 우리의 이성은 동시에 다양한 정보를 처리하는데 한계가 있으므로 문제가 복잡해질 경우 처리 능력에 제한에 부닥쳐 오류를 만들어 내는 부실한 컴퓨터에 불과하다. 그러나 우리의 감정은 오랜 경험과 지식이 축적된 고도의 컴퓨터이기 때문에 이성의 정보처리 한계를 뛰어 넘을 수있다. 우리의 감정이 이렇게 고도의 정보처리 컴퓨터가 된 것은 진화의 산물이다. 감정은 우리의 생존에 근접한 문제일수록 더 효율적으로 정보를 처리하는 능력을 발휘하도록 진화의 과정을 통해 발달해 왔기 때문이다. 

그렇다고 감정이 항상 올바른 결정으로 유도하지는 않는다. 문제가 복잡하지 않을수록 이성적으로 따지는 것이 효과적이며, 과거에 접해보지 않은 새로운 문제일수록 이성적으로 깊이 파고드는 것이 창의적인 접근방법을 찾아내는 데 효율적이다.  반면 문제가 복잡해 질수록 전문가의 느낌이나 직관이 큰 통찰력을 발휘하게 된다. 여기서 중요한 것은 전문가의 오랜 경험과 축적된 지혜가 바탕이 되어야 한다는 점이다. 인간은 자신이 범한 오류를 반추하여 개선할 점을 생각해 내는 과정을 반복하면서 지혜를 축적하게 된다. 저자는 오류를 분석하여 무엇을 잘못했는지 어떻게 하면 더 잘할 수있었는지를 확인하는 것이 핵심이라고 주장한다. 자신이 어떻게 생각하는지를 생각하고 분석하는 능력이 인간을 동물보다 앞서게 하는 비결이다. 

이 책의 장점은 무수한 예를 통해 자신의 주장을 설득력있게 쉽게 이해할 수있도록 제시하는 것이다. 엄청나게 다양한 예가 나오는데 이러한 예들은 우리의 일상에서 흔히 접하는 친숙한 것들이다. 이 책에서 거론되는 대표적인 예로는 비행기 조종사의 결정, 풋볼 선수가 필드에서 벌이는 결정, 포커 선수가 포커판에서 전개하는 결정, 일반 사람들이 마트에서 쇼핑할 때 하는 결정, 자동차나 집을 구입하는 결정, 화재현장에서 소방관의 결정, 등이다. 이러한 예들은 거의 모두가 학술적인 연구결과와 함께 엮어서 이야기를 풀어나간다. 최근의 심리학, 신경과학, 행동경제학의 연구 결과를 종횡무진하게 인용한다.  

근래에 연구의 조류가 감정의 긍정적인 측면을 강조하는 쪽으로 흐르고 있는 것은 흥미롭다. 사실 감정이란 이성과 달리 그 과정을 분석하기가 어렵기 때문이다.  신경과학과 진화론을 결합하여 인간의 감정도 이성 못지 않게 충분히 효과적이고 유력한 문제해결 능력을 품고 있다는 점을 설득력 있게 제시하는 것이 이 책의 묘미이다. 그러나 무모한 감정적인 대처는 그야말로 무모함일 뿐이다. 오랜 경험과 반추를 통해 쌓여서 만들어진 능력은 감정의 영역일까 이성의 영역일까? 이 책은 이성과 감정을 양분하는 지적 전통은 틀렸다고 말한다.   

저자의 직업이 과학 기자라는 점이 백퍼센트 발휘된 결과물이다. 그 많은 연구들을 들여다보고 주변의 예들을 수집한 저자의 부지런함에 놀라지 않을 수없다.  이 책이 베스트셀러로 오랫동안 자리매김한 데에는 충분한 이유가 있다. 흥미있는 한편으로 다양한 생각할 거리를 제공한다.