더 신중하게 행동하고 더 나은 결정을 내리는 방법

Thinking, Fast and Slow (Paperback) - 『생각에 관한 생각』 원서
Kahneman, Daniel / Farrar Straus & Giroux / 2013년 4월

인간은 이성적인 동물이라고 해도 과언이 아닙니다. 우리는 특정 상황이 어떻게 될지에 영향을 미치는 무수한 요소를 신중하게 고려하여 결정을 내립니다. 우리는 감정과 경험이 우리가 내리는 선택이나 우리에게 가장 적합한 길에 영향을 미치지 않도록 합니다.

때때로 우리는 장기적인 계획과 복잡한 계산의 놀라운 위업을 수행할 수 있지만 일상적인 결정과 행동의 대부분은 자동적이고 번개처럼 빠르며 감정적으로 과도합니다. 우리는 광범위한 결과를 초래할 수 있는 판단 오류를 범하기 쉽습니다.

저자는 뇌를 구성하는 두 가지 주요 인지 시스템에 대한 아이디어를 제시하는 것으로 이야기를 시작합니다. 그는 이를 시스템 1과 시스템 2라고 부릅니다. 시스템 1은 자동으로, 직관적으로, 무의식적으로 작동합니다. 간단한 수학 문제를 계산하거나, 간단한 문장을 읽거나, 대상을 범주에 속하는 것으로 인식하는 데 사용합니다. 시스템 2는 주의와 숙고가 필요한 생각과 행동(문제 해결, 추론, 집중)을 담당합니다. 시스템 2는 더 많은 노력을 필요로 하므로 게으르고 시스템 1에 의존하는 경향이 있습니다. 그러나 이것은 특히 시스템 1이 편향되어 있고 다양한 환경 자극(프라이밍이라고 함)에 쉽게 영향을 받을 수 있기 때문에 오류가 발생합니다.

시스템 1의 편향에 대해 자세히 설명합니다. 계산하기 쉽고 친숙한 문장이 추가 생각이 필요한 문장보다 더 사실적으로 보입니다. 시스템 1은 또한 우리가 이전에 갖고 있던 믿음(확증 편향)을 확인하는 예를 찾는 경향이 있습니다. 이것은 차례로 사람, 장소 또는 사물에 대한 모든 것을 좋아(또는 싫어)하게 만듭니다(후광 효과). 시스템 1은 또한 "지금 내 기분은 어떻습니까?"와 같은 어려운 질문 대신, “요즘 나는 얼마나 행복합니까?” 라는 더 쉬운 질문을 하도록 합니다.

책의 두 번째 부분은 계산의 편향에 중점을 둡니다. 우리의 두뇌는 통계에 어려움을 겪고 있으며 작은 샘플이 본질적으로 큰 샘플보다 더 극단적이라는 것을 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 이는 불충분한 데이터에 대한 결정을 내리게 합니다. 우리의 두뇌는 또한 특정 통계 정보를 설명할 진정한 이유가 없음에도 불구하고 통계 데이터에 대한 이야기를 구성하는 경향이 있습니다.

우리에게 숫자를 추정하라는 요청을 받고 우리를 고정시킬 숫자가 주어진다면(간디가 죽었을 때 35세가 넘었는지 묻고 간디가 죽었을 때 몇 살이었냐고 묻는 것과 같이), 그것은 우리의 추정에 큰 영향을 미칠 것입니다. 어떤 일이나 사건(60세 이상 이혼하는 사람 등)의 빈도를 추정하라는 요청을 받으면 기본 통계 비율을 계산하려고 하는 경우는 드물며 대신 이에 대한 생생한 예를 생각할 수 있다면 과대평가할 것입니다. 물건, 또는 그 물건이나 사건에 대한 개인적인 경험이 있습니다.

우리는 다른 방식으로 통계를 간과합니다. 컴퓨터 공학 학생의 고정관념에 맞는 가상의 사람에 대한 설명이 주어지면(저자는 그를 Tom W로 명명합니다), 그가 실제로 그 그룹에 속할 확률을 다음과 같이 과대평가할 것입니다. 컴퓨터 과학 학생들은 실제로 다른 분야에 비해 상당히 적습니다. 같은 맥락에서 가상의 인물이 페미니스트의 고정관념에 부합한다면(저자는 그녀를 Linda라고 부름), 사람들은 그녀를 단순한 은행원보다 페미니스트 은행원이라고 말할 가능성이 더 큽니다. 이것이 논리에 어긋난다는 사실에도 불구하고 모든 페미니스트 은행원은 기본적으로 은행원이기 때문입니다.

예측을 시도할 때 우리는 종종 재능, 어리석음, 의도와 같은 자질의 역할을 과대평가하고 운과 무작위성의 역할을 과소평가합니다. 토너먼트에서 더 나쁜 두 번째 날이며 다른 인과 관계 설명이 필요하지 않습니다. 세상을 보다 일관성 있게 이해하기 위한 이 지속적인 시도에서 우리는 과거에 대한 잘못된 설명도 만들어내고, 우리가 실제보다 훨씬 더 미래를 이해하고 있다고 믿습니다. 우리는 사후에 우리의 예측 능력을 과대평가하는 경향이 있습니다. 이를 ‘사후 환상’이라고 합니다.

다음으로 저자는 과신에 초점을 맞춥니다. 우리는 때때로 우리의 직관, 예측 및 관점이 심지어 그러한 예측이 완전히 쓸모 없다는 증거에도 불구하고 유효하다고 자신 있게 믿습니다. 저자는 그와 동료가 군인들과 함께 그룹 훈련을 관찰하고 장교 훈련에 적합한 후보자를 식별하려고 시도한 예를 들어 설명합니다. 그들의 예측이 완전히 부정확한 것으로 판명되었음에도 불구하고 그들은 예측 방법이나 행동을 바꾸지 않았습니다. 또한 사람들은 직감보다는 통계 정보를 간과하는 경우가 많지만 주관적인 느낌보다는 체크리스트, 통계 및 수치 기록에 의존하는 것이 더 중요합니다.

또한, 저자는 통계적으로 입증 가능한 예측 기술이 없음에도 불구하고 전문가처럼 취급되는 재무 분석가 및 뉴스 캐스터와 같은 사람들의 신용을 떨어뜨리는 데 많은 시간을 할애합니다. 그는 Gary Klein과 협력하여 언제 전문가의 직관을 신뢰할 수 있는지 확인하고 일부 환경이 전문성 개발에 도움이 된다는 사실을 발견했습니다. 전문성을 개발하려면 사람들이 예측 가능하도록 충분히 규칙적인 환경에 노출되어야 하고 이러한 규칙성을 연습을 통해 배울 기회가 있어야 합니다. 소방관과 체스 마스터는 진정한 전문가의 좋은 예입니다.

저자는 우리가 과신하는 다른 방법에 대해 자세히 설명합니다. 우리는 최상의 시나리오를 스스로 가정하기 때문에 종종 위험한 프로젝트를 수행합니다. 우리는 다른 사람들의 실패에 대해 무지하며 소규모 사업을 시작하거나 저자 자신이 경험한 커리큘럼 설계와 같은 벤처를 고려할 때 다른 사람들보다 더 나은 성과를 거둘 것이라고 믿습니다.

그런 다음 저자와 Amos Tversky가 개발한 전망 이론이라고 하는 이론에 대해 계속해서 설명합니다. 그는 먼저 다니엘 베르누이(Daniel Bernoulli)의 효용 이론을 소개합니다. 이 이론은 화폐의 가치가 엄격하게 고정되어 있지 않다고 주장합니다. 그러나 저자는 베르누이 이론의 결함을 강조합니다. 그것은 사람의 기준점을 고려하지 않는다는 것입니다. 한 사람이 어제 100만 달러를 갖고 있고 다른 사람이 900만 달러를 갖고 있고 오늘 두 사람이 400만 달러를 가지고 있다면 그들은 똑같이 행복하지 않습니다. 그들의 부는 그들 각자에게 동일한 효용을 가지지 않습니다.

전망 이론은 다음과 같은 세 가지 뚜렷한 특징을 가지고 있습니다.

1) 전망은 기준점, 즉 개인의 현재 부의 상태와 관련하여 고려됩니다.

2) 감수성 감소의 원리는 부에 적용됩니다. $900와 $1,000의 차이는 $100와 $200의 차이보다 작습니다.

3) 손실이 이익보다 더 크게 나타납니다. 150달러를 벌거나 100달러를 잃을 수 있는 동등한 기회가 있는 도박에서 대부분의 사람들은 이기고 싶은 것보다 더 많은 것을 잃을까 두려워 도박을 하지 않습니다.

손실 혐오는 재화에도 적용됩니다. 재화를 얻는 것이 즐거운 것보다 잃는 것이 더 고통스럽기 때문에 소유 효과는 재화를 소유할 때 더 가치가 있다는 것을 보여줍니다.

표준 경제 이론은 사람들이 합리적이며 그러한 결과의 확률에 따라 결정의 결과를 평가할 것이라고 주장합니다. 그러나 전망 이론은 때때로 사람들이 결과를 확률로 엄격하게 평가하지 않는다는 것을 보여줍니다. 예를 들어, 사람들이 $10,000를 얻을 확률이 95%인 시나리오에서 사람들은 돈을 얻지 못할 가능성을 과대평가합니다. 그들은 위험을 회피하게 되며 종종 더 적은 금액을 보장받을 것입니다. $10,000에 당첨될 확률이 5%라면 사람들은 당첨 확률을 과대평가하고 큰 이익을 기대합니다(이것이 사람들이 복권을 사는 이유를 설명합니다).

전망 이론은 우리가 희귀한 사건의 가능성을 과대평가하는 이유와 특정 시나리오에서 왜 모든 도박이 나쁜 것은 아니지만 모든 도박을 피하기 위해 너무 위험을 회피하게 되는 이유를 설명합니다. 우리의 손실 회피는 또한 우리가 가지고 있는 특정 편견을 설명합니다. 우리는 손실을 줄이는 것을 주저하고, 그 돈이 다른 것에 더 잘 쓰일 수 있음에도 불구하고 프로젝트에 투자한 돈이나 자원을 두 배로 줄이는 경우가 많습니다.

우리의 두뇌는 다른 방식으로 합리성이 부족할 수 있습니다. 예를 들어, 두 가지 시나리오를 개별적으로 고려할 때와 함께 고려할 때 다르게 결정을 내리는 경우가 있습니다. 예를 들어, 사람들은 두 가지 시나리오가 별도로 제시될 경우 농부들이 피부암 검진을 받도록 돕는 기금보다 평균적으로 돌고래를 돕는 환경적 원인에 더 많이 기여할 것입니다. 그러나 함께 볼 때 사람들은 일반적으로 동물보다 인간을 더 소중히 여기기 때문에 농부들에게 더 많은 기여를 할 것입니다.

문제의 틀을 잡는 방법도 우리의 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 결과가 10%의 사망률로 구성된 경우보다 한 달 생존율이 90%인 경우 수술을 받을 가능성이 더 큽니다. 따라서 우리는 종종 우리가 보는 프레임이 우리의 결정에 어떻게 영향을 미치는지 깨닫지 못합니다.

저자는 또한 행복과 경험의 척도를 평가하는 연구에 착수했습니다. 그는 우리가 경험하는 자아와 기억하는 자아가 있으며 종종 기억하는 자아가 경험하는 자아보다 우리의 행동을 더 많이 결정한다는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 경험이 끝나는 방식은 전체 경험보다 우리 마음에 더 큰 비중을 차지하는 것 같습니다. 우리는 또한 어떤 것이 얼마나 고통스럽거나 즐거웠는지에 대한 기억을 선호하여 경험의 기간을 무시합니다. 이것은 우리로 하여금 일상 생활의 경험보다 전 지구적 기억을 우선시하는 방식으로 우리의 삶을 평가하게 합니다.

저자는 우리가 실수할 가능성이 있는 상황을 인식하고 실수를 피하기 위해 더 많은 정신적 노력을 동원할 수 있도록 마음의 편향을 이해하는 것이 중요하다고 주장함으로써 결론을 맺습니다.

이 책이 우리에게 어떻게 도움이 될까요? 저자의 연구는 우리의 일상 생활에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어 사람들이 위험을 회피하고 위험해지며 그 반대도 마찬가지입니다. 저자는 우리의 마음이 진술을 인식하는 데 어떻게 작용하고 그것이 우리의 결정에 어떻게 영향을 미치는지 이해하도록 도와줍니다.

그렇다면 이 책을 읽어야 하는 이유가 무엇일까요? 우리에게 유리한 결정을 내리기 위해 사람들에게 접근해야 할 때를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 당신이 주식 중개인이라면 정기적으로 당신의 주식을 추적하지 말고 더 나은 수익을 창출하기 위해 분기에 한 번만 주식을 살펴보라는 완벽한 조언을 제공합니다.

우리는 종종 생각만큼 똑똑하지 않습니다. 함정을 인식함으로써 중요할 때 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 저자는 판단 오류와 잘못된 의사 결정으로 이어지는 많은 편견과 발견적 방법에 대한 인식을 심어주는 데 성공했습니다. 무엇보다 생각하고, 빠르고, 천천히, 인간의 마음에 대한 통찰력을 원하는 모든 사람에게 매우 즐겁고 유익한 읽을거리입니다. 생각하고, 빠르고, 느리게 생각하면 사고 방식이 바뀝니다.