1. 사실과 가치판단을 분리한다. ‘~이다’와 ‘~해야 한다’ 사이에 숨어 있는 논리를 찾는다.
2. 누락된 변수를 찾는다. 무엇이 측정됐는지보다 무엇이 제외됐는지 본다.
3. 이익을 얻는 사람을 확인한다. 연구자·기업·정치·미디어의 이해관계를 본다.
4. 나의 가치관도 공개한다. 나는 중립적이라고 선언하기보다 어떤 관점에서 판단하는지를 인정한다.
마지막 항목이 특히 중요하다.
책이 말하는 성숙한 객관성은 가치관이 없는 상태가 아니다.
어떤 가치관을 가지고 있는지 알고 있는 상태다.
좋은 판단이란 감정을 제거하고 데이터에 가까워지는 것이라고 생각했다.
지금은 다르게 생각한다.
좋은 판단은 인간을 제거하는 것이 아니라 판단 속에 어떤 인간이 들어가 있는지를 알아차리는 것에 가깝다.
<과학적으로 옳다는 착각>은 과학책이면서 데이터 분석책이고, 미디어 리터러시 책이며, AI 시대를 살아가기 위한 철학책이기도 하다.
역설적으로 책을 읽고 나서 나는 과학을 덜 믿게 된 것이 아니다.
더 믿게 됐다.
결론을 믿는 것이 아니다. 틀렸을 때 고칠 수 있는 과정을 믿는다.
과학의 가장 위대한 힘은 항상 옳다는 데 있지 않다.
자신의 옳음을 의심할 수 있다는 데 있다.
함께 읽는다면 칼 세이건의 <악령이 출몰하는 세상>으로 유사과학과 회의주의를, 대니얼 카너먼의 <생각에 관한 생각>으로 인간의 판단 편향을, 토머스 쿤의 <과학혁명의 구조>로 과학적 패러다임을, 캐시 오닐의 <대량살상 수학무기>로 숫자와 알고리즘이 사회적 권력이 되는 과정을 이어 읽어보고 싶다.