생각에 관한 생각 - 우리의 행동을 지배하는 생각의 반란!
대니얼 카너먼 지음, 이진원 옮김 / 김영사 / 2012년 3월
평점 :
절판


사람은 살아가면서 대부분의 생각을 직관에 의지합니다. 여자친구의 얼굴을 보자마자 그녀가 화가 난 것을 순식간에 알아채거나, 1+1과 같은 수학식을 봤을때 생각한다는 자각 없이도 답을 낼 수 있습니다. 하지만 동시에 이러한 직관은 평향된 사고를 보이기도 합니다. 대부분의 직관적 판단은 적절하지만, 항상 옳지는 않습니다. 저자인 대니얼 카너먼은 사람이 생각하는 구조를 두가지로 구분함으로서 어떤 경우에 어떤 시스템이 구현되고 그것이 어떤 영향을 미치는지 설명합니다. 그 두가지의 시스템을 시스템1, 시스템2 라고 명명합니다.

시스템1은 직관적사고 입니다. 이 사고는 자발적인 통제에 대한 감각 없이 힘들이지 않고도 자동적으로 빠르게 작동합니다. 이 사고의 특징들로는 인상, 느낌, 성향을 만드며, 시스템2의 승인을 받으면 이들은 믿음, 태도, 의도로 변합니다. 모호함을 무시하고 의심을 억제하며 의도한 것 이상으로 계산하는 성향을 보입니다. 득보다 실에 더 강력히 반응하기도 하고 시스템2에 의해 특정 패턴이 감지되면 그것에 주의를 기울이게 프로그래밍되어 있습니다. 시스템1은 유기체가 생존하기 위해서 풀어야 하는 주요 문제들을 지속적으로 평가하기 위해서 진화하며 그 모양을 형성해 왔습니다. 이런 능력은 위험한 세상에서의 생존율을 높여주며, 반복 학습함으로서 전문화된 능력으로 진화해 왔습니다. 능숙한 체스 선수는 일반인이 깊게 생각해야 하는 수, 시스템2에 의존해야 하는 상황에서도 시스템1로 해결할 수 있습니다.

시스템2는 이성적사고 입니다. 이 사고는 깊고 느리게 생각합니다. 352*381처럼 직관적 해답을 찾을 수 없는 경우에 작동합니다. 이 시스템은 복잡한 계산을 포함해서 관심이 요구되는 노력이 필요한 정신활동에 관심을 할당하는데, 굉장히 게으르다는 특징이 있습니다. 대니얼 길버트가 '정신 시스템이 믿는 방법'이라는 논문에서 말하길 시스템2가 어떤 식으로건 개입하지 못하면 우리는 거의 모든것을 믿게 됩니다. 시스템1은 속기 쉽고 믿으려는 경향을 보이는 반면, 시스템2는 의심과 의혹을 주도하는 역할을 맡기 때문입니다. 시스템2가 개입하지 못하는 상황 중에는 행복한 분위기도 포함되는데, 행복할때는 시스템2가 판단에 미치는 통제력을 약화시킵니다. 좋은 분위기일때 사람들은 더 직관적이고 창조적이 되는 반면, 경계를 풀고 논리적인 오류에 빠져들 확률이 높아집니다.

자아비판은 시스템2의 기능입니다. 그러나 태도의 맥락에서 보면 시스템2는 시스템1의 감정들을 비판하기보다는 옹호하는 성향이 더 강합니다. 시스템2는 그런 감정들을 강요하기보다는 승인하는 역할을 하는데, 시스템2의 정보와 주장의 검색 범위는 주로 기존 믿음들을 따져보려는 의도보다는 기존 믿음들과 통하는 정보로 한정됩니다. 그 예로 린다문제 를 들 수 있습니다. '린다는 서른한 살의 미혼 여성이다. 직설적인 화법을 구사하고 매우 똑똑하다. 철학을 전공했다. 학생 때는 차별과 사회 정의 문제에 매우 관심이 많았고 반핵데모에도 참여했다.' 이런 린다에 관한 시나리오들이 적힌 목록을 사람들에게 보여주면, 거의 모든 사람은 린다가 '은행텔러'에 어울리기보다는 '페미니스트 은행 텔러'에 더 어울린다고 입을 모읍니다. 전형적인 은행텔러는 페미니스트 운동을 하지 않으며, 그런 내용을 린다의 묘사에 덧붙일 경우 더 정합성 있는 이야기가 만들어집니다. 하지만 모든 페미니스트 은행 텔러는 은행 텔러이기 때문에 페미니스트 은행 텔러의 집합은 은행 텔러의 집합에 100퍼센트 포함됩니다. 따라서 린다가 페미니스트 여성 텔러일 확률은 그녀가 은행 텔러일 가능성보다 낮지만 사람들은 페미니스트 은행 텔러의 시나리오를 더 가능성이 높다고 생각합니다. 따라서 시스템1인 대표성의 직관과 시스템2인 확률의 논리 사이에 갈등을 유발합니다.

시카고대 교수 크리스토퍼 시는 식기류 가격을 매기는 실험을 행했다. 집합A는 31개의 상태좋은 접시와 7개의 깨진 접시였고 집합B는 24개의 상태좋은 접시였다. 두 집합에 속한 접시들의 품질이 같다고 가정하면 어떤 집합의 접시 가치가 더 높을까? 이는 쉬운 질문이다. 집합A에는 집합B의 모든 접시뿐 아니라 7개의 온전한 접시들이 추가로 더 들어가 있기 때문에 집합A의 가치가 더 높을게 분명하다. 그러나 평가에서는 집합A는 23달러의 평가를 받은 반면, 집합B는 33달러를 받았다. 집합은 표준과 전형에 따라 대표되기 때문이다. 누구도 깨진 접시를 돈주고 사려 하진 않기 때문에 접시의 평균 가치가 B보다 A가 낮다는 것을 즉시 감지할 수 있다. - p.231 

시스템1의 특징인 인지적 편향은 목표에 집중하고, 계획의 기준을 정하지만 적절한 기준율을 무시함으로서 자신을 계획 오류에 노출시키고, 할 수 있는 것에만 집중하고 자신의 믿음을 지나치게 과신하게 하는 경향이 있습니다. 이러한 경향은 CEO들에게서 많이 발견되는데, 경제학자 울리케 말멘디어와 제프리 테이트는 기업 경영자들이 본인의 생각만큼 유능하지 못하다는 '교만 가설'을 입증합니다. 낙관적인 CEO들은 남보다 인수 대상 기업들을 고평가하고 가치를 깎아내리는 합병을 하는 경향을 보였습니다. 자기과신에 빠진 CEO가 만든 해악은 언론이 그를 유명인사 취급할 때 더욱 심화됩니다. 언론의 수상 경력이 있는 CEO를 둔 기업들은 수상 이후 주가와 경영실적 모두 부진해지지만, CEO가 받는 보상금은 올라갑니다. 수상을 받은 CEO는 저술과 사외이사 등 회사 업무 외 활동들로 더 많은 시간을 보내고, 실적 관리에 더 많은 신경을 쓰기 때문입니다.

이러한 시스템1의 가능성은 기존 경제학 및 심리학 이론의 수정을 야기하기도 합니다. 그중 하나는 미시경제학에서, 임의의 두 재화를 변수로 하는 좌표평면상에서 소비자가 인지하기에 효용이 무차별한 두 재화의 조합을 나타내는 그래프인 무차별 곡선인데, 이 곡선은 어떤 형태로든 지난 1세기 동안 출간된 모든 경제학 교과서에 등장했고, 무수히 많은 학생들이 그것을 배웠습니다. 그러나 이 곡선의 이론적 모델이 가진 힘과 우아함 때문에 학생과 교사들은 결함을 미처 발견하지 못하고 놓치고 말았지만 이 이론이 현실에 대입되었을때 현실과 맞지 않는 상황이 발생합니다. 책에서는 표준 무차별 곡선 모델이 예상하지 못하는 선택의 두가지 측면을 조명합니다. 취향은 고정되지 않고 기준점과 함께 변한다는 것과, 변화의 단점이 장점보다 커 보이기 때문에 현상태를 선호하는 편향이 만들어진다는 것입니다. 직관적 판단인 시스템1은 경제이론을 떠나 비합리적인 선택을 하고, 그것에 심리적 만족감을 느낀다는 것입니다.

여러 사례를 들며 저자는 우리의 행동이 시스템1과 시스템2의 상호작용으로 이루어져 있다는 것을 말합니다. 시스템1은 정보 처리에 도움이 되는 인지적 편안함을 만들어주지만, 신뢰할 수 없는 정보일 때 경고 신호를 보내주지는 않습니다. 이런 상황에서 발생하는 오류들을 막는 방법은 원칙적으로 보면 간단합니다. 인지적 지뢰밭에 있다는 신호를 인식하고, 속도를 줄이고, 시스템2에게 더 많은 도움을 요구하는 것입니다. 하지만 시스템1에서 우리가 저지르는 많은 잘못이 비롯되기는 하지만, 우리가 하는 대부분의 옳은 일들도 여기에서 비롯됩니다. 살면서 우리는 대부분 옳은 선택을 합니다. 우리의 생각과 행동은 정기적으로 시스템1의 인도를 받으며, 이들은 일반적으로 적절하고 합리적입니다. 또한 시스템2가 합리성의 모범인 것은 아닙니다. 시스템2의 능력은 제한적이며, 그것이 접근 가능한 지식 역시 제한적입니다. 사람은 추론할 때 저지르는 오류가 항상 거슬리고 옳지 않은 직관 때문에 생기는 건 아닙니다. 시스템2의 기능 때문에 생겨나는 오류 또한 존재합니다. 시스템2의 도움을 받고자 할때도 불행하게도 이처럼 지각 있는 절차는 가장 필요할 때 정작 지나칠 가능성이 큽니다. 사람이 어려운 처지에 빠졌을 때 가장 하기 싫은것은 더 많은 의심을 하는 것입니다. 결국 시스템1에 대해 시스템2의 도움을 받을 준비와 각오를 할 것, 그리고 시스템2라는 생각에 관한 생각 또한 생각하고 있어야 한다고 말합니다. 이것은 비로소 더 나은 선택이라는 과제에 대해 좀더 풍부하고 정확한 언어를 소유함으로써, 꾸준히 오류를 찾아내고 이해력을 개선해야 한다는 것을 의미합니다.


댓글(0) 먼댓글(0) 좋아요(4)
좋아요
북마크하기찜하기 thankstoThanksTo