[생각에 관한 생각] #9 시스템 1이 쉽게 대답하는 법 (2)

대니얼 카너먼의 '생각에 관한 생각'

 

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 뉴스나 다른 사람의 이야기를 통해 어떤 기업의 비즈니스를 듣고는 '성공할 것 같다.'라고 착각했던 적이 있을 것이다. 하지만 전문가들도 기업분석을 하는데 방대한 양의 정보를 취득해야 하며, 기업을 평가하기 위해선 시스템 2의 어마한 노력과 시간이 필요할 것이다.

 

 그렇다면 비 전문가가 뉴스만 듣고 기업의 미래를 예측하는 건 어떨까? 기업의 결과와 무관하게 결정의 프로세스는 당연히 오류 투성이다.

 

 우리가 어떻게 신뢰성이 검토되지 않은 몇 문장의 정보로, 소중한 자금을 투자할 결정을 내리는지 알아보자.

 시스템 1의 직관은 어떤 어려운 질문에도 막힘없이 대답을 해낸다. 비록 그 대답이 정답이 아닐지라도. 이번 챕터에서는 '문제 바꿔치기'와 '어림짐작'을 통해 시스템 1이 직관적인 답을 내리는 방법을 알아볼 것이다.

 

 

글의 요약

 

1. 시스템 1은 어려운 문제를 쉬운 문제로 바꿔 접근한다.

 

2. 어림짐작에 의한 결정. 게으른 시스템 2는 개입하지 않는다.

 

 

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1. 시스템 1은 어려운 문제를 쉬운 문제로 바꿔 접근한다.

 

 어려운 문제의 답을 쉽게 내놓지 못한다면, 시스템 1은 그 문제와 연관성이 있어 보이는 더 쉬운 문제를 찾아 답을 한다. 이를 '바꿔치기'라 한다. 그리고 아래 같은 용어도 추가로 사용한다.

 

'표적 문제'란 애초에 답을 하려는 문제다.

'어림짐작 문제'란 대답하기 더 쉬운 다른 문제다.

 

 '어림짐작'을 정의하면, 어려운 문제에 불완전하더라도 적절한 답을 찾는 데 도움이 되는 간결한 절차다. 어려운 문제에 대한 답변을 간결하고 빠르게 내기 위해서는 좋은 전략이 될 수 있다.

 

 일반적으로 사람들은 확률을 판단해야 할 때면, 실제로는 다른 질문에 답을 내놓고 본래 질문의 확률을 판단했다고 믿는다. 시스템 1이 어려운 표적 문제를 만났을 때, 쉬운 어림짐작 문제의 답을 도출해낼 수 있다면 우리는 쉽게 이런 반응을 나타낸다.

 

 아래 이미지 좌측의 '표적 문제'는 답을 하기 상당히 어려운 질문이다. 머릿속 산탄총은 어려운 문제가 나오면 시스템 2에 부담을 주지 않고 빠르게 답을 찾으려 한다. 예로 오른쪽의 '어림짐작 문제'로 나도 모르게 대체하여 답을 찾으려고 할 것이다. 하지만 어림짐작 문제를 만들어서 대답하더라도, 표적 문제의 답과 일맥상통해야 한다.

 

 죽어가는 돌고래를 보여주는 기부 광고를 보면 안타까운 감정이 일어나며, 인간에 의해 죽어가는 동물을 보호하는데 10,000원/월 이라는 금액은 충분한 가치가 있다고 생각할 것이다. 이는 감정을 기부금으로 세기 짝짓기를 한 결과이다. 이 결과가 표적 문제의 답이 되는지를 검증해본다면 시스템 1에 의한 어림짐작 문제 답변이 오류가 많다고 금방 알아차린다.

 표적 문제의 답을 내기 위해서는 바꿔치기로 쉬운 어림짐작 문제에 대한 답을 세기 짝짓기로 결정한다. 머릿속 산탄총이 자동으로 작동하고 세기를 짝짓게 되면 표적 문제의 답이 쏟아져 나온다. 그리고 시스템 1이 큰 어려움 없이 답을 구하게 되면, 시스템 2는 어림짐작으로 나온 답을 수긍한다. 그리고 표적 문제가 어려웠다는 사실 또한 잊어버린다.

 

 

 

 

 

2. 어림짐작에 의한 결정. 게으른 시스템 2는 개입하지 않는다.

 

 결론이 논쟁을 압도할 때가 있는데, 감정이 개입할 때 그렇다. 정치 공약을 내가 좋아하는지 싫어하는지에 따라 공약을 믿을지 말지 결정하고, 좋아한다면 그 공약을 훨씬 설득력이 있다고 판단한다. 이는 감정이라는 요소로 확증 편향을 더욱 견고히 한다. 만약 누군가 싫어했던 공약에 대해 위험성이 낮음을 설명해주고 내가 이해했다면 나의 처음 생각이 바뀔 수 있다. 쉬운 예로, 경계하고 싫어했던 기업에 대해 누군가 기업의 리스크가 매우 낮다만 설명해줘도 기업을 바라보는 나의 시각이 바뀔 수 있다.

 시스템 2는 작동하지 않으며, 시스템 1에 상당한 재량권을 준다. 감정적인 어림짐작에 의한 시스템 1의 판단을 전적으로 믿고 맡기는 편이다. 시스템 2는 시스템 1의 편향을 지지하는데 더 많은 정보를 제공할 뿐이다.