신호와 소음

오늘날 '예언하다(predict'와 '예측하다(forecast)'는 말은 별 구분 없이 쓰인다. 셰익스피어 시대의 두 단어의 의미는 완전히 달랐다. 전자는 예언자나 점쟁이가 쓰는 말이었고, 후자는 카시우스의 발상과 비슷했다.

'forecast'는 독일어가 어원이고, 'predict'는 라틴어에서 유래한 말이다. 예측(forecasting)은 신성로마제국의 세속이 아니라 새로이 등장한 프로세스탄트의 세속을 반영했다. 예측을 한다는 것은 전형적으로 불확실성의 조건에서 계획을 세우는 일을 의미했다. 예측은 신중함, 지혜, 부지런함을 전제로 하는데, 지금 우리가 사용하는 통찰(foresight)이라는 단어와 뜻이 비슷했다. (19p)

펜실베니아대학교 필립 E. 테틀록 교수가 수행한 장기 연구 프로젝트는, 정치학자들이 어떤 정치적 결과가 발생할 가능성이 전혀 없다고 주장할 때, 실제로는 그 결과가 나타날 가능성이 약 15퍼센트나 된다는 사실을 발견했다. (27p)

미국의 주택담보대출에는 세 가지 신용 등급이 있다. 신용도가 가장 높은 등급부터 '프라임', '알트A', '서브프라임'순이다. (51)

예측 실패의 대부분은 잘못된 확신에서 비롯한다. 정밀한 예측이 정확한 예측으로 가장한다. (79p)

고슴도치와 여우는 이사야 벌린이 러시아 소설가 레프 톨스토이의 소설에 대해 쓴 에세이 《고슴도치와 여우》에서 따온 표현이다. (벌린은 이 제목을 그리스 시인 아르킬로코스가 쓴 '여우는 사소한 것을 많이 알지만, 고슴도치는 중요한 것 한 가지를 안다'라는 구절에서 따왔다). (90p)

와서먼은 후보들에게서 이른바 '붉은 깃발'의 위험 신호가 보이지 않을까 하고 찾는다. […] 심리학자 폴 밀은 이런 것들을 '부러진 다리'라고 불렀는데, 이 말은 너무나 강렬한 요소가 있어서 그 요소를 고려하지 않을 수 없는 상황을 가리키는 표현이다. (118p)

새로운 정보가 나타났을 때 당신은 어떻게 반응할 것인가? 환경이나 조건이 바뀔 때 지나치게 화를 내거나 과도하게 반응하는 태도, 또는 새롭게 제시된 증거가 명백하게 아니라고 말하는 데도 지나치게 초연해서 전혀 마음을 바꾸지 않는 태도는 필연적으로 좋지 않은 예측을 낳는다. (157p)

훌륭한 혁신가는 전형적으로 매우 크게 생각하고 또 매우 작게 생각한다. 새로운 발상은 때로 문제의 가장 미세하고 구체적인 데서, 즉 보통 사람들은 귀찮아서 피하려 드는 데서 비롯된다. 또 '왜 세상은 지금 이 모양으로 되어 있을까?', '현재의 지배적 패러다임을 대체할 대안은 없을까?' 같은 가장 추상적이고 철학적인 생각을 할 때 새로운 발상이 나타나기도 한다. 사람들이 대부분 안주하려 드는 편안하고 따뜻한 곳에서 새로운 발상이 나타나는 일은 지극히 드물다. (170p)

기상 예측 민간 기업들은 대부분 편향을 가지고 있다. 의도적으로 설정된 편향이다. 특히 그들은 실제보다 눈이나 비가 더 많이 내릴 거라 예측하는 경향을 보인다. 기상 전문가들은 이를 '축축한 편향'이라 부른다. 이 편향은 정부기관이 발표한 원자료에서 더 멀리 벗어날수록, 그리고 소비자에게 더 밀착하는 예측을 할수록, 점점 심해진다. 예측은 이처럼 정확성을 축소함으로써 '가치 창출'을 늘린다. (211p)

통계학에서 소음을 신호로 잘못 인식하는 행동에 붙은 명칭이 '과잉적합(overfitting)'이다. (252p)

매개변수 넷 있다면 나는 코끼리도 만들어낼 수 있다. 매개변수가 하나 더 있다면 난 이 코끼리가 몸을 흔들게도 할 수 있다. - 존 폰 노이만 (257p)

영국 런던정치경제대학 교수 찰스 굿하트가 주장한 '굿하트의 법칙'이 있는데, '정책 입안자가 특정 변수를 목표로 삼으면 그 순간 이 변수는 경제지표로서 가치를 잃기 시작한다'는 내용이다. (285p)

역사적으로 GDP 성장률과 일자리 성장률 사이에는 매우 강력하고도 타당한 상관성이 존재해왔다. 경제학자들은 이를 '오쿤의 법칙'이라 부른다. (286p)

자료를 무시하는 일은 보통 예측하는 사람이 자만심에 빠져있다는 증거, 또는 그가 운용하는 예측 모델이 과잉적합 모델이라는 증거이기도 하다. 이때 예측가의 관심은 정확성보다는 자기과시 쪽으로 무게 중심이 쏠린다. (289p)

합리적 편향. 명성이 덜한 사람일수록 예측을 할 때 큰 위험을 부담해도 잃은 건 별로 없다. 자기 예측이 터무니없음을 본인도 잘 알고 있다 해도 이른바 '대박'을 추구하는 건 합리적 행동이다. 반대로, 이미 상당한 명성을 누리고 있다면, 아무리 판단 자료들이 과감하게 보일 수 있는 예측을 하라고 요구하더라도 이 사람은 쉽게 그렇게 하지 못한다. (301p)

Heuristic 단어의 그리스 어원은 '유레카'의 어원과 동일하다. (397p)

사람은 어떤 대상을 해석할 때 자신이 해석하기 편하거나 심리적으로 안정감을 주는 방향으로 해석하는 경향이 있다. 이른 '인지적 지름길'이라 한다. (541p)

음모이론은 신호 분석의 가장 게으른 형태다. 하버드대학교의 헨리 루이스 게이츠의 말처럼, 음모이론은 '복잡성에 직면한 인간이 노동을 절약하고자 하는 고안물'이다. (608p)

우리는 낯선 것과 있을 법하지 않은 것을 혼동하는 경향이 있다. 우리가 진지하게 생각해오지 않은 우연한 사건은 기이하게 보인다. 우리는 기이하게 보이는 것을 있을 법하지 않은 것으로 생각하고, 따라서 있을 법하지 않을 것을 굳이 진지하게 살필 필요성을 느끼지 않는다. (610p)

알려진 앎이 있다. 우리가 안다는 사실을 알고 있는 것들이다. 알려진 미지가 있다. 그것은 현재 우리가 모른다는 것을 아는 것이다. 그러나 또한 알려지지 않은 미지가 있다. 우리가 모른다는 사실조차 알지 못하는 것들이다. 그리고 매년 우리가 더 많은 것을 모른다는 사실이 밝혀지고 있다. - 로널드 럼즈펠드 (612p)

예측을 할 때는 호기심과 회의주의 사이에 절묘한 균형을 취할 필요가 있다. 호기심과 회의주의는 양립할 수 있다. 우리가 세운 가설을 더 열심히 탐구하고 검증할수록, 우리는 세상에 대해 우리가 가지고 있는 지식이 불확실하다는 사실을 더 쉽게 받아들일 수 있고, 완벽한 예측은 불가능하다는 사실을 더 기꺼이 인정할 수 있으며, 실패의 두려움을 덜 느낄 수 있고, 더 많은 자유를 누릴 것이다. 우리는 우리가 알지 못하는 것에 대해 더 많이 앎으로써 좀 더 정확한 예측을 할 수 있다. (645p)

우리가 해결해야 할 과제는 언제나 우리 능력 범위의 한계 지점에 아슬아슬하게 걸쳐 있는 법이다. 자신에게 가장 힘든 것을 기준으로 자기를 판단하면, 우리가 쉽게 그리고 자연스럽게 해내는 것들은 아주 당연한 것이 되고 만다. (648p)

정보는 맥락에 놓일 때만 비로소 지식이 된다. 맥락을 전제하지 않고서는 신호와 소음을 구분할 수 없다. 이 경우에 진리를 좇는 탐색은 온갖 가짜 '참'에 파묻혀 버린다. (654p)

바다를 바라보며 생각에 잠겨 있다가 갑자기 번쩍거리는 통찰을 얻는 일은 텔레비전 드라마에서나 나오는 모습이다. 커다락 생각은 그렇게 만들어지지 않는다. 점진적으로 나아갈 때 우리는 비로소 전진할 수 있다. 즉, 우리의 예측이 좀 더 정확해질 수 있다. (656p)

예측은 아주 중요하고, 그 때문에 더욱 어렵다. 소음에서 신호를 분리하려면 과학적 지식과 자기 인식을 동시에 갖추어야 한다. 즉, 객관적 실체와 주관적 실체를 교차시켜야 한다. 우리가 예측할 수 없는 것에 대한 겸손함과 예측할 수 있는 것을 예측할 수 있는 용기, 그리고 이 둘 사이의 차이를 아는 지혜가 필요하다. (656p)