내일을 후회하지 않을 권리가 있다.
알고리즘, 인생을 계산하다.
학창 시절의 저는 생각했습니다.
'대학교에 가면 이것도 하고, 저것도 하고, 진짜 하고 싶은 것 다 해봐야지.'
대학을 다니며 저는 생각했습니다.
'대학 졸업하기 전에 꼭 뭔가 이루고 졸업해야지.'
군인 시절의 저는 생각했습니다.
'사회로 나가면 진짜 재밌게 살 거야.'
그리고 오늘의 저는 생각합니다.
'내일은 행복할 수 있을까?...'
누군가는 웃을 수도 있지만 제가 가장 무서워하는 것은 귀신이 아니라 '평범한 삶에 젖어 들어가는 것'입니다. 가끔 평범한 3, 40대 직장인이 되어 있는 꿈을 꾸면 식은땀을 흘리며 잠에서 깨곤 합니다. 그리고 그게 꿈이라는 것에 깊은 안도의 숨을 내쉬고 다짐합니다. '난 꼭 후회 없는 삶을 살아야지!'
하지만 밥그릇을 비워갈수록 늘어나는 지출과 불안감, 책임감은 '평범한 직장인의 삶이라도 누릴 수 있어 다행이다'라는 생각을 하게 만듧니다. 거울에서 그토록 꺼려했던 모습을 바라보며 '이만하면 됐어'라고 중얼거리는 나를 바라보는 것은 이제 그리 놀랍지도 않습니다. 사람이 이렇게 쉽게 변하는 것이었나요?
책에서 베조스는 이렇게 말합니다.
내가 찾아낸, 결정을 놀라울 만치 수월하게 만들어준 기본 틀은 내 자신이 '후회 최소화 기본 틀'이라고 이름 붙였습니다. 얼간이나 붙일 법한 이름이지요. 나는 80세가 된 내 자신이 이렇게 말하는 모습을 상상하고자 했어요. "좋아, 내 인생을 돌아보자고. 후회할 일을 최소로 하고 싶어." 나는 이 일을 시도하면 80세가 되었을 때 후회하지 않으리라는 것을 알았죠. 내가 진정으로 엄청난 무언가가 될 거라고 생각한, 인터넷이라는 이것에 참여하려는 시도를 후회하지 않을 거라고요. 나는 실패해도 후회하지 않으리라는 것을 알았어요. 시도하지 않는다면 후회할지도 모른다는 것도 알았고요. 그랬다가는 매일 후회하며 살아가리라는 것을요. 그런 식으로 생각하니, 결정을 내리기가 놀라울만치 쉬웠어요.
과연 저는 후회 최소화 법칙에 맞게 하루하루를 보내고 있는 것일까요? 현실과 타협하는 것도 중요하지만 그 무게추가 너무 현실에 기운 것은 아닐까요?
P80.
따라서 탐색을 통해 배운 것의 결과를 이용할 기회가 있기만 하다면, 기틴스 지수는 미지의 것을 선호하는 태도에 공식적이면서 엄정한 정당성을 제공한다. "울타리 맞은편에 있는 풀이 언제나 더 푸르다"라는 오래된 경구가 있는데, 수학은 그 이유를 알려준다. 미지의 것이 확률적으로 더 나을 가능성이 있기 때문이다. 설령 아무런 차이가 없다거나 더 안 좋을 가능성이 있다고, 우리가 사실상 예상하고 있어도 그렇다. 동일한 능력을 지닌 듯이 보이는 역전의 용사보다 검증되지 않은 신병이 더 가치가 있다(아무튼 초기에는). 우리가 아는 것이 더 적다는, 바로 그 점 때문이다. 탐색은 그 자체로 가치가 있다. 새로운 것을 시도함으로써 가장 나은 것을 발견할 확률이 높아지기 때문이다. 따라서 현재에만 초점을 맞추기보다 미래를 고려함으로써, 우리는 새로운 것을 향해 나아가게 된다.
P155.
선형로그 횟수의 다툼은 소규모 집단에서는 잘 먹힐 수도 있다. 자연에서는 본래 그렇다. 하지만 일대일 비교(말로 싸우든 총질을 하든 간에)를 통해 지위가 확립되는 세계에서, 사회가 커짐에 따라 대결의 횟수는 통제 불가능한 수준으로 급증한다. 수천 명, 또는 수백만 명의 사람들이 같은 공간에서 살아가는 산업 규모에서는 그것을 넘어서는 도약이 필요하다. 기수에서 서수로의 도약이다.
매일 경주를 벌이듯이 바쁘게 살아가는 애달픈 인생이지만, 그것이 싸움이 아니라 경주라는 사실이야말로 우리를 원숭이, 닭과 다른 존재로 만드는 핵심 요소다.
→ 재미있는 관점입니다. 스스로가 일대일 비교, 경주 중 어느 것에 유리한 지를 아는 것도 중요합니다. 물론 사회는 단일 항목에 대한 비교로 굴러가는 일이 없지만 밀입니다.
P292.
사실 어떤 왜곡된 효과를 낳지 않는 유인책이나 측정법을 내놓기란 정말 어렵다. 1950년대에 코넬대학교 경영학 교수 V.F.리지웨이는 그런 '성과 측정의 역효과' 사례들을 열거했다. 취업 알선 회사의 직원들은 구직자 상담 횟수로 성과를 평가하자, 실제로 구직자가 일자리를 찾는 데 도움이 될 만큼 상담 시간을 갖는 대신에 가능한 한 빨리 상담을 끝내려는 쪽으로 동기 부여가 되었다.
→ 그렇기에 완벽한 규칙은 만들 수가 없습니다. 규칙은 느슨하게 하되, 규칙을 벗어난 경우들은 감성적, 인간적인 요소들을 통해 다시 규칙 안으로 넣는 것이 맞지 않을까요?
P347.
아원자 입자들의 상호작용이나 솔리테어에서 이길 확률을 계산하는 등의 이런 문제들 중 상당수는 그 자체가 본질적으로 확률론적이므로, 몬테카를로 방법처럼 무작위적 접근법을 써서 그것들을 푸는 것은 나름대로 꽤 타당성이 있다. 하지만 아마 무작위성의 힘에 관한 가장 놀라운 깨달음은 그것이 '우연이 아무런 역할도 못하는 듯이 보이는 상황'에도 쓰일 수 있다는 것일지 모른다. 엄밀하게 예 또는 아니오, 참 또는 거짓을 원하는 질문(확률이 개입할 여지가 전혀 없는)의 답을 원할 때에도 주사위를 몇 번 굴리는 것이 해답의 일부가 될 수 있다.
→ 세상에는 무수히 많은 아이디어가 있습니다. 하지만 이 아이디어가 실제로 유용하다는 결과를 얻기 위해서는 누군가가 '해봐야' 합니다. 머리로 검증하려고 노력하기보다는 실제로 접근해 무작위적으로 도전해보는 것이 더 신뢰할 수 있는 결과를 가져올 수 있습니다.
P379.
(...) 무작위로 시작하여 시간이 흐를수록 무작위를 점점 덜 사용하고, 어는점에 접근할 때 가능한 오래 머묾으로써, 철저한 무작위 상태에서 빠르게 빠져나와야 한다는 것이다. (...) 그는 <가디언>에 이렇게 말했다. "일단 어딘가 행복한 지점에 다다르면, 더 이상 삶을 뒤흔드는 것은 어리석은 짓이지요."
→ 과연 나의 행복 지점은 어디일까?
P428.
다시 말해, 컴퓨터 과학은 지금까지 세계의 근본 구조들에서, 그리고 우리의 한정된 정보 처리 능력에서 비롯된 문제들에 안내자가 되어왔다. 최적 멈춤 문제는 시간의 비가역성과 취소 불가능성에서 나온다. 탐색/이용 딜레마는 시간이 한정되어 있다는 데에서 나온다. 완화와 무작위성은 여행 계획과 백신 접종 같은 과제들의 불가항력적인 복잡성을 다루는 필수적이고 중요한 전략으로서 출현한다.
P440.
놀랍게도 팀 러프가든과 코넬대학교의 에바 타르도스는 2002년에 '이기적 라우팅' 접근법을 쓰면, 무질서의 비용이 그저 4/3에 불과함을 입증했다. 즉 무질서 상태는 완벽한 하향식 조정보다 겨우 33% 더 나쁠 뿐이다. (...) 이 점은 사람들이 게임에 참가하고 있는 수많은 분야들에 걸쳐서 폭넓은 의미를 지닌다. 적은 무질서 비용은 좋든 나쁘든 간에 그 시스템이 알아서 돌아가도록 놔둘 때에도 세심하게 관리할 때 못지않게 잘 운영된다는 의미다. 반면에 무질서 비용이 크다는 것은 세심하게 통합 조정하면 잘 운영될 수 있지만, 어떤 형태로든 개입이 없으면 재앙으로 치닫는다는 뜻이다. 죄수의 딜레마는 분명히 이 후자에 속한다. 불행히도, 세상에서 우리가 해야 하는 중요한 게임 중 상당수도 그렇다.
→ 완벽한 규칙을 만들어 모든 무질서를 없애겠다는 접근 방식은 필연적으로 실패를 낳습니다. 완벽한 규칙은 존재할 수 없을뿐더러, 무질서를 해결하는 것이 그렇게 비용 효율적이지 않은 경우가 많기 때문입니다.
P472.
전략을 바꾸어도 도움이 되지 않는다면, 게임 자체를 바꾸려 시도할 수 있다. 그리고 그것이 가능하지 않다면, 적어도 자신이 할 게임을 선택할 때 얼마간 통제권을 발휘할 수는 있다. 지옥으로 가는 길은 처치 곤란한 재귀, 나쁜 균형, 정보 폭포를 통해 닦인다. 정직이 우월 전략인 게임을 찾아라. 그런 뒤, 자기 자신으로 살아라.
P476.
우리는 기본적인 계산 문제를 더 쉽게 만드는 쪽으로 문제의 틀을 짬으로써 남들에게 '계산적으로 친절할' 수 있다. 많은 문제들, 특히 우리가 살펴본 사회적 문제들은 본질적으로, 그리고 어쩔 수 없이 어렵기 때문에 이 점은 중요하다.
→ 혹시 내일 저녁 시간 괜찮으세요? vs 내일 저녁에 고기를 드실래요? 면을 드실래요?
