교육받은 사람들은 왜 사실이 아닌 것을 믿는가

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수학 능력이 뛰어난 미국인들에게 데이터 표에서 타당한 인과 추론을 이끌어 내야 하는 통계 문제를 주면, 그들은 문제를 잘 푼다. 이번에는 숫자도, 표의 구조도, 인과 추론의 과제도 똑같은 문제를 틀만 바꿔 다시 내 보자. 피부 발진 치료제 임상시험 대신, 어느 도시의 총기 금지 조치가 범죄를 줄였는지에 관한 증거로 표를 내미는 것이다. 그러자 수리 능력이 가장 높은 피험자들이 가장 크게 갈라진다. 답이 총기 규제에 관한 자기 견해에 들어맞으면 문제를 거뜬히 풀고, 그렇지 않으면 헤맨다.

댄 카한이 고안한 이 실험은 “동기화된 수리 능력(motivated numeracy)”이라는 이름으로 불린다. 이 실험이 주는 교훈은 인지 능력이 동기화된 추론을 바로잡는 만큼이나 손쉽게 그 추론에 봉사할 수 있다는 것이다. 분석력이 커지면 그저 더 효과적으로 틀리게 될 수도 있다. 후속 연구들도 당파적 편향을 거듭 확인하지만, 수리 능력이 가장 높은 사람들에게서 편향이 한층 증폭되는 현상은 그만큼 일관되게 나타나지 않는다. 사전 등록된 한 대규모 재현 연구에서는 수리 능력이 높을수록 문제의 모든 버전에서 정답이 더 많았지만, 수리 능력이 올라간다고 당파 간 격차가 벌어지지는 않았다. 어느 쪽이든 숫자에 밝다는 것이 당파적 편향을 상쇄하지는 못했다. 분석 능력은 단순한 오류는 잘 막아 주지만 동기화된 오류 앞에서는 훨씬 무력하다. 그런 오류에서는 같은 능력이 잘못을 뒷받침할 논거를 대 주기 때문이다.

당신은 아마 이 글을 펼치면서 하나의 전제를 깔고 왔을 텐데, 그 전제 역시 증거로 다뤄야 한다. 이 글이 무엇을 밝히든 그것은 남들의 실패를 묘사할 뿐이고, 동기화된 수리 능력은 당신보다 덜 신중하게 추론하는 사람들의 문제라는 전제다.

스스로를 연료 삼아 돌아가는 기계

여기서 교육이란 학교에 다닌 햇수, 학위, 기관의 인증 도장 같은 자격의 축적 이상을 뜻한다. 교육이 실제로 하는 일, 그리고 하도록 설계된 일은 특정한 인지 도구를 길러 주고 보상하는 것이다. 분석 능력, 패턴 인식, 서사 구성 능력, 그리고 자기 분야에 대한 자신감이 그것이다. 학교 교육은 이 도구들을 훈련시키고 보상하며, 이어지는 증거는 교실에서 보낸 세월이 아니라 작동 중인 이 도구들에 관한 것이다.

이 구분이 중요하다. 가장 뻔한 항변, 곧 “나는 정체성이 아니라 증거에 따라 추론한다”는 말은 정반대로 행동하는 순간에도 바로 이 도구들 덕분에 스스로 믿을 수 있는 말이기 때문이다.

카한의 연구에서는 수리 능력이 높을수록 피부 크림 문제의 정답률이 높았다. 주제를 총기 규제로 바꿔도 수리 능력이 높은 피험자들의 추론 실력은 사라지지 않았다. 방향을 틀었을 뿐이다. 수리 능력이 높은 진보주의자는 금지 조치로 범죄가 줄었다고 데이터가 가리킬 때 더 정확했고, 수리 능력이 높은 보수주의자는 금지 조치로 범죄가 늘었다고 가리킬 때 더 정확했다. 각 집단의 분석 능력은 저마다의 정치가 요구하는 방향으로 발휘되었다.

핵심은 방향이 뒤집힌다는 사실이다. 수리 능력은 정치적으로 편리한 방향에서 가장 큰 도움이 되었다. 데이터 어디에도 피험자들이 스스로를 속이기로 선택했다는 흔적은 없으며, 이런 결과가 나오는 데 누가 속임수를 쓸 필요도 없다. 어떤 표를 깎아내리고 싶은 숙련된 분석가에게는 언제나 정당한 질문이 손닿는 곳에 있다. 표본이 대표성을 갖췄는가, 교란 변수를 통제했는가, 인과 메커니즘이 그럴듯한가. 이 질문들이 동기화된 질문이 되는 것은 분석가가 이미 믿고 있는 바를 확인해 주는 데이터에는 같은 잣대를 들이대지 않을 때다.

카한은 기후 문제에서도 같은 패턴을 발견했다. 과학 소양과 수리 능력이 높을수록 사람들이 기후 위험에 관한 과학적 합의 쪽으로 다가가는지 검증했을 때였다. 그렇지 않았다. 위계주의적이고 개인주의적인 문화 성향을 지닌 사람들 사이에서는 과학 소양이 높을수록 기후 위험을 더 가볍게 여겼다. 평등주의적이고 공동체주의적인 성향을 지닌 사람들 사이에서는 과학 소양이 높을수록 더 크게 경계했다. 소양이 높아질수록 두 집단의 격차는 벌어졌다.

두 집단에서 소양이 가장 높은 사람들은 더 많이 알았으니, 무지로는 이 분열을 설명할 수 없다. 달랐던 것은 아는 것을 적용하는 방향이었고, 그 방향은 정치적 정체성을 따라갔다.

과학 저술가 크리스 무니는 이 현상에 “똑똑한 바보” 효과라는 이름을 붙였다. 정치적 식견이 높은 사람들이 아무것도 모르는 사람들보다 오히려 더 편향되고 설득하기도 더 어렵다는 것이다. 무니는 이 효과가 우파에서 가장 강하게 나타난다고 주장했지만, 카한 자신은 이 해석을 받아들이지 않았다. 기후와 총기 규제 표에 관한 그의 데이터는 양쪽 모두에서 이 패턴을 보여 준다. 이 명칭은 일부러 불편하게 지은 것이고, 그 밑에 깔린 관찰은 유효하다. 동기화된 추론은 인지 능력이 높아진다고 옅어지지 않는다.

교육은 특유의 굴레를 만든다. 교육은 이런 인지 도구를 길러 줄 뿐 아니라 그 도구에 정체성을 걸게 만든다. 수년에 걸쳐 분석 전문성을 쌓고, 그것을 특정한 방향으로 쓴 대가로 기관과 동료와 직업적 성공에서 보상을 받아 온 사람은 그 방향이 틀렸음을 알게 될 때 잃을 것이 더 많다. 도구를 그 도구로 쌓아 올린 입장에 겨누기가 그만큼 어려워진다. 여기에 성격적 결함은 필요 없다. 인지 발달과 정체성 형성이 같은 기관에서, 같은 시기에, 같은 결론에 보상을 주며 일어나기만 하면 된다. 굴레는 성공할 때마다 더 조여 온다. 인용이든 평판이든 기관의 위상이든, 하나를 얻을 때마다 틀을 위협하는 발견의 대가가 커지기 때문이다.

교육이 길러 내는 역량, 이를테면 분석적 추론, 증거로 일관된 설명을 짜는 습관, 분야 전문성에서 오는 자신감에는 언제 자기 자신을 그만 믿어야 하는지 알려 주는 사용 설명서가 딸려 오지 않는다. 이 역량들은 올바르게 추론했다는 느낌을 만들어 내는 데 아주 능하고, 그 느낌은 정확성에 관해 별로 말해 주는 것이 없다.

전문가의 저주

정치적 신념이 부족주의적이라는 점은 인정하면서도, 그것이 직업적 판단과는 별개의 칸에서 작동하며 정작 자기 분야에서는 올바르게 추론한다고 생각할 수도 있다. 필립 테틀록은 20년 동안 바로 그 칸을 시험했다.

1984년부터 2003년 무렵까지 그는 정치학자, 경제학자, 외교정책 분석가, 전·현직 정부 관료 등 전문가 284명을 모집해 정치·경제적 사건에 관한 예측을 8만 건 넘게 하게 했다. 누가 선거에서 이길지, 경제가 성장할지 위축될지, 분쟁이 격화될지 해소될지 같은 것들이었다. 그러고는 기다렸다가 채점했다.

결과는 민망했다. 전문가들의 성적은 우연보다 간신히 나은 수준이었고, 신문을 읽는 박식한 비전문가보다 나을 것이 없었다. 정확도를 가른 것은 지식의 깊이가 아니라 전문가가 그 지식을 조직한 방식이었다. 단 하나의 설명 틀을 중심으로 세계관을 조직한 전문가들이 모두를 통틀어 최악의 예측가였다. 테틀록은 이사야 벌린의 1953년 에세이에서 용어를 빌려 이들을 고슴도치라고 불렀다. 여러 틀을 끌어다 쓰고 증거가 나오면 생각을 고친 여우들은 더 잘했다.

자신감과 정확도는 반비례했다. 가장 단호하게 입장을 정하고 가장 확신에 찬 전문가가 가장 부정확했다. 그들의 엄밀함은 진짜였고, 그 엄밀함은 차마 실패를 볼 수 없는 틀을 지키는 데 쓰였다.

최악의 예측가들에게 지식이 모자랐던 것은 아니다. 그들은 자기 분야를 충분히 잘 알았기에 그 지식을 일관된 체계로 조직할 수 있었고, 그 체계는 모든 것을 바라보는 렌즈가 되어 있었다. 현실주의 국제관계 이론가는 국가 권력의 논리로 분쟁을 예측했다. 공급 중시 경제학자는 유인 구조의 논리로 경기 침체를 예측했다. 각 틀은 수년간의 증거로 쌓아 올린 것이어서 유난히 견고하게 느껴졌고, 그만큼 자신이 포착하지 못하는 것에는 유난히 눈멀어 있었다. 틀이 포괄적일수록 새로운 사건은 아무 저항 없이 그 안에 흡수될 수 있었고, 틀에 금이 갈 가능성은 그만큼 줄었다.

여기에 선별 메커니즘이 덧붙는다. 테틀록은 편집자와 텔레비전 프로듀서가 가장 높이 치는 자질, 즉 단호한 주장과 입장을 정하는 결단력, 자신만만한 프레이밍이 예측 정확도와 음의 상관관계에 있다는 것을 발견했다. 논평자로 가장 많이 찾는 전문가가 통계적으로 틀릴 가능성이 가장 높다. 고슴도치는 방송에 잘 맞고, 여우는 프로듀서를 불안하게 만드는 식으로 말을 얼버무린다. 그래서 공적 전문성에 대한 제도적 보상 구조는 최악의 성적을 낸 이들을 끌어올리고, 나머지 모두에게는 그들처럼 말하라고 보상한다.

2011년 테틀록과 바버라 멜러스는 미국 정보기관들의 연구 기관인 IARPA가 운영한 예측 대회, 종합적 조건부 추정(Aggregative Contingent Estimation) 프로그램의 일환으로 굿 저지먼트 프로젝트를 출범시켰다. 스스로 지원한 이 프로젝트의 자원봉사자들은 분야 전문가가 아니었고, 다른 연구팀들과 경쟁했다. 이들의 예측을 모아 기밀 정보에 접근할 수 있는 전문 정보 분석관들의 예측과 견주자, 프로젝트 자체 계산으로는 자원봉사자들이 약 30% 더 정확했다. 그중에서도 가장 뛰어난 이들, 훗날 슈퍼예측가라고 불리게 된 사람들은 그보다도 더 잘했다.

슈퍼예측가들이 한 일

이런 결과 뒤에 있는 습관은 화려하지 않다. 슈퍼예측가들은 사건이 펼쳐지기 전에 예측을 글로 기록해 두었다. 그래서 자신이 맞혔다는 기억을 나중에 고쳐 쓸 수 없었다. 그들은 손댈 수 없는 기록에 비추어 정확도를 추적했다. 틀렸을 때는 반증을 이상치나 예외적 사례로 치부해 넘기지 않고 생각을 고쳤다. 확률은 책임에서 비켜 갈 수 있는 방향성 선언이 아니라, 결과와 직접 비교할 수 있는 구체적 백분율, 즉 보정된 추정치로 표현했다. 큰 질문은 작은 구성 요소로 쪼개 개별 변수를 따로 평가할 수 있게 했다.

지능은 도움이 되지만, 이 가운데 어느 것도 지능만으로 굴러가지 않는다. 모두 자기가 직접 쓰는 기록 위에서 틀렸음이 명백히 드러나는 것을 끈질기게 감수하려는 의지를 요구한다. 그리고 직업적·사회적 정체성이 이런 일을 이해하는 사람이라는 데 세워져 있을 때, 그 의지는 막상 지켜 내기 어렵다.

중심부는 무엇을 틀렸나

제도적 전문성을 옹호하는 표준적인 논리는 이렇다. 물론 개별 전문가는 실수한다. 하지만 동료 평가와 재현, 누적되는 과학이 바로 그것을 위해 있다. 시스템은 스스로 바로잡는다. 개인의 과잉 확신은 평균에 묻히고, 튀는 결과는 반박을 받고, 나쁜 연구 결과는 독립적인 검증을 견디지 못한다.

충분한 시간이 주어진다면 부분적으로는 맞는 말이다. 하지만 받아들이기 전에 물어보라. 자기 교정에 얼마나 오래 걸렸는가, 그 지연 기간에 누가 대가를 치렀는가, 왜 그 분야의 내부 절차는 문제를 먼저 잡아내지 못했는가.

2015년 버지니아 대학교의 브라이언 노섹이 이끈 재현성 프로젝트는 수백 명의 연구자가 주요 심리학 학술지 세 곳에 실린 연구 100편을 재현하려 한 결과를 보고했다. 원래의 유의성 기준에서 재현된 연구는 36%에 불과했고, 사회심리학이 약 25%로 가장 저조했다. 재현 연구 전반에서 효과 크기는 원래의 대략 절반으로 나왔다.

재현성 프로젝트는 문제를 진단했다기보다 측정한 것이었지만, 방법론 학자들은 이미 주요 용의자를 지목해 둔 상태였고, 그 가운데 어느 것도 사기나 몇몇 악당을 필요로 하지 않았다. 모두 정상적인 운영 논리가 체계적으로 낳은 산물이었다. 결과가 그럴듯해 보인다는 이유로 충분하다고 여겨진 작은 표본, 반복 검정과 선택적 보고로 요령껏 넘긴 p값 기준, 효과가 없다는 결과를 거부해 문헌에 아예 들어오지 못하게 한 출판 문화.

동료 평가자들은 이 가운데 어느 것도 잡아내기 어려운 위치에 있었다. 그들은 같은 방법으로 훈련받았고, 흔히 같은 사전 믿음을 지녔으며, 같은 유인 구조를 공유했다. 그들은 자신들이 점검해야 할 시스템의 일부였고, 그래서 그 분야를 세운 정교함이 그 분야의 오류를 안에서 보이지 않게 가리는 데도 한몫했다.

경제 예측은 다른 압력 아래 움직였지만, 다른 메커니즘을 거쳐 그에 맞먹는 사각지대를 만들어 냈다. 2007년 7월 IMF의 세계경제전망 수정 보고서는 2007년과 2008년 세계 성장률을 5.2%로 전망하면서 위험의 균형이 “완만하게 하방으로 기울어 있다”고 표현했다. 14개월 뒤 리먼 브라더스가 무너졌다. IMF 독립평가실은 훗날 IMF가 위기도, 그 심각성도 제대로 경고하지 못했다고 결론지었다.

비주류 경제학자와 분석가들은 수년째 시스템의 취약성을 경고해 왔고, IMF도 주택 시장 호황과 새로운 금융 상품을 보았다. 다만 그것들이 품은 위험을 대수롭지 않게 여겼다. 평가자들은 집단 사고, 지적 포획, 그리고 대형 선진국 경제에서 큰 위기가 일어날 가능성은 낮다는 전반적인 사고방식을 원인으로 꼽았고, 반대 의견을 꺼리게 만드는 문화와 금융 부문에 대한 부실한 분석도 함께 지적했다. 합의된 견해는 안정된 시스템을 그렸고, 불안정한 시스템을 전제로 한 경고는 좀처럼 귀에 들어가지 않았다.

두 실패는 겉보기에 다르다. 심리학에서는 내부의 잘못된 유인이, 거시경제학에서는 포획된 사고방식이 문제였다. 그러나 밑바닥을 보면 둘 다 각 분야의 중심부에서, 자기 틀을 가장 확신하면서 그 틀이 낳은 결과에는 가장 눈멀었던 사람들 사이에서 일어났다.

당신을 죽이지 않았던 달걀

앤설 키스는 미네소타 대학교의 생리학자로, 1950년대와 1960년대에 걸쳐 포화지방이 많은 식단이 혈중 콜레스테롤을 높이고 심장병을 일으킨다는 논거를 쌓아 올렸다. 1958년 시작되어 7개국 16개 코호트의 중년 남성을 추적한 그의 7개국 연구는 이 분야의 토대가 되었다. 식단-심장 가설은 곧 음식 속 콜레스테롤 자체로까지 번졌다. 1968년 미국심장협회는 식이 콜레스테롤을 하루 300밀리그램 미만으로, 통달걀은 일주일에 세 개 이하로 먹으라고 권고했다.

비판은 일찍부터 나왔다. 1957년 통계학자 제이컵 예루샬미와 뉴욕주 보건국장이던 의사 허먼 힐러보는, 키스의 유명한 1953년 도표가 훨씬 많은 나라의 비교 가능한 데이터가 있었는데도 여섯 나라만 표시했으며 나머지 나라를 더하면 지방과 심장병의 상관관계가 약해진다고 지적했다. 식단-심장 가설에 도전한 연구자들은 반박할 수 없다고 느껴질 만큼 충분한 데이터로 뒷받침된 이야기를 중심으로 굳어진 합의가 평소대로 작동하는 과정에서 주변으로 밀려났다. 음모나 부패는 필요하지 않았다. 불편한 증거를 막아 낸 것은 이미 결론을 냈다고 믿는 분야의 확고한 자신감이었다.

2015년 식생활지침자문위원회는 오랫동안 유지돼 온 식이 콜레스테롤 300밀리그램 제한을 없애자고 권고하며 “이용 가능한 증거는 식이 콜레스테롤 섭취와 혈청 콜레스테롤 사이에 뚜렷한 관계가 없음을 보여 준다”고 결론지었다. 최종 확정된 2015~2020 식생활지침은 이 수치를 삭제했다. 다만 건강한 식사 패턴 안에서 식이 콜레스테롤을 가능한 한 적게 먹으라는 권고는 유지했고, 그런 식사 패턴에 포함될 수 있는 식품으로 달걀을 꼽았다. 거의 50년 만에 달걀은 대체로 명예를 되찾았다. 키스 가설의 핵심이던 포화지방은 그러지 못했다. 같은 지침은 포화지방 상한을 하루 섭취 열량의 10% 미만으로 유지했다.

그럴듯함의 함정

지금까지 살펴본 실패는 이렇다. 오류를 바로잡기는커녕 증폭하는 정치적으로 동기화된 추론, 정확도와 반비례하는 전문가의 자신감, 신뢰할 수 없는 연구 결과를 들여보내고 그대로 머물게 한 검토 체계, 그리고 자신이 몸담은 불안정성을 담아내지 못한 지배적 경제 모델. 이 실패들에는 공통된 메커니즘이 있고, 그 메커니즘은 어리석음이나 부패에 기대지 않는다. 교육은 패턴 인식과 서사 구성 능력을 길러 주며, 이 능력들은 살아남을 가능성이 가장 높은 종류의 잘못된 믿음을 만들어 내는 데 능하다.

젊은 지구 창조론, 평평한 지구, 백신이 자폐증을 일으킨다는 주장처럼 명백히 틀린 믿음도 교육받은 사람들 사이에서 분명 돌아다닌다. 교육이 이런 믿음을 원천적으로 막아 주지는 못한다는 뜻이다. 그래도 교육받은 집단은 이런 믿음을 만들어 내고 유지하는 데 덜 효율적이다. 이런 믿음은 축적된 지식 앞에서 겉보기 그럴듯함을 따지는 검사에 금세 걸리고, 이를 유지하려면 교육 기관이 대개 보상하지 않는 끈질긴 동기화된 노력이 필요하기 때문이다. 교육받은 집단에서 가장 효과적으로 퍼지는 믿음은 명백한 실패를 걸러 내는 바로 그 검사를 통과할 만큼 구조적으로 그럴듯한 것들이다. 교육은 첫 번째 범주를 두 번째 범주보다 훨씬 잘 걸러 내는데, 정작 교육의 도구가 가장 자연스럽게 만들어 내는 것은 두 번째 범주다.

패턴 인식은 빈약한 증거에서 확신에 찬 결론으로 도약한다. 그 결론은 자주 맞지만, 정확도 측정기가 딸려 오지는 않는다. 패턴을 알아봤다는 감각은 실제로 패턴이 있는지를 알려 주는 믿을 만한 지표가 아니다. 서사 구성은 증거를 내적으로 일관된 설명으로 엮고, 일관성은 설명을 참처럼 느끼게 만든다. 앞뒤가 맞고, 여러 가지를 하나의 틀로 설명하고, 모호함을 해소하는 이야기는 이해처럼 느껴진다. 실제로 이해일 수도 있지만, 그런지 아닌지를 그 느낌은 말해 주지 못한다.

일관성의 문제는 교육받은 사람에게 더 아프게 작용한다. 복잡한 증거로 일관된 설명을 짓는 데는 교육이 길러 주는 바로 그 기술이 필요하다. 사고가 정교할수록 하나의 설명 틀에 엮어 넣을 수 있는 요소가 많아지고, 그렇게 나온 설명은 본인에게도, 그가 소통하는 정교한 독자들에게도 더 만족스러워진다. 우아한 이론은 어느 쪽이 더 정확하든 투박한 이론보다 설득력이 있다. 우아함은 좋은 글과 신중한 사고의 기준이지만, 이론이 진실을 따라가는지 알려 주는 속성은 아니다. 교육은 우아한 설명을 만드는 법을 가르치면서 우아함을 의심하는 법은 가르치지 않는다.

나중에 재현에 실패한 사회심리학의 가장 유명한 발견들은 자의적이거나 터무니없는 것이 아니었다. 인간 행동을 정교하게 관찰하는 사람이라면 발견하리라 기대할 법한 것들이었다. 그래서 누군가 제대로 확인해 보기도 전에 출판되고, 인용되고, 강의되고, 교육 프로그램에 들어갔다.

파워 포즈는 2분 동안 몸을 크게 펼친 자세를 취하면 테스토스테론이 올라가고 코르티솔이 내려가며 위험을 감수하는 성향이 커진다는 주장이었다. 몸의 자세가 피드백을 통해 호르몬 상태를 바꾼다는 메커니즘은 설득력이 있었다. 그런데 다른 연구팀이 원래의 42명보다 5배 가까이 많은 200명의 참가자로, 실험 조건을 모르는 실험자를 두고 이 실험을 반복했다. 파워 포즈를 취한 사람들은 여전히 자신이 더 힘 있다고 느꼈지만, 테스토스테론에도 코르티솔에도 위험 선호에도 아무 변화가 없었다.

자아 고갈은 한 과제에서 자기 통제력을 발휘하면 어떤 자원이 소모되어 이어지는 과제의 수행이 떨어진다는 이론이었다. 의지력을 연료 탱크로 본 셈이다. 23개 실험실이 2,000명이 넘는 참가자를 대상으로 표준적인 자아 고갈 과제를 사전 등록 방식으로 검증하자, 효과는 사실상 0으로 나왔다.

사회적 점화 연구는 노인에 대한 고정관념과 관련된 단어를 읽은 참가자들이 그 뒤 복도를 더 천천히 걸었다는 유명한 발견을 낳았다. 자동 장치로 시간을 잰 이중맹검 재현 연구는 아무 효과도 찾지 못했다. 추가 실험에서는 실험자가 걸음이 느려지리라고 기대할 때만 그런 현상이 나타났고, 이는 원래 결과가 무의식적 점화보다는 실험자의 기대가 빚어낸 산물이었음을 시사한다.

이 실패들은 똑똑한 독자, 엄격한 동료 평가, 권위 있는 학술지, 그리고 문제를 알아보기에 가장 좋은 위치에 있던 전문가들을 모두 빠져나갔다. 결국 이를 잡아낸 것은 더 큰 표본, 조건을 모르는 실험자, 자동화된 측정, 그리고 자아 고갈의 경우 데이터가 들어오기 전에 등록해 둔 연구 계획이었다. 모두 정교함이 그토록 매끄럽게 해내는 동기화된 선별을 가로막는 절차였다.

미덕의 대가

뻔한 처방은 더 겸손해지고 믿음을 더 느슨하게 쥐라는 것이다. 이런 당부는 체중에 관해 “덜 먹고 더 운동하라”가 옳은 것과 같은 방식으로 옳다. 추상적으로는 정확하지만, 실제로 그것이 어떤 모습인지, 그리고 왜 그것을 유지하기가 그토록 어려운지를 구체적으로 설명하지 않으면 쓸모가 없다.

굿 저지먼트 프로젝트는 그런 구체적인 설명을 하나 내놓는다. 슈퍼예측가들은 분야 전문가가 아니다. 평균보다 똑똑하기는 하다. 프로젝트 자체 검사에서 그들은 유동 지능과 결정 지능 측정치에서 다른 예측가들보다 높은 점수를 받았고, 연구진은 평균 이상의 유동 지능을 이 집단의 거의 결정적인 특징이라고 불렀다. 하지만 머리에는 그만큼 중요한 무언가가 짝지어져 있었다. 바로 연습이다. 슈퍼예측가들은 더 많은 질문에 도전했고 더 자주 예측을 고쳤으며, 앞서 말한 기록을 질문마다, 수년 동안 이어 갔다. 지능은 그 작업을 쉽게 해 주지만, 작업을 대신해 주지는 않는다.

과학 호기심에 관한 카한의 연구는 더 섬세한 구분을 보여 준다. 지식이 정치적 분열을 증폭하는 과학 소양의 양극화 효과는 발견과 새로움을 향한 성향인 과학 호기심에는 적용되지 않았다. 과학 호기심이 큰 사람일수록 기존의 정치적 정체성과 상관없이 정치적으로 민감한 과학 질문에 덜 양극화된 반응을 보였다. 호기심은 축적된 지식과 달리 미지를 향해 있기 때문에, 이미 믿고 있는 것에 걸어 둔 것이 적다.

그렇다면 우리를 지켜 주는 것은 불확실성과 맺는 특정한 관계인 듯하다. 그리고 그 관계는 확신에 찬 입장 표명에 보상하고 얼버무림을 벌하는 제도와 정체성의 결을 거슬러 적극적으로 지켜 내야 한다. 과학 호기심 연구는 그 이유를 짐작하게 해 준다. 호기심 많은 사람에게 기존 믿음을 뒤엎는 결과는 어떤 의미에서는 흥미로운 것이다. 기존 믿음에 정체성을 걸어 둔 사람에게 그것은 위협이다. 호기심도 정확성을 보장하지는 않지만, 반증이 들어올 수 있는 통로를 열어 두며, 전문성은 그 통로를 닫는 경향이 있다.

테틀록의 고슴도치들은 지적이었다. 그들은 자신들의 틀을 중심으로 지적 정체성을 쌓아 올렸고, 그 틀은 그들 자신의 일부가 되어 있었기에 그들의 지능은 실패해서는 안 되는 무언가를 방어하는 데 쓰였다. 지능이 높을수록 방어는 더 정교하고 빈틈없었다.

이를 알아도 기대만큼 도움이 되지 않을 것이다. 이 메커니즘은 부주의를 필요로 하지 않기 때문이다. 그것은 당신이 지난 15분 동안 해 온 것과 같은 종류의, 증거에 근거한 신중하고 몰입한 추론을 연료로 돌아간다. 그렇다고 방금 읽은 내용을 무시할 이유는 없다. 재현 실패도, 테틀록의 예측 기록도, IMF의 2007년 수치도 실재한다. 다만 설득당했다는 느낌을 슈퍼예측가가 직감을 다루듯 다룰 이유는 된다. 하나의 확률로, 다음에 일어나는 일에 비추어 확인해야 할 대상으로.

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주요 출처 및 참고문헌

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Dan Kahan, Ellen Peters, Maggie Wittlin, Paul Slovic, Lisa Larrimore Ouellette, Donald Braman & Gregory Mandel, “The polarizing impact of science literacy and numeracy on perceived climate change risks,” Nature Climate Change, Vol. 2, pp. 732–735, 2012. https://doi.org/10.1038/nclimate1547

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