[생각에 관한 생각_대니얼 카너먼] Expert Intuition: When Can We Trust It?: 전문가 직관: 언제 신뢰할 수 있는가?

"Expert Intuition: When Can We Trust It?"(전문가 직관: 언제 신뢰할 수 있는가?)는 전문가의 직관적 판단이 신뢰할 수 있는 조건과 그렇지 않은 조건을 탐구합니다. 카너먼은 직관이 놀랍도록 정확할 때도 있지만, 부정확하거나 심지어 위험할 수 있음을 경고합니다. 이 장은 직관적 판단의 심리적 기반과 그것을 올바르게 평가하는 방법을 논의합니다.

직관적 판단의 본질

카너먼은 직관이 단순히 "기억에서의 인식"이라고 설명합니다. 직관은 우리가 과거에 배운 정보와 경험을 기반으로 작동합니다. 전문가의 직관은 다음과 같은 특징을 가집니다:

• 패턴 인식: 전문가들은 복잡한 상황에서 신속하게 주요 단서를 식별합니다.
• 자동화: 학습과 반복을 통해 자동적이고 빠르게 결정을 내립니다.

예를 들어, 숙련된 소방관이 본능적으로 화재 현장에서 위험을 감지하고 대피하는 행동은 과거 경험에서 얻은 패턴 인식의 결과입니다​.

신뢰할 수 있는 직관의 조건

카너먼은 전문가 직관의 신뢰성을 판단하기 위한 두 가지 핵심 조건을 제시합니다:

1. 규칙적인 환경: 환경이 충분히 예측 가능하고 규칙적인 경우, 전문가가 반복 학습을 통해 유효한 패턴을 인식할 수 있습니다. 예를 들어, 소방관이나 숙련된 간호사의 직관은 이러한 조건에서 잘 작동합니다.
2. 피드백 학습: 전문가가 자신이 내린 판단에 대한 명확하고 즉각적인 피드백을 받을 때, 직관의 정확성이 높아집니다.

그러나, 금융 시장과 같은 불규칙적이고 복잡한 환경에서는 직관적 판단이 부정확할 가능성이 높습니다.

직관적 판단의 한계

전문가 직관의 신뢰성에도 불구하고, 다음과 같은 한계가 존재합니다:

• 주관적 확신: 전문가들은 종종 자신의 판단에 과도하게 확신을 가지며, 이는 착각으로 이어질 수 있습니다.
• 환경의 불규칙성: 예측 불가능한 환경에서는 직관적 판단이 쉽게 잘못될 수 있습니다.
• 편향의 영향: 직관적 판단은 종종 편향이나 단순화된 패턴에 의존합니다.

예를 들어, 금융 전문가가 자동차 전시회에서 긍정적인 인상을 받은 후 주식 투자 결정을 내리는 것은 신뢰할 수 없는 직관의 사례입니다​.

결론

카너먼은 직관적 판단을 무조건적으로 신뢰하거나 배제해서는 안 된다고 주장합니다. 신뢰할 수 있는 직관은 규칙적이고 예측 가능한 환경에서 명확한 피드백을 통해 형성됩니다. 따라서 직관과 객관적 데이터를 결합하여 더 나은 결정을 내릴 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

출처: Thinking, Fast and Slow (by Daniel Kahneman)

 

 

한국어 번역본은 아래와 같습니다.

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