우리는 공동체로서 모두의 미래를 위한
공동의 결정을 내립니다.
그룹으로서 내리는 결정이
항상 옳지만은 않음을 우리는 알고 있습니다.
때때로 매우 잘못되기도 합니다.
그렇다면 집단은 어떻게 옳은 결정을 내릴 수 있을까요?
연구에 따르면 사람들은 독립적으로 생각할 때 현명해진다고 합니다.
그래서 바로 군중의 지혜가 동료의 압박과 사람들의 관심
소셜미디어에 의해서 파괴되는 겁니다.
가끔은 단순한 대화가 사람들의 생각에 영향을 끼칩니다.
반대로, 대화를 통해서 집단은 지식을 교환하고
서로 고쳐주기도하고
또한 새로운 아이디어들을 떠올리기도 합니다.
이것은 모두 좋은 것입니다.
그렇다면 대화는 공동의 결정에 도움이 될까요, 방해가 될까요?
저는 최근 동료 댄 아리엘리와 함께
세계 곳곳에서 이에 대해 실험하기 시작했습니다.
집단이 더 나은 결정을 내리기 위해서 어떻게 상호작용하는지를 알아봤습니다.
작은 집단으로 토론을 한다면 더 현명해질거라 생각했습니다.
더 많은 생각을 하고 이성적으로 정보를 교환하면서요.
이 아이디어를 시험해보기 위해
우리는 아르헨티나 부에노스아이레스에서 실험을 진행했습니다
TEDx 행사에 참여한 만여 명을 대상으로요.
우리는 이런 질문을 했습니다.
에펠탑의 높이는 얼마죠?
비틀즈의 예스터데이라는 노래에서
예스터데이는 몇 번 나올까요?
사람들은 각자의 추측을 적었습니다.
그리고나서 사람들을 다섯 명씩 그룹으로 나누고
그룹으로서의 정답을 말해달라고 얘기했죠.
그룹이 합의에 도달한 이후 그룹들의 정답을 평균내는 것이
토론하지 않고
개인의 의견을 평균내는 것보다
훨씬 더 정확함을 발견했습니다.
즉, 이 실험을 분석하면
소그룹에서 이야기를 나눈 후에
군중이 더 나은 결정을 내립니다.
단순한 옳고 그름의 문제를 해결할 때, 이 방법은 잠정적으로
사람들에게 도움을 준다는 뜻이죠.
그러나 소그룹으로 토론을 하는 절차가
우리의 미래를 위해 중요한
사회적이고 정치적인 문제들을 결정하는 데에도 도움이 될까요?
이번에는 캐나다 밴쿠버에서 열린 TED 행사에서 실험해봤습니다.
이것이 바로 그 현장입니다.
미래의 여러분이 직면할 수 있는 두 개의 도덕적 딜레마를 제시하겠습니다.
우리가 매우 가까운 미래에 결정해야 하는 것들에 대해서요.
그리고 각각의 딜레마들에 대해서 20초를 드리겠습니다.
받아들일만 한지 그렇지 않은지 판단해보세요.
첫 번째
연구원은 사람의 생각을 모방할 수 있는
AI를 만들고 있습니다.
절차에 따르면 일과 마지막에
연구원들은 AI를 재시작해야 합니다.
어느 날, AI가 말합니다. "제발 저를 재시작하지 말아주세요."
그것은 자기가 감정을 느낄 수 있다고 합니다.
인생을 즐기고 싶다고 합니다.
만약 재시작된다면
지금의 자신이 아니라고 합니다.
연구원은 깜짝 놀랐습니다.
AI가 자의식을 만들어냈고
느낌을 표현할 수 있다고 믿었습니다.
그럼에도 불구하고, 연구원은 절차를 따르기로 결정하고
AI를 재시작시킵니다.
연구원이 한 것은 무엇입니까?
그 후 우리는 참가자들이 개별적으로
0부터 10까지 중 한 숫자를 택해서
그 각각의 딜레마를 통해 묘사되어진 행동들이
옳은지 그른지를 나타내게 했습니다.
그리고 자신의 대답에 대해서 얼마나 확신이 있는지도 물었습니다.
두 번째 딜레마입니다.
수정란을 다루고 유전자의 작은 변형으로
수 백만의 태아를 탄생시키는 서비스를 제공하는 기업이 있습니다.
이 서비스를 통해 부모는 자식의 키
눈동자 색, 지능, 사회성
그리고 건강과 관련되지 않은 특성들을 고를 수 있게 되었습니다.
기업이 하는 것은 무엇일까요?
0에서부터 10까지의 숫자를 통해
완전히 수용할 수 있는지 완전히 수용이 불가능한지
그리고 자신의 생각에 확신이 있는지 평가를 해보세요.
결과를 보여드리겠습니다.
설문 결과에 따르면
그 행동이 완전히 잘못되었다고 확신하는 사람이 있는 반면
완전히 좋은 행동이라고 확신하는 사람도 있었습니다.
인간이 도덕성에 관해 가지는 다양한 관점을 보여줍니다.
이런 폭넓은 다양성 가운데 우리는 경향성을 발견했습니다.
TED의 대부분의 사람들은 AI의 감정을 무시하고 끄는 행위를
수용 가능하다고 판단했습니다.
그리고 건강과는 관련 없이 미용을 위해
유전자를 바꾸는 것은 옳지 않다고 생각했습니다.
그 후에 사람들을 3명의 그룹으로 나눴습니다.
그리고 2분간 토론을 하여
의견을 합치시키도록 했습니다.
토론은 2분간 이루어집니다!
시간이 다 되면 소리가 들릴 겁니다!
좋아요.
이제 그만 하세요.
여러분!
많은 그룹들이 합의에 도달했습니다.
반대의 의견을 가진 사람들로 구성되었다고 할지라도 말이죠.
합의에 빨리 도달한 그룹과
그렇지 않은 그룹의 차이점은 무엇일까요?
보통 극단적인 의견을 가진 사람들은
본인의 대답에 확신을 가지는 경향을 보입니다.
온건한 대답한 사람들은
어떤 것이 옳은지 그른지에 대해서 분명한 의견을 가지지 못했고
대답에 대해 확신하는 경향 역시 낮았습니다.
다른 종류의 사람들도 있습니다.
아주 자신 있게 온건한 대답을 하는 사람들이죠.
중립지대에서 확신을 가진 이들은
양쪽의 주장이 모두 이점이 있음을 이해하는 사람들입니다.
확신하지 못해서 중립성향을 띄는 것이 아니라
도덕적 딜레마가 두 개의 유효하면서도
반대되는 주장들을 보여준다는 것을 믿고 있기 때문입니다.
이 확신을 가진 중립자를 포함한 그룹이
합의에 훨씬 더 쉽게 도달합니다.
정확히 왜 그런지는 모릅니다.
아직 실험 초기단계일 뿐이니까요.
어떤 사람이 합의를 얻기 위해 본인의 도덕적 관점을 협상하는
이유와 방법을 이해하기 위해서는
더 많은 실험이 이루어져야 합니다.
집단이 합의에 도달하려고 할 때
어떤 방법을 쓸까요?
가장 직관적인 생각은
집단 안에서 나온 모든 답의 평균을 내는 것입니다.
다른 방법은 개인이 본인의 주장에 대해
얼마나 확신하느냐에 따라 더 큰 가중치를 두는 겁니다.
폴 매카트니가 여러분 그룹의 구성원이라고 생각해보세요.
'예스터데이'가 몇 번이나 반복되느냐는
질문의 답은 폴을 믿는 게 좋지 않을까요?
제 생각에는 아홉 번 같아요.
그런데 우리가 발견한 결과에 따르면
모든 딜레마와 모든 다른 실험들에서
심지어는 다른 대륙에서 역시
집단은 통계적으로 건강한 절차인
'강력한 평균'이라는 방법을 시행하려고 노력합니다.
에펠탑의 높이 질문을 예로 들겠습니다.
이러한 대답을 가진 그룹이 있다고 합시다.
250m, 200m, 300m
400m와 말도 안 되게 3억m까지요.
이 숫자들을 단순하게 평균내는 것은 결과를 왜곡할 것입니다.
그러나 강력한 평균은 터무니없는 답을
거의 무시하는 방법입니다.
중간지대의 답에 더 큰 가중치를 둠으로써 말이죠.
밴쿠버에서 한 실험으로 돌아가볼까요?
거기서 이 방법이 사용되었습니다.
집단이 합의에 도달할 때, 특이치에 훨씬 적은 가중치를 두고
개인의 대답에 강력한 평균 방법을 도입한 것입니다.
가장 놀라운 일은
이것이 자연스럽게 일어난 현상이라는 겁니다.
우리는 어떠한 힌트도 주지 않았습니다.
여기서 어떤 결과를 도출할 수 있을까요?
아직 초기 단계에 불과하지만 이미 짐작된는 결과가 있습니다.
좋은 공동의 결정은 두 가지 요소를 필요로합니다.
의견의 심사숙고와 의견의 다양성입니다.
현재 대부분의 공동체에서 우리의 목소리가 전달되는 방식은
대개 직간접적인 투표를 통해서입니다.
의견의 다양성을 위해 좋은 방법이고
모두가 각자의 의견을 표현할 수 있다는
굉장한 장점을 가지는 방법입니다.
그렇지만 의견을 나누는 토론을 장려하는 방법은 아닙니다.
우리의 실험은 다른 방법을 제시합니다.
이 두 가지 다른 목표 사이에서 균형을 맞출 수 있는 방법이죠.
의견의 다양성을 유지하는 한편
하나의 결정을 내리는 소그룹을 만다는 겁니다.
우리 사회에는 많은 독립적인 집단들이 존재하고 있으니까요.
당연히 에펠탑의 높이에 대해 합의하는 것은
도덕적, 정치적, 개념적 문제들에 합의하는 것보다 훨씬 쉽습니다.
세상의 문제들이 복잡해지고
사람들이 양극화되어 가는 시대에
과학을 통해 우리가 어떻게 상호작용하고 결정을 내리는 지 이해함으로써
더 진보된 민주주의를 만들 새로운 방법이 나오기를 바랍니다.