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1. 예측은 평가할 수 있어야 한다. 평가하려면 정확한 기준이 필요하다. - 시점을 명확하게 정해야 한다. 저자는 '시점이 정해지지 않은 예측은 예측이 아니다'라고 말한다. 이유는 단순하다. 시점을 정하지 않은 예측은 맞았는지 틀렸는지 평가할 수 없기 때문이다. - 또한 예측은 정량적으로 해야 한다. 사건이 일어날 확률이 70%라고 예측했는데 실제로 사건이 일어났다면 그 예측은 맞은 것이지만, 사건이 일어날 확률을 80%로 예측한 사람보다는 예측을 못한 것이다. 1-1. 예측은 일회성으로 평가할 수 없다. 반복적으로 잘해야 한다. - 어떤 사람이 예측을 한 번 틀렸다고 해도 그 사람의 예측 실력은 알 수 없다. 그러나 예측이 매번 틀린다면 그 사람의 예측 실력은 나쁜 것이다. 그 반대도 성립한다. - 백분율로 제시되는 확률의 의미를 명확하게 이해해야 한다. 예를 들어 80%로 제시된 예측은, 사건이 일어나지 않을 확률 20%를 포함하고 있는 것이다. 일어날 확률이 80%라는 것은 안일어날 확률이 20%라는 말이랑 동의어다. 그러므로 80%로 예측한 후 그 일이 일어나지 않은 것이 1회성으로 발생한다면, 그 예측이 틀렸다고 말할 수는 없다. 그러나, 같은 이벤트가 100번 반복되었을 때 80번은 그 일이 일어난다면 그 예측은 정확한 것이다. - 그러니까 예측은 확률적으로 할 수밖에 없고, 한 두번 틀리는 것은 확률적으로 허용되지만, 예측이 회수를 거듭할 수록 진짜 예측 실력이 드러나게 된다는 것이다. 2-0. 예측을 잘하려면: 예측은 단기간으로만 하자. - 예측의 Time frame은 매우 중요하다. 예측은 5년 이하로만 하자. - 우리가 사는 세상은 복잡계이다. 복잡계는 예측하기 어렵다. 5년보다 길어지면 현재의 예측이 무력화되는 변화가 발생할 가능성이 높다. - 저자는 구름의 형상을 예측할 수 없다는 비유를 한다. 단기간의 예측일수록 정확할 가능성이 높다는 것은 자명하다. 2-1. 예측을 잘하려면: 기저확률로부터 출발하자 - 예측하려면, 일단 무슨 정보가 필요한지부터 체크하는 것이 정석이다. 그러니까, 일종의 메타인지이다. 무엇을 알아야 이 문제에 답을 할 수 있는가? - 예측하는 과정은 페르미 추산법을 적용하는 과정과 비슷하다. 뉴욕에 피아노 조율사가 몇명 있는지 추산하는 과정을 따라가보면 도움이 된다. - 베이지언이 되어야 한다. 새로운 정보를 접하고 정확하게 업데이트하면 베이지언이 되는 것. 독서평: 슈퍼 예측, 그들은 어떻게 미래를 보았는가 (필립 E. 테틀록, 댄 가드너, 알키 출판사) (miracleonce.blogspot.com) |
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4차 산업혁명 시대가 도래하였다. 4차 산업의 특징 중 하나는, 그 변동성과 불확실성을 간파하고 한 치 앞으 내다보기 여간 쉽지 않다는 것이다. 물론 이 책 한 권을 읽는다고 여느 천재들처럼 미래를 예측하고 벼락부자로 만들어주는 것은 아니다. 그럼에도, 이 책은 어떠한 '안목'을 지녀야 그들과 같은 곳을 바라볼 수 있을지 제안하고 있다. |
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주식투자, 사업 등등 복잡적응계에서 대부분의 예측은 무용하다는 걸 연구한 책입니다. 과거 수많은 예측가들의 특징이 얍실하게 여기저기 한발씩 걸쳐두고 뭐 하나라도 맞으면 주변에서 진정한 예측가라면서 찬양하던 게 생각납니다. 그럼에도 예측가능성을 높였던 사람들도 더러 있습니다. 이들의 특징이 지적으로 겸손해야하며, 자신이 틀릴 가능성에 대해 항상 열어놓고 리스크 관리를 하는 등등 다양합니다. 전반적으로 개방적이고 투명하다는 특징이 있습니다. 책을 읽으며 복잡계에서 우리가 해야할 일은 예측과 계획이 아닌, 적응과 시도라는 생각을 했습니다. |