결정하는 마음

추천 서문: 인공지능으로부터 배우는 선택의 지혜_임성빈 고려대 통계학과 교수
머리말

1장 의사결정의 순간들
최선의 결정을 위한 조건 | 의사결정의 자유 | 불확실성 | 선택의 위중도 | 여러 문제의 해결과 결정의 순서: 문제의 영향력을 고려해야 한다 | 유한한 선택의 조건 | 연역적 의사결정 방법 | 귀납적 의사결정 | 혼합된 의사결정

2장 인간의 한계점
인지 단계에서의 오류 | 기여 인자를 찾는 단계에서의 편향: 귀인 편향

3장 직관: 감정적 사고와 논리적 사고

4장 의사결정의 기초
우연과 확률, 그리고 불확실성의 평가 | 선택의 가치 | 탐색: 현명해지는 법 | 인과관계에 대하여

5장 베이지안 사고방식
베이지안 모델 | 결정장애의 해결법: 베이지안 추론에 의한 신념과 논리의 융합 | 베이지안과 유사한 인간의 사유 방식: 베이지안 브레인 | 베이지안 브레인과 유사한 인공지능의 추론 방식

6장 선택의 가치
현명한 선택을 위한 사전 지식 | 점쟁이가 자기 점을 못 치는 이유: 예측에 개입할 때 생기는 변화

7장 본격적인 인과관계 분석
의학 데이터에서 연관성의 오류, 빅데이터 활용의 문제점 | 인과관계 추론 I | 인과관계 추론 II

8장 게임 이론
불확실한 상대가 있을 때의 의사결정: 게임 이론으로 풀기 | 교통 환경의 불확실성과 내시 균형 | 공정한 판단이란 무엇인가 | 해결되지 않는 불공정 문제 | 내시 균형의 지혜: 데이터의 공정한 판단이란 무엇인가? | 데이터 수집의 공정함을 평가하는 법: 자기상관성

9장 다중암 밴딧: 여러 번의 기회가 있는 문제의 선택

10장 집단의 의사결정
집단에 대한 의존성과 믿음 | 집단적 편향성 | 집단의 대립 | 집단은 우리의 의사결정을 더 풍요롭게 한다

맺음말
감사의 말
부록: 동전 던지기 문제의 베이지안 추론

특히 자신이 매우 이성적이고 과학적이라 여기는 사람들은 증거가 충분치 못한 불확실한 상황에서 몹시 당황한다. 스스로 결정장애가 있다고 생각하는 사람 중 다수는 이처럼 귀납적 결정을 선호하는 부류다. 사실 결정이 필요한 대부분의 문제는 불확실성을 내포하고 있다. 이성적이고 현실 감각이 뛰어난 사람일수록 불확실성을 있는 그대로 직면하기 때문에 판단이 더 어려워질 수밖에 없는 것이다. 만약 감성적이거나, 명제에 따라 행동하는 연역적인 사람이었다면, 불확실한 상황에서 오히려 빠른 의사결정을 했겠지만, 그렇다고 그들이 더 올바른 결정을 내렸다고 볼 수도 없다. 어쨌거나 귀납적 사고를 하는 사람이 우물쭈물하는 동안 연역적이거나 감성적인 사람은 먼저 결정을 내렸을 테고, 의사결정은 늘 그들의 몫이니 그들이 리더가 될 수밖에 없다. 귀납적 사고를 하는 사람들에게는 좀 억울한 면이 있지만 어쩔 수 없다. 이들은 불확실한 상황에서 합리적인 선택을 하는 방법을 배우지 못했다. 심지어 불확실한 상황에서 합리적 선택이 가능한지조차 모르고 있다.

선구적인 인공지능 연구자들은 편향성을 극복하고 올바른 의사결정을 내리는 과학적 논리를 찾기 위해 숱한 실험과 시행착오를 거치며 연구에 매진하고 있다. 이 책에서는 이들 연구자의 최신 결과물과 그들의 논리를 소개하고, 어떻게 하면 일상의 의사결정에서 이를 활용할 수 있을지 고민해보고자 한다. 물론 독자들이 개발자의 시각으로 연구 내용을 모두 이해할 필요는 없다. 게다가 실생활에서 이러한 인공지능이 적용될 날은 아직 요원하다. 다만 합리적 인공지능을 만들려는 연구자들의 수많은 논리와 시행착오를 소개함으로써 독자들에게 합리적 의사결정이 무엇인지 생각해볼 계기를 마련해주고 싶다.

반면 위중도가 높은 문제는 불확실성을 줄여야 결정이 가능하다. 이를테면 항암제는 약물 효과도 크지만, 부작용 또한 치명적이다. 결과의 위중도가 큰 약물은 동물 실험을 비롯해 여러 단계의 임상시험을 거친다. 의사들은 이런 약물을 사용하기 전에 수많은 데이터를 통해 검증하며, 불확실성이 충분히 적은지 확인한다. 앞서 언급했듯이 어떤 문제에 맞닥뜨렸을 때 이를 바로 해결하려 하기보다 자유도 관점에서 먼저 살펴볼 필요가 있다.