책 블랙 스완 리뷰

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블랙 스완

저자

나심 니콜라스 탈레브 지음

출판사

동녘사이언스　구）소소（도） | 2009-07-15 출간

카테고리

경제/경영

책소개

0.1%의 가능성이 모든 것을 바꾼다 『블랙 스완』, 인간의 속...

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나심 니콜라스 탈레브 지음. 동녘 사이언스. 2007년 저작. 

블랙스완은 꽤 두꺼운 책이고 이것저것 인용되는 이론들도 많지만, 

그 결론은 단순하고, 어쩌면 상식적이라고도 할 수 있다. 

그래서 재미있을 때도 있고 영감을 줄 때도 있지만 지루하다는 느낌을 받을 때도 많았다. 

이 책의 결론은, 결국 세상은 예측 불가능하다는 것이다. 

그거야 누구나 다 아는 사실이다. 

하지만 많은 전문가들은, 예측불가능성의 문제를 확률의 문제로 간주하는 경향이 있다. 

동전을 던졌을 때 앞면이 나올지 뒷면이 나올지 예측할 수는 없지만, 100번 정도 동전을 던진다면 50번은 앞면일 것이다. 

정확하게 50번이 아니더라도 앞면이 40번 이하 나오거나 60번 이상 나올 확률은 매우 적다. 

여론조사 결과를 보도할 때 항상 붙는 신뢰도 95% 범위에서 3.5% 오차라느니 하는 말들은 이런 전제에서 의미를 갖는다. 

그런데, 이 책의 저자 탈레브는 진정한 불확실성이란 그 확률조차 알 수 없는 불확실성이라고 말한다. 

예측하지 못한 것의 출현, 그것이 블랙스완, 즉 검은 백조이다. 

검은 백조는 비일상적이지만 한 번 나타나면 막대한 파급효과를 갖는다. 

예를 들어 주식시장에서 수년에 한 번 있을까 말까 하는 폭락 장세가 나타나면, 수십년 간 누적된 이익이 며칠 사이에 사라진다. 

전문가들은 일반인이 이해하기 어려운 수학을 동원한 이론으로 그런 변동의 확률들을 예측하고 통제할 수 있을 것처럼 행세한다. 

그러나 그들의 이론은 현실 앞에서 무기력하다. 

아무리 정교한 수학을 동원했다고 해도 전제가 현실적이지 않기 때문에 현실을 제대로 예측할 수 없는 것이다. 

그 대표적인 예가 정규분포이다. 

많은 학자들은 사건들의 발생이 정규분포를 따른다고 가정하고 확률을 예측한다. 

그렇지만 정규분포가 통하는 세상에서는 블랙스완이 나타날 확률이 거의 없지만, 현실에서 블랙스완은 그보다 더 자주 출몰한다. 

정규분포는 동전을 한 번 던지는 일이 다음 번 동전을 던지는 일과 관계가 없다고 가정하지만, 현실에서 각 사건은 서로 영향을 주고받는다. 

경제학은 어떤 자산의 현금가치가 실제가치 주변에서 작은 폭으로 변동할 것을 예상하지만, 

현실적인 금융시장에선 아무도 자산의 실제가치를 측정할 수도 없고 현금가치가 실제가치보다 높은지 낮은지도 알지 못한다. 

이 상태에서 수많은 주식거래는 서로 영향을 주고 받고 그 결과가 어떻게 될지 확률분포를 알아내는 것은 불가능한 일이다. 

과거의 데이터에서 어떤 모형을 만들어보았자, 그것은 미래를 예측 못한다. 

지난 수십년간 블랙스완이 없었다는 것이 다음날 블랙스완이 나타나지 않을 것이라는 것을 보장해 주지 못한다. 

그렇다면 어떻게 해야 하는가?

이 책에 대하여 많은 전문가들은 비판적이었다. 

어떤 학자는 정규분포의 한계를 인정하면서, 정규분포는 여러 예측 모형 중 하나일 뿐이고, 보다 정교하고 다양한 수학 모델들이 쓰이고 있다는 것을 지적했다. 

하지만 이에 대해 저자가 반론했듯이, 블랙스완이 말하고자 하는 것은 예측이 형편없으니 더 제대로 예측해야 한다는 것이 아니다. 

블랙스완의 의미는 예측할 수 없다는 것을 인정하고, 그렇다면 무엇을 할 수 있는가 라는 관점에서 생각하고 실행하라는 것이다. 

예측할 수 있다는 전문가들의 자신 있는 주장을 비판하는 데 책의 대부분을 할애하고 있는 것에 반해, 그렇다면 어떻게 해야 하는가 에 대해서 이야기하는 바는 적다. 

한가지 예를 드는 것으로, 투자를 할 때는 자산을 둘로 나누어 대부분은 아주 보수적으로 투자하고 일부는 아주 모험적으로 투자하라는 것. 

어중간하게 중위험 중이득으로 갔다가는 과소평가했던 위험 때문에 크게 손실을 볼 수 있다. 

그럴 바에는 대부분은 미국 국채 같은 안전한 데 투자하고 감수할 수 있는 손실 범위 내에서 일확천금을 노려보라는 것이다. 

그러다 보면 부정적 블랙스완과 반대되는 긍정적 블랙스완이 나타나 생각지도 못한 큰 보수를 갖다 줄 수도 있다. 

개인적으로는, 전문가는 둘째 치고 나 스스로의 예측 능력을 과신하면 안되겠다는 걸 오래 전부터 알고 있었다. 

특히 항상 일어나는 일은 낙관적인 내 예상보다 못 미치는 경우가 많았다. 

예를 들어 어떤 일에 들어가는 시간을 예상하면, 항상 그 시간을 초과해서 일이 끝나는 경우가 대부분이었다. 

어느 때부터인가, 일어날 수 있는 최악의 경우를 예상하라는 것이 의사결정의 제1원칙이 되었다. 

그 최악의 경우가 감수할 만한 것이라면, 그런 결과를 가져올 가능성이 있는 결정을 해도 괜찮다. 

하지만 감수할 만한 것이 아니라면, 요행을 바라면서 결정을 해선 안된다. 

요컨데, 최악을 예상하고서, 감수할 각오를 하던가, 아니면 아예 그런 결과를 회피하거나 해야 한다. 

이런 식의 원칙을 세워두는 건, 의사결정의 질 뿐 아니라 결정의 어려움을 줄여 주는 효과가 있어서 유용하다. 

그리고, 전문가에 대한 비판도 눈여겨볼 만 하다. 

어떤 분야에서 전문가는 실력을 객관적으로 검증하기가 쉽다. 그런 분야에는 진짜 전문가들이 있다. 

예를 들어 가축감별사, 천문학자, 토양감정사, 체스선수, 회계사, 사진판독사 등이다. 

그렇지만 어떤 분야의 전문가는 객관적인 검증이 힘들다. 

탈레브는 그런 분야의 예로 주식중개인, 임상심리학자, 정신과의사, 판사, 인력선발 담당자, 상담사, 정보분석가, 경제학자, 금융예측전문가, 금융학교수, 정치학자, 위험전문가, 개인금융상담사, CEO 등을 든다. 

전자의 전문가들은 틀린 예측을 하는 경우 변명할 수단이 적지만, 후자의 전문가들은 성과를 객관적으로 평가하기가 힘들다. 

결과가 좋아도 그것이 운인지 실력인지 판별하기가 힘들고, 예측이 틀려도 예측이 틀릴 수밖에 없었던 원인을 댈 수 있다. 

이 분야의 전문가는 객관적인 척도보다 평판, 권위, 상호 평가 등으로 인정받는데, 이런 기준들은 자가증식하는 경향이 있다. 

즉, 평판이 높은 사람은 전문가로 인정받기가 쉽고, 전문가로 인정받으면 평판이 높아진다. 

전문가들의 예측력을 실증적으로 연구한 학자들이 있는데, 이들에 따르면 전문가들의 예측력은 일반 사람과 별반 차이가 없거나 심지어 더 못한 결과를 보이기도 했다고 한다. 

이런 연구는 꽤 흥미롭다. 

그리고, 이건 내 오랜 궁금한 주제 중에 하나이기도 하다. 

우리는 어느 만큼 전문가에 의존할 수 있을까? 그리고 전문가들이 충분히 믿을 만하지 않다면 어떤 대안이 있을까?

탈레브는 운이 좋았다. 

이 책이 출판된지 2008년 금융위기가 닥친 것이다. 

그저그런 레바논 출신의 월스트리트 증권분석가였던 저자는 회당 6만달러의 비용을 받고 강연회에 초대받는 유명인사가 되었으며, 

블룸버그가 선정한 세계 금융계에서 가장 영향력있는 인사 50인 중 한 명으로 뽑히기도 했다.