우선 요약. 전문가가 되려면 다음 4가지 조건이 충족되어야 함.

1. 타당성이 높은 환경

2. 많은 반복

3. 시기적절한 피드백

4. 수천 시간의 의도적인 연습

이번 내용은 전문가들에 대한 것 입니다

5번이나 세계체스 챔피언을 차지한 망누스 칼센(Magnus Carlsen)이 있습니다.

체스판을 보여준 뒤 해당 판이 어떤 게임이었는지 맞춰달라고 했죠. 

그는 초반 몇수 만에 어떤 판이였는지, 누구의 플레이였는지 모두 맞췄습니다.

거의 초능력 같네요. 이걸 대체 어떻게 하는 걸까요?

과학자들은 어떤 점들이 체스마스터와 같은 전문가를 만드는지 알고 싶어 했습니다 

전문가들은 매우 높은 아이큐나 뛰어난 공간 추론 능력, 혹은 엄청난 단기 기억력 같은 것을 가지고 있을까요?

아니요, 통계적으로 전혀 그렇지 않습니다. 원인은 다른 곳에 있었죠. 

1973년 윌리엄 체이스와 하버트 사이먼은 3명의 체스 선수를 대상으로 실험을 했습니다.

마스터와 아마추어 최상위급 클래스 A선수, 그리고 초보자를 대상으로 했죠.

체스판에는 25개의 체스 말들을 체스 게임에서 볼 수 있을 법한 상태로 뒀습니다.

그리고 각 선수들에게 5초 동안 기억할 시간을 준 뒤 옆에 있는 다른 체스판에 외워서 두도록 했죠.

한 번에 외우지 못했어도 다시 5초 동안의 시간을 주어 모든 말의 위치를 맞출 때까지 반복했습니다.

결과는 어땠을까요? 마스터 선수들은 처음 5초만에 체스말 16개 위치를 기억 있습니다  클래스 A선수들은 8개, 초보자 4개였죠.

끝까지 반복한 결과 마스터 선수들은 클래스 A선수들의 체스판을 완성한 횟수의 절반만에 모두 맞췄죠.

이어서 실제 게임에서 절대 일어나지 않을 무작위 위치에 체스 말들을 배열하여 동일한 실험을 진행한 결과,

첫 5초 동안 기억한 개수는 랭킹에 상관없이 모두 3개 정도만 기억할 수 있었습니다.

결국 체스마스터들이 특별한 이유는 수많은 체스 게임들을 봐왔기 때문입니다 그 과정을 통해 뇌가 패턴을 학습한 것이죠.

이를 통해 각 체스 말들이 어디에 놓여 있는지를 보는게 아니라 전체적인 진영을 빠르게 파악할 수 있게 된 겁니다.

이러한 현상을 CHUNKING 이라 합니다 정보의 의미 있는 묶음으로 만드는 것을 말하죠.

결국 전문성이란 인식의 방식입니다.

망누스 칼센은 체스판을 마치 얼굴을 인식하는 것처럼 인식하죠.

마치 우리가 화난 얼굴을 보면 어떤 상황인지 직관적으로 아는 것처럼 체스 마스터들도 체스판의 위치들을 인식하고 직관적으로 가장 좋은 수를 알게 되는 거죠.

인식이 곧 직관으로 이어지는 겁니다.

전문가 수준의 인식을 하기 위해서는 오랜 시간이 걸립니다.

1만 시간의 법칙이라는 경험적인 규칙은 말콤 글래드웰에 의해 유명해진 방법이지만, 1만 시간의 연습만으로는 충분하지 않습니다.

충족해야만 하는 추가적인 4가지 기준들이 있기 때문이죠.

그리고 이러한 기준이 충족되지 않는 분야에서는 전문가가 되는 것은 불가능합니다.

첫 번째 조건은 피드백이 있는 반복 시도입니다.

테니스 선수들은 연습에서 수백번의 포핸드를 치죠.

체스 선수들은 그랜드마스터가 될 때까지 수천 번의 게임을 하고 물리학자들은 수천개의 물리 문제들을 풉니다.

그리고 매번 피드백을 받게 되죠.

테니스 선수들은 친 공이 네트를 통과해서 인 아웃을 확인하고, 체스 선수들은 게임을 이기거나 집니다.

물리학자들의 경우에도 문제를 맞추거나 틀릴 겁니다.

하지만 어떤 전문가들은 피드백이 있는 반복 경험을 얻지 못합니다.

정치학자 필립 케틀룩은 284명의 사람들을 선별했습니다 정치 및 경제 동향에 대해 논평이나 조언을 제공하는 것으로 유명한 사람들이었죠.

언론인, 외교정책 전문가, 경제학자 인텔리전스 분석가 때까지, 20년 동안 필립은 그들에게 이런 질문들을 했습니다.

조시부시가 재선될까요? 남아공의 아파르트헤이트가 평화롭게 끝날까요? 퀘벡주가 캐나다에서 독립할까요? 닷컴 버블이 터질까요? 

모든 질문들에 대해 전문가들은 확률로 답변했습니다. 그리고 이 연구가 끝날 뒤에 테틀록은 82,361개의 예측들을 정량화 할 수 있었죠.

결과는 어땠을까요? 꽤 끔찍했습니다.

이 전문가들 중 대부분은 대학원 학위를 가지고 있었으나, 예측한 결과는 모든 결과에 동일한 확률을 할당했을 때보다 더 낮았죠.

즉, 특정 주제를 연구하면서 생계를 유지하는 사람들이 무작위로 예측한 것보다도 훨씬 더 못했다는 겁니다.

심지어 가장 잘 알고 있는 분야에서도 전문가들은 비전문가들보다 월등히 잘하지 않았습니다.

문제는, 그들이 예측해야 했던 사건들의 대부분은 일회성이였다는 것이죠.

따라서 이런 사건이나 매우 유사한 사건들을 여러 번 겪어본 적이 없다는 겁니다.

대통령 선거 역시도 매우 드물게 일어나며, 각 선거도 조금씩 다른 환경에 놓여 있기 때문입니다.

따라서 우리가 경계해야할 전문가들은 피드백이 따르는 반복적인 경험이 없는 사람들인 것이죠.

두 번째 조건은 바로 타당한 환경입니다.

최소한 어느 정도 예측할 수 있는 규칙성을 가진 환경이죠.

예를 들어 룰렛에 베팅을 하는 도박꾼은 동일한 사건에 대해 수천번 반복되는 경험을 할 수 있습니다.

그리고 각각의 사건에 대해 이기거나 지는 형태로 명확한 피드백을 받죠.

하지만 우리가 전문가로 생각하지 않는 이유는 이런 환경은 타당성이 낮기 때문입니다.

룰렛은 본질적으로 무작위적이기 때문에 학습할 수 있는 규칙성이 없죠.

2006년 전설적인 투자자 워렌 버핏은 100만 달러 내기를 제안했습니다.

향후 10년간 월스트리트 최고의 헤지펀드를 능가하는 투자를 할 수 있다고 자신했죠.

헤지펀드는 월스트리트에서 가장 명석하고 경험이 많은 트레이더들이 적극적으로 관리하는 작은 풀입니다.

그들은 공매도 레버리지 파생상품과 같은 고급 기술들을 사용해서 엄청난 수익을 제공하고 수수료를 가져가죠.

한 사람이 버핏과의 내기를 받아들였습니다 바로 프리티지 파트너스의 테드 세이즈였죠.

그는 투자를 위해 5개의 헤지펀드를 선택했습니다 정확히는 5개의 헤지펀드 묶음을 들었죠.

결과적으로는 총 200개가 넘는 개별 펀드들의 묶음에 투자를 한 것입니다.

워렌버핏은 매우 다른 방식으로 접근했는데요 상상할 수 있는 가장 기본적이고 지루한 투자를 선택했습니다.

미국 500대 상장기업인 S&P 500지수를 따르는 패시브 인덱스 펀드였죠.

그들은 2008년 1월 1일에 내기를 시작했습니다. 처음엔 버핏의 상황이 좋아보이지 않았습니다.

글로벌 금융위기가 시작되면서, 시장은 침체에 빠졌기 때문이죠.

해지 펀드는 여러 방식들을 사용해 시장의 하락으로도 이익을 얻을 수 있습니다.

물론 어느 정도 손해를 보긴 하지만 시장 평균만큼은 아니었죠 헤지펀드는 2008년 이후로 3년간 선두를 유지했습니다.

하지만 2011년 S&P 500 지수가 반등해서 같아졌죠 그 이후로 격차는 점점 벌어지기 시작했습니다.

시장 평균이 급등함에 따라 헤지펀드를 뛰어넘은 거죠.

10년 후 버핏의 인덱스 펀드는 125.8%가 증가했고 해지 펀드는 36%가 증가했습니다.

시장 실적은 사실 오늘날과 크게 다르지 않았습니다. 연간 성장률 8.5%로 주식시장의 장기 평균과 거의 일치하죠.

그렇다면 왜 수년간의 업계 경험과 철저한 연구, 성과에 대한 인센티브까지 받는 투자 전문가들이 시장 평균 수익률을 못 넘긴 걸까요?

바로 주식이 타당성이 낮은 환경이기 때문입니다.

단기적으로는 주가의 움직임이 거의 완전히 무작위적이죠.

피드백은 명확하고 즉각적이어도 의사결정의 질을 결정짓는데 아무것도 반영되지 않습니다 체스라기보다는 룰렛에 더 가깝죠.

10년의 기간 동안 모든 액티브 투자 펀드들의 약 80%가 시장 평균을 넘어서지 못합니다.

장기적으로 본다면 성능에 못 미치는 펀드들이 90%에 육박하죠. 물론 이런 이야기를 하실 수 있습니다.

"그렇다면 10%의 매니저들은 실제로 기술이 있다는 거 아닌가요?"

이 때 고려해야할 점은 우연한 기회로도, 몇몇 사람들은 시장 평균을 넘어설 것이란 거죠.

고양이들이 고르거나 다트 던지기로 정해진 투자들도 시장 평균을 넘어설 수 있다는 게 밝혀졌죠.

그리고 운에 더해서 안좋은 관행들도 따르기 마련입니다. 내부자거래부터 펌프앤덤프 사기가 그 예시이죠.

물론 전문 투자자가 없다고 말하는게 아닙니다. 워렌 버핏 그 자신이 바로 그 분명한 예시이기 때문이죠.

결론은 대다수의 종목 선정가들과 액티브 펀드 매니저들은 환경이 낮은 타당성으로 인해 전문적인 성과를 보여주지 못한다는 겁니다.

짧게 부연설명을 하자면, 틍정 종목을 선정하는 것이 보통 장기적으로 더 나쁜 결과를 낳는다는 것을 알고 있다면, 

그리고 수수료까지 낸 액티브 펀드 매니저들이 사실 성과를 높이는데 거의 효과가 없다는 걸 알게 된다면,

왜 그렇게 많은 돈을 개인 주식, 뮤추얼 펀드, 그리고 헤지 펀드에 투자하는 걸까요?

그에 대한 대답을 한 예시로 답하겠습니다. 쥐와 사람을 대상으로 한 실험이 있었습니다.

여기 불이 들어오는 빨간색 버튼과 녹색 버튼이 있습니다.

80% 확률로 녹색 버튼에 불이 켜지고 20% 확률로 빨간색 버튼을 불이 켜지죠.

어떤 버튼이 켜질지 결코 알 수 없는 겁니다.

먼저 쥐에게 실험합니다 버튼을 눌러 어떤 버튼이 켜질지 미리 알아맞혀야죠.

만약 정답을 맞추면 약간의 먹이를 얻고 틀린다면 가벼운 전기 충격을 얻게 됩니다.

쥐들은 빠르게 초록색 버튼만 누르고 80%의 승률을 받아들이죠.

사람은 어떨까요? 주로 녹색 버튼을 누르긴 합니다 하지만 언제 빨간불이 켜질지 예측하려고 노력하죠.

그 결과 사람의 정답률은 68%가 됩니다

사람은 평균 결과를 받아들이는 걸 어려워 합니다. 그리고 무작위일때도 포함해서 모든 곳에서 규칙을 보려 하죠.

따라서 평균을 이기기 위해 패턴을 예측하려고 합니다. 하지만 여기에 만약 규칙이 없다면, 이건 매우 끔찍한 전략입니다.

패턴이 있더라도, 이를 배우기 위해서는 세번째 조건인 알맞은 타이밍에 피드백을 받아야만 합니다.

즉각적인 피드백과 지연된 피드백의 차이점을 이해하고자 심리학자 다니엘 카너먼은 마취과 의사와 방사선 전문의들의 경험 비교를 진행했습니다.

마취과 의사는 환자 바로 옆에서 많기 때문에 즉시 피드백을 받을 수 있습니다.

"마취된 환자가 안정된 활력 징후를 가진 상태인가" 이런 피드백을 받죠.

이를 통해 수술 환경 속 규칙성을 더 빠르게 배웁니다.

방사성 전문의들은 진단을 내린 뒤 빠른 피드백을 받지 못합니다.

이건 발전을 더 어렵게 만들고 엑스레이에서 유방암을 정확하게 진단할 확률이 일반적으로 70% 밖에 안 되죠.

지연되는 피드백은 대학 입학사정관이나 채용 전문가들도 겪습니다.

대학에 누군가를 입학시키거나 기업에 합격시킨 이후에는 얼마나 잘하는지 시간이 정말 많이 지나서야 알 수 있기 때문이죠.

이상적인 후보자들이 가지는 패턴을 학습하기 어려운 겁니다.

한 연구에서는 신입생들의 대학 1학년 말 성적을 예측하는 실험을 했죠.

14명의 카운슬러들이 각각의 학생들을 45분에서 1시간 동안 인터뷰하고 고등학교 성적, 여러 적성검사 그리고 자기소개서까지 살펴봤죠.

비교를 하기 위해서 아주 적은 정보만으로 예측하는 알고리즘을 만들었습니다.

고등학교 성적과 적성검사 한 가지의 결과값만 있으면 됐죠.

그럼에도 불구하고 이 알고리즘은 14명의 카운슬러들 중 11명보다 더 정확했습니다.

멜턴의 연구는 다음과 같이 보고 되었습니다.

다양한 다른 분야에서도 12개 이상의 유사한 결과를 얻었다는 것입니다.

누가 가석방을 어길지 예측하는 것부터 조종사 훈련을 성공할 사람을 예측하는 것까지 말이죠.

만약 대학과 같은 교육기관에 입학을 거절당하거나 취업에서 떨어졌다면, 

전문가가 여러분의 잠재력을 고려한 다음 당신이 적합하지 않다고 생각했을 것 같다고 느껴질 겁니다.

어쩌면 이러한 기관들의 사정관이나 면접관들이 미래 성공을 잘 예측하지 못한다는 사실이 위안이 될 수도 있겠습니다.

그러면 타당성이 높은 환경에서 동일한 이벤트를 반복적으로 경험하면서 메시도마다 확실하고 시기적절한 타이밍에 피드백을 얻는다면,

1만 시간 안에 확실한 전문가가 될 수 있을까요?

슬프게도 답은 '아니요' 입니다. 그 이유는 대부분의 사람들이 편안함을 추구하기 때문이죠.

인생의 겪는 많은 일들에 있어서 우리는 비교적 짧은 시간 안에 잘하게 됩니다.

자동차 운전은 처음엔 꽤 어렵습니다 두 번째 시스템을 전부 사용하죠.

50시간 정도 운전하면 자동적으로 하게 됩니다. 첫 번째 시스템이 넘겨받게 되며 의식적으로 생각하지 않게 되죠.

그 후로 아무리 더 많은 시간을 운전에 할애해도 운전 실력은 발전하지 않습니다.

계속 발전하고 싶다면 어려운 상황에서 운전을 해야 합니다. 새로운 지형이나 더 빠른 속도, 아니면 궃은 날씨 같은 경우이죠.

더 배우기 위해서는 능력의 한계까지 밀어 붙이는 연습을 해야 합니다. 심리적으로 안정을 느끼는 부분을 넘어야하죠.

체계적이고 반복적으로 잘하지 못하는 일을 시도해야만 하는 것이죠. 이것이 네번째 조건인 끊임없는 의도적 연습입니다. 

그리고 많은 분야에서, 전문가들이 의도적 연습을 하지 않게 되면, 그들의 실력은 늘지 않습니다. 가끔은 떨어지기도 하죠.

가슴이 아파서 병원에 갔을 때 막 졸업한 의사와 20년 경력이 있는 의사 중 누구에게 진단받고 싶으신가요?

물론 경력이 길어질수록 진단 능력이 발전한다는 연구 결과가 있습니다.

당연히 피드백과 함께 본 사례들이 많을수록 패턴을 더 잘 발견할 수 있을 테니 맞는 말입니다.

하지만 심장이나 폐에 희귀질환의 경우 20년 경력을 가진 의사들이 갓 졸업한 학생들보다도 서툴렀습니다.

희귀병에 대해 오랫동안 생각하지 않았기 때문이죠.

새로운 증상들을 크게 인식하지 못했고 재교육 과정을 거친 뒤에서야 정확하게 진단할 수 있었습니다.

체스도 같습니다. 선수의 수준을 가장 잘 예측할 수 있는 요소는 게임 횟수나 토너먼트 수가 아닙니다.

진지하게 개인공부에 할애한 시간이죠.

선수들은 혼자서 수천 시간 동안 체스 이론을 배우고 자신의 게임과 다른 사람의 게임을 공부합니다.

전술 패턴을 분석해 퍼즐을 풀며 플레이하죠.

하지만 스스로 의도적으로 연습하는 것은 어려울 수 있습니다.

그래서 코치와 교사들이 필요하죠. 선수들의 약점을 인식하고 이를 해결할 수 있는 방법을 제시합니다.

전문가가 되기 위해서는, 수천시간동안 심리적으로 불편한 영역에서 연습을 해야만 합니다.

아직 잘할 수 없는 일들을 시도하는 것이죠.

진정한 전문적 기술들은 정말 놀랍습니다.

언뜻 보기엔 마술 같아 보이지만 사실 그렇지 않죠. 

이 기술들의 핵심은 결국 인식입니다.

그리고 그 인식은 장기 기억에 저장된 고도로 구조화된 엄청난 양의 정보에서부터 나오죠.

그러한 기억을 만들려면, 4가지가 필요합니다.

타탕성이 높은 환경 / 많은 반복 / 시기적절한 피드백 / 그리고 수천 시간의 의도적인 연습이죠.

그 기준이 충족되면 사람이 보일 수 있는 성과는 놀랍습니다.

그리고 그렇지 않았다면, 사실 그 사람은 전문가가 아닐 수 있습니다.