단순한 통계 규칙이 직관적인 '임상적 판단' 보다 뛰어나다

임상적 대 통계적 예측 : 이론 분석과 증거 검토
,폴 밀

밀 패턴
전문가들이 알고리즘보다 열등한 이유는 무엇일까?
- 단순한 통계 규칙이 직관적인 '임상적 판단' 보다 뛰어나다

1.
전문가는 예측할 때 똑똑해지고, 독창적으로 사고하고, 여러 특징의 복잡한 조합을 검토하려 애쓰기 때문이다.
복잡성은 특이 사례에서는 통할지 모르지만 종종 타당 성을 깎아내린다.

몇몇 연구결과를 보면 의사결정자들은 공식이 제안한 점수를 받고 예측했을 때조차 예측 공식보다 못하는 것으로 드러났다!

밀 은 유명한 사고 실험에서 누군가 오늘밤 영화를 보러 갈지 여부를 예측하는 공식을 설명하면서, 그가 오늘 다리가 부러졌다는 정보를 받았을 때 그 공식을 무시하는게 적절하다는 점을 지적했다. 그래서 나온 게 부러진 다리 규칙 이다. 이 규칙의 핵심은, 부러진 다리가 결정적이긴 하지만 매우 이례적인 일이라는 것이다.

2.
전문가 판단이 열등한 또 다른 이유는, 복잡한 정보를 요약 판단할 때 인간은 고질적으로 일관성이 부족하기 때문이다. 똑같은 정보를 판단해달라는 부탁을 두 번 받았을 때 우리는 종종 아주 다른 대답들을 한다. 이러한 불일치의 정도는 매우 중요한 문제이다.

흉부 X레이를 '정상 혹은 비정 상' 이라고 판독하는 노련한 방사선 전문의들이, 똑같은 사진을 다른 상황 에서 볼 때 다르게 판독하는 경우가 20퍼센트였다.


밀의 연구는 놀라운 결론을 제시한다.
예측적 정확성을 최대한 높이려면 최종 결정은 공식에 맡겨야 한다는 것이다. 타당성이 낮은 환경에서는 특히 더 그렇다.

일례로 숙성되지 않은 와인의 미래 가치를 예측하려면 품 질을 평가하는 전문가는 대체로 상황을 더 낫게 만들기보다는 더 악화시킬 정보의 출처를 갖는다. 그들이 와인을 맛볼 수 있기 때문이다. 아울러 날씨가 와인 품질에 미치는 영향을 잘 이해하고 있더라도 공식의 일관성 을 유지하지 못한다.