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The Black Swan

The Black Swan

Second Edition: The Impact of the Highly Improbable (Incerto Book 2)
by Nassim Nicholas Taleb 2010 592 pages
Economics
Business
Philosophy
듣기

가지 주요 요점

1. 블랙 스완: 예측 불가능한 대규모 영향 사건

"여기서 블랙 스완(Black Swan)이라고 부르는 것은 다음 세 가지 속성을 가진 사건입니다. 첫째, 이는 이례적인 사건으로, 과거의 어떤 것도 그 가능성을 확실히 지적할 수 없기 때문에 일반적인 기대 범위를 벗어납니다. 둘째, 극단적인 영향을 미칩니다. 셋째, 이례적인 상태에도 불구하고 인간의 본성은 사건이 발생한 후 설명을 만들어내어 그것을 설명 가능하고 예측 가능하게 만듭니다."

블랙 스완은 우리의 세계를 형성합니다. 이러한 드문, 예측 불가능한 사건들은 역사, 과학, 금융, 기술에 엄청난 영향을 미칩니다. 예시로는 다음과 같습니다:

  • 인터넷의 등장
  • 9·11 테러
  • 2008년 금융 위기
  • 페니실린의 발견

우리는 블랙 스완에 대해 눈이 멀어 있습니다. 우리의 마음은 이러한 규모의 무작위성과 불확실성을 다룰 준비가 되어 있지 않습니다. 우리는 다음과 같은 경향이 있습니다:

  • 극단적인 사건의 가능성을 과소평가합니다.
  • 미래를 예측하고 통제할 수 있는 능력을 과대평가합니다.
  • 블랙 스완이 발생한 후 거짓된 설명을 만들어냅니다.

알 수 없는 것에 대비하십시오. 블랙 스완을 예측하려고 하기보다는 변동성과 불확실성에 강하거나 오히려 이익을 얻을 수 있는 시스템과 전략을 구축하는 데 집중하십시오. 이러한 사고방식의 전환은 점점 더 복잡하고 상호 연결된 세계를 탐색하는 데 필수적입니다.

2. 서사 오류: 무작위성에서 이야기를 만들어내는 우리의 경향

"서사 오류는 사실의 연속을 설명 없이 바라보는 우리의 제한된 능력, 또는 동등하게 논리적 연결, 관계의 화살표를 강요하는 우리의 경향을 다룹니다."

우리는 이야기하는 동물입니다. 우리의 뇌는 끊임없이 패턴을 찾고 주변 세계를 이해하기 위해 이야기를 만듭니다. 이러한 경향은 다음과 같은 결과를 초래합니다:

  • 복잡한 사건의 과도한 단순화
  • 인과 관계의 잘못된 귀속
  • 무작위성과 우연의 무시

사후 설명을 경계하십시오. 블랙 스완 사건이 발생한 후, 전문가와 평론가들은 그것이 불가피했다고 설명하려고 서두릅니다. 이러한 설명은 종종 다음과 같습니다:

  • 후견 편향에 기반
  • 대안 가능성을 무시
  • 예측 가능성에 대한 거짓된 감각 제공

불확실성을 받아들이십시오. 모든 사건을 깔끔한 이야기로 만들려고 하기보다는:

  • "모르겠다"고 말하는 것에 편안함을 느끼십시오.
  • 여러 가능한 설명을 고려하십시오.
  • 결과를 형성하는 데 있어 우연과 무작위성의 역할을 인식하십시오.

3. 메디오크리스탄 vs. 익스트레미스탄: 두 가지 근본적으로 다른 무작위성의 세계

"익스트레미스탄에서는 불평등이 한 가지 관찰이 전체에 불균형적으로 영향을 미칠 수 있을 정도로 큽니다."

메디오크리스탄: 물리적 속성과 단순 시스템의 영역.

  • 종 모양 곡선(정규 분포)으로 특징지어짐
  • 평균이 지배하며 극단적인 이례값이 거의 없음
  • 예시: 키, 몸무게, 칼로리 소비

익스트레미스탄: 복잡한 시스템과 사회적 현상의 영역.

  • 멱법칙과 프랙탈 분포로 특징지어짐
  • 극단적인 사건과 블랙 스완이 지배
  • 예시: 부의 분포, 책 판매량, 전쟁의 사상자 수

어느 세계에 있는지 인식하십시오. 우리의 가장 중요한 영역(경제, 금융, 지정학)은 익스트레미스탄에 속하지만, 우리는 종종 그것들을 메디오크리스탄에 있는 것처럼 취급합니다. 이는 다음과 같은 결과를 초래합니다:

  • 위험의 과소평가
  • 예측에 대한 과도한 자신감
  • 블랙 스완에 대한 취약성

4. 루딕 오류: 지도를 영토로 착각하는 것

"카지노는 내가 아는 유일한 인간의 사업으로, 확률이 알려져 있고, 가우시안(즉, 종 모양 곡선)이며 거의 계산 가능합니다."

게임 vs. 현실. 루딕 오류는 게임과 모델에서 발견되는 구조화된 무작위성이 실제 삶의 더 복잡한 불확실성을 정확하게 나타낸다고 생각하는 실수입니다.

과도한 단순화의 위험:

  • 익스트레미스탄 영역에서 가우시안 모델 사용
  • 과거 데이터를 미래 사건 예측에 너무 의존
  • "알 수 없는 알 수 없는 것"과 모델 위험 무시

복잡성을 받아들이십시오. 세상을 단순한 모델에 맞추려고 하기보다는:

  • 우리의 지식의 한계를 인식하십시오.
  • 여러 시나리오와 가능성에 열려 있으십시오.
  • 모델을 도구로 사용하되, 완벽한 현실의 표현으로 사용하지 마십시오.

5. 인식론적 오만: 우리가 아는 것을 과대평가하는 것

"우리는 우리가 알고 있다고 생각하는 것에 대해 명백히 오만합니다. 우리는 확실히 많은 것을 알고 있지만, 실제로 알고 있는 것보다 조금 더 알고 있다고 생각하는 경향이 내재되어 있어 때때로 심각한 문제에 빠지게 됩니다."

과도한 자신감은 위험합니다. 우리는 지식과 예측의 정확성을 지속적으로 과대평가하여 다음과 같은 결과를 초래합니다:

  • 위험의 과소평가
  • 과도한 위험 감수
  • 블랙 스완에 대한 취약성

이해의 환상. 우리는 종종 복잡한 시스템(예: 경제 또는 지정학)을 실제로보다 훨씬 더 잘 이해한다고 생각합니다. 이 잘못된 자신감은 다음과 같은 결과를 초래할 수 있습니다:

  • 잘못된 의사 결정
  • 경고 신호 무시
  • 예상치 못한 사건에 대한 준비 부족

겸손을 기르십시오. 자신의 지식과 전문성의 한계를 인식하십시오:

  • 새로운 정보와 관점에 열려 있으십시오.
  • 정기적으로 가정을 질문하십시오.
  • 불확실성을 현실의 근본적인 측면으로 받아들이십시오.

6. 귀납의 문제: 관찰을 통한 학습의 한계

"매일 먹이를 받는 칠면조를 생각해 보십시오. 매일의 먹이는 인간이 '자신의 이익을 돌보는' 친절한 존재라는 믿음을 강화합니다. 그러나 추수감사절 전날 오후, 칠면조는 예상치 못한 일을 겪게 됩니다. 그 믿음은 수정될 것입니다."

과거 성과는 미래 결과를 보장하지 않습니다. 귀납의 문제는 과거의 관찰을 사용하여 미래 사건을 예측하는 것의 한계를 강조합니다, 특히 복잡한 시스템에서.

칠면조 문제: 과거에 일관되게 발생한 일이 계속해서 무한히 지속될 것이라는 보장은 없습니다. 이는 다음에 적용됩니다:

  • 금융 시장
  • 지정학적 안정성
  • 기술 발전

제한된 지식: 우리는 복잡한 시스템에서 모든 가능한 결과를 관찰했거나 모든 관련 변수를 이해했다고 확신할 수 없습니다.

귀납에 대처하는 전략:

  • 예측보다는 강건성에 집중하십시오.
  • 여러 시나리오와 가능성을 고려하십시오.
  • 예상치 못한 사건과 패러다임 전환에 대비하십시오.

7. 안티프래질리티: 변동성과 스트레스로부터 이익을 얻는 시스템

"어떤 것들은 충격으로부터 이익을 얻습니다. 그들은 변동성, 무작위성, 혼란, 스트레스 요인에 노출될 때 번성하고 성장하며 모험, 위험, 불확실성을 사랑합니다."

강건성을 넘어. 강건한 시스템은 충격을 견딜 수 있지만, 안티프래질한 시스템은 변동성과 스트레스에 노출될 때 실제로 개선되고 강해집니다.

안티프래질리티의 예:

  • 생물학적 시스템(면역 시스템, 근육)
  • 진화와 자연 선택
  • 일부 경제 및 금융 전략

무작위성을 활용하십시오. 변동성과 불확실성을 제거하려고 하기보다는, 그것들로부터 이익을 얻을 수 있는 시스템을 설계하십시오:

  • 큰 실패를 방지하기 위해 작은 실패를 장려하십시오.
  • 중복성과 과잉 보상을 구축하십시오.
  • 회복력을 키우기 위해 통제된 스트레스 요인에 자신을 노출하십시오.

응용: 안티프래질리티 개념은 다음에 적용될 수 있습니다:

  • 개인 개발 및 학습
  • 비즈니스 및 조직 전략
  • 위험 관리 및 투자

8. 바벨 전략: 극단적인 위험 회피와 작은 투기적 베팅의 결합

"나는 사기꾼과 진정한 전문가를 구별하는 요령이 있습니다. 그들에게 한 가지 간단한 점을 확인하게 합니다: 증거의 부재와 부재의 증거의 차이."

바벨 접근법. 이 전략은 두 가지 극단을 결합하는 것을 포함합니다:

  1. 극단적인 위험 회피(자산의 85-90%)
  2. 작은, 고위험, 고잠재적 보상 베팅(자산의 10-15%)

이점:

  • 부정적인 블랙 스완에 대한 보호
  • 긍정적인 블랙 스완에 대한 노출
  • "호구" 중간 지대 피하기

투자 외의 응용:

  • 경력: 안정적인 직업 + 창업 사이드 프로젝트
  • 교육: 핵심 기술 + 실험적 학습
  • 연구: 확립된 방법 + 고위험 탐구

옵셔널리티 수용. 바벨 전략은 불확실성으로부터 이익을 얻으면서 하방 위험을 제한할 수 있게 하여 익스트레미스탄을 탐색하는 강력한 도구가 됩니다.

9. 전문가 문제: 전문가들이 자신의 분야를 예측하지 못하는 이유

"전문가의 문제는 그들이 모르는 것을 모른다는 것입니다."

전문성의 한계. 전문가들은 자신의 분야에서 일반인이나 심지어 비전문가보다 예측을 더 잘하지 못하는 경우가 많습니다. 이는 다음과 같은 이유 때문입니다:

  • 자신의 지식에 대한 과도한 자신감
  • 터널 비전과 좁은 초점
  • 블랙 스완을 인식하는 데 어려움

전문가 실패가 가장 빈번한 영역:

  • 경제 및 금융
  • 정치 예측
  • 기술 예측

무작위성에 속는 효과. 무작위성이 지배하는 분야(예: 주식 선택)에서 전문가들은 우연히 성공을 거둘 수 있으며, 이는 그들의 능력에 대한 부당한 자신감을 초래할 수 있습니다.

전문가를 다루는 전략:

  • 자신감 있는 예측에 회의적이 되십시오.
  • 다양한 관점을 찾으십시오.
  • 자격이 아닌 전문가의 실적에 집중하십시오.

10. 침묵의 증거: 우리의 현실 인식을 왜곡하는 보이지 않는 데이터

"실패한 레스토랑의 묘지는 매우 조용합니다. 미드타운 맨해튼을 걸어 다니면 리무진이 밖에서 기다리고 있는 따뜻한 손님들로 가득 찬 레스토랑을 볼 수 있습니다. 주인은 과로하지만 중요한 사람들이 그의 식당을 이용하는 것을 기뻐합니다. 이것이 그러한 경쟁이 치열한 지역에 레스토랑을 여는 것이 타당하다는 것을 의미합니까?"

생존 편향. 우리는 눈에 보이는 성공에 집중하는 경향이 있으며, 이는 현실에 대한 왜곡된 시각을 초래합니다.

침묵의 증거 예시:

  • 실패한 사업과 기업가
  • 출판되지 않은 작가와 예술가
  • 진화에서 멸종된 종

함의:

  • 성공 확률의 과대평가
  • 위험의 과소평가
  • 성공 요인에 대한 잘못된 인과 관계 귀속

침묵의 증거에 대처하기:

  • 실패 이야기와 데이터를 적극적으로 찾으십시오.
  • 기본 비율과 전체 확률을 고려하십시오.
  • 성공 공식과 "성공의 비밀"에 주의하십시오.

리뷰

3.96 out of 5
Average of 100k+ ratings from Goodreads and Amazon.

블랙 스완은 도발적인 아이디어와 비전통적인 글쓰기 스타일로 독자들을 양분시켰다. 많은 이들이 탈레브의 박식함과 독창적인 사고를 칭찬하며, 이 책을 눈을 뜨게 하고 통찰력 있다고 평가한다. 반면, 그의 글이 반복적이고 오만하다고 비판하는 사람들도 있다. 저자의 어조에 대한 엇갈린 반응에도 불구하고, 대부분은 블랙 스완 사건의 핵심 개념이 매력적이고 관련성이 있다고 동의한다. 독자들은 위험과 예측에 대한 전통적인 사고에 도전하는 이 책을 높이 평가하지만, 일부는 구조와 명확성이 부족하다고 느낀다.

저자 소개

나심 니콜라스 탈레브는 전직 트레이더에서 철학자이자 리스크 분석가로 변신한 인물이다. 그는 21년 동안 양적 트레이더로 활동한 후 확률과 불확실성 연구자가 되었다. 탈레브는 《블랙 스완》을 포함한 다권 에세이 《인세르토》로 가장 잘 알려져 있다. 그는 리스크와 확률 개념을 중심으로 다양한 분야에서 수많은 학술 논문을 작성했다. 현재 탈레브는 뉴욕대학교 탠던 공과대학에서 리스크 공학의 석좌 교수로 재직 중이다. 그의 연구는 "안티프래질"이라고 부르는, 혼란을 견딜 수 있는 시스템에 중점을 두고 있다.

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