사람은 문제를 풀 때 빼기보다 더하기를 먼저 떠올리는 경향이 있으며, 이는 기업과 IT에서 불필요한 복잡성이 계속 쌓이는 이유를 설명하는 중요한 단서가 될 수 있다.
나는 IT에서의 엄청난 복잡성, 그 해로운 영향, 그리고 우리가 그것에 대해 무엇을 할 수 있고 또 해야 하는지에 대해 많이 써 왔다(예: “단순화하라!” 블로그 시리즈). 또한 나는 복잡성 문제를 더 큰 맥락에 위치시키는 글을 “책임 있는 IT” 블로그 시리즈에서 썼다. 나는 또한 우연적 복잡성(accidental complexity)—즉, 주어진 문제를 해결하는 데 필요하지 않은데도 해결책 안에 들어가 버린 복잡성—을 보통 증가시키는 여러 동인도 식별했다(우연적 복잡성에 대한 더 자세한 소개는 “단순화하라!” 시리즈의 세 번째 및 네 번째 글을 참고).
최근에 나는 아직 퍼즐 조각 하나가 빠져 있다는 것을 깨달았다. 그리고 그 빠진 조각을 거의 우연히 발견했다. 소셜 미디어에서 나는 누군가의 발표 자료1 슬라이드 한 장을 보았는데, 거기에는 다음과 같은 문구가 적혀 있었다:
“해결책을 찾을 때 우리의 뇌는 빼기보다 더하기를 기본값으로 삼는 경향이 있다”
이 문구는 내 관심을 끌었다. 왜냐하면 이것이 우리가 IT에서 그토록 쉽게 복잡성을 쌓아 올리는 이유—심지어 주어진 문제를 해결하는 데 필요하지 않은 복잡성까지도—를 설명해 주는 것처럼 보였기 때문이다.
그 슬라이드에는 출처로 향하는 링크도 있었고, 나는 즉시 따라 들어갔다. 하지만 나는 기사에서 슬라이드에 있던 문장을 그대로 찾지 못해 조금 놀랐다. 그래서 아마도 슬라이드 작성자가 그 기사를 몇 마디로 요약하려 했던 것 같고(그리고 꽤 잘 요약했다).
기사 자체는 괜찮아 보였지만 꽤 피상적으로 느껴졌다. 제목도 다소 자극적이었고, 매체 이름도 그랬다. 전반적으로 내게 아주 신뢰할 만한 정보원처럼 느껴지지는 않았다. 내용이 과도하게 단순화되었거나, 관심을 끌기 위해 과장되었을 가능성이 있다고 생각했다. 그래서 기사에 제공된 링크들을 따라가 보았다.
한 링크는 Nature에 실린 원 논문으로 연결되었다. 예상대로 유료로 막혀 있었다. 논문을 구매할 수 있는 옵션은 있었지만, 가격이 터무니없이 비싸서 구매하지 않았다. 나는 보통 2차 주장에 의존하기보다 원 출처를 파고드는 편이지만, 그래도 그 가격에는 손이 가지 않았다.
다행히도 그 기사에는 그것이 기반으로 삼았다는 또 다른 출처로 향하는 링크가 있었다. 이 글도 파생 기사보다 크게 더 자세하지는 않았다. 사실 파생 기사는 원 글을 조금 더 나쁘게 베낀 것에 가까웠다. 하지만 이 글은 저자 중 한 명이 교수로 있는 대학에서 발행한 것이었고, 내 생각에는 자극적인 매체에 실린 글보다 더 신뢰할 만했다.
나는 또한 글에 포함된 6분짜리 영상도 보았는데, 미국에서 종종 볼 수 있는 방식으로 연구 결과를 재미있고 쉽게 소화할 수 있게 요약해 주었다(비판이 아니라 관찰이다).
마지막으로, 더 많은 원 자료를 찾는 과정에서 나는 또 다른 논문(역시 Nature지만 이번에는 유료 장벽 뒤에 숨겨져 있지 않음)을 발견했다. 이 논문은 원 연구에 몇 가지 뉘앙스를 더해 주었다. 이 논문은 뒤에서 다시 언급하겠다.
결국 내 손에 남은 것은 원 연구의 글 요약과 영상 요약, 그리고 원 연구를 바탕으로 추가 연구를 수행하면서 더 많은 뉘앙스를 더한 또 다른 논문의 원문이었다. 연구자들이 실제로 무엇을 했는지 요약만이 아니라 더 자세히 이해하기 위해 원 논문도 가지고 싶었다. 왜냐하면 수년간 많은 연구 논문과 1차 자료를 읽으면서, 요약에서는 대개 빠지는 미묘한 세부 사항들이 종종 중요하고, 그런 세부가 요약의 문장들을 맥락 속에서 이해하는 데 필요한 뉘앙스를 제공한다는 것을 배웠기 때문이다. 하지만 내가 확보할 수 있었던 것은 이것이 전부였고, 이걸로 할 수밖에 없었다.
연구의 일반적인 결론은(내 말로 옮기면) 다음과 같았다:
원 논문의 저자 중 한 명인 Benjamin Converse는 이를 이렇게 표현했다:
“더하는 아이디어는 빠르고 쉽게 떠오르지만, 빼는 아이디어는 더 많은 인지적 노력이 필요합니다. 사람들은 종종 빠르게 움직이며 처음 떠오른 아이디어로 작업하기 때문에, 빼기를 전혀 고려하지 않은 채 더하는 해결책을 받아들이게 됩니다.”
원 논문의 또 다른 저자인 Leidy Klotz는 “Subtract”라는 책을 출간해 원 논문의 아이디어를 더 자세히 풀어냈다. 그가 덧붙인 관찰 중 하나는(간단히 말해) 미국 및 미국 문화의 영향을 받은 모든 나라에서 경제적·문화적 이상(ideal)이 “더 많이”에 있다는 것이다. “더 많이”가 언제나 더 좋다는 믿음이다. 더 많이 사는 것은 경제에 좋고, 더 많이 갖는 것은 지위에 좋고, 등등.
이 관찰은 내가 앞에서 언급한 다른 논문의 연구 결과와도 잘 맞는다. 그 논문은 사람들이 더하기를 빼기보다 선호한다는 주장을 단순히 일반화할 수는 없다고 결론 내렸다. 그 주장은 대체로 참이지만, 과제, 문화, 나이 같은 요인에 따라 적용 범위가 달라진다는 것이다. 예를 들어 저자들은 사회적 평등을 미국보다 더 중시하는 경향이 있는 스웨덴에서는, 미국인보다 감산적 해결책으로 더 자주 기울어진다는 사실을 발견했다.
종합하면, 사람들에게 덧셈 편향이 있는 경향은 있지만 그것은 흑백논리가 아니며, 과제, 문화, 인지 부하 등 여러 영향 요인에 따라 그 강도가 달라진다고 말할 수 있다.
여기까지는 흥미롭다. 하지만 이것이 IT에는 무엇을 의미할까?
우리는 정기적으로, 어떤 요구 주체가 원하는 상태가 “아닌” 상황과 마주한다. 이는 “소프트웨어 개발이 너무 느리고 비싸다” 같은 매우 일반적인 불만부터, 특정 소프트웨어 동작 변경 같은 매우 구체적인 요구까지 다양하다.
그런 모든 상황에서 우리는—대개 빠르게—행동해야 한다. 그리고 이 지점에서 덧셈 편향이 작동하기 쉽다. 우리는 “무언가가 빠져 있다”는 말을 듣고, 우리의 뇌는 보통 이를 “상황을 개선하려면 무언가를 더해야 한다”로 번역한다:
대부분의 경우 우리는 무언가를 “빼는” 선택지를 생각조차 하지 않는다. 문제가 있고, 문제를 해결하려면 무언가를 더해야 한다. 이것이 흔한 사고 흐름이다. 우리는 여기에 너무 익숙해서, 아예 무언가를 제거할 가능성 자체를 탐색하지 않곤 한다.
상황을 더 악화시키는 요인으로, 우리는 대부분의 시간 동안 스트레스를 받는다. 늘 해야 할 일은 우리가 해낼 수 있는 양보다 많다. 마감은 항상 촉박하다. 소프트웨어 개발의 압박은 늘 크다. 즉 우리는 상시적으로 높은 인지 부하와 스트레스 상태에 있고, 바로 그 상태가 우리 뇌가 자동조종(autopilot)으로 전환되는 상태다. 그리고 이 맥락에서 자동조종이란, 인지적 노력이 덜 드는 “더하기”를 찾는 것을 의미한다.
더 나쁜 것은 기업이 일종의 저장 강박(hoarding mentality)을 키운다는 점이다. “버리지 마. 나중에 필요할지도 몰라”라는 말은 회사에서 자주 들린다. 그 주요 이유 중 하나는 사람들이 어떤 것이 왜 존재하는지 모르는 경우가 많아, 그것을 제거하는 것을 두려워하기 때문이다. 이렇게 덧셈 편향은 본의 아니게 강화된다.
게다가 산업적 사고방식(industrial mindset)은 산출(output)을 중시한다. 산업 시장에서는 “더 많이”가 더 많은 매출을 의미하기 때문에, 더 많은 것이 더 좋다. 산업적 사고방식은 대부분의 회사의 사고와 행동, 그리고 그 안의 IT에도 깊게 각인되어 있다. 따라서 무언가를 제거하자는 제안만으로도 종종 사람들의 미간이 찌푸려진다.
때로는 사람들의 생산성을 평가하는 지표 자체에 이 사고방식이 코드처럼 박혀 있기도 하다. 많은 사람이 아직도 개발자 생산성을 “추가한 코드 라인 수(lines of code)”로 측정하던 이야기를 기억할 것이다. 그런 시절이 끝났다고 생각한다면, 다시 생각해 보라. 우리는 AI라는 뒷문을 통해 그것을 더 강력한 형태로 되살려 냈다. “AI 덕분에 나는 10배 개발자가 되었고, 이전보다 10배 많은 코드 라인을 쓴다.” 자, 또 시작이다!
그리고 AI로 인한 생산성 향상이 다른 방식으로 표현되더라도, 그것은 늘 얼마나 더 많은 산출물을 만들어 내는지에 관한 것이다. 얼마나 많이 “뺐는지”에 관한 이야기는 아니다.
내게 덧셈 편향은 빠져 있던 퍼즐 조각 같은 것이었다. 그렇다, 우리는 매일 소프트웨어와 시스템을 변경해야 하고, 보통 요구자는 무엇이 “부족한지”를 말한다. 하지만 전체적으로 더 나은 해결책이 된다면2, 우리는 더하는 방식이 아니라 빼는 방식으로도 시스템을 바꿀 수 있다. 그럼에도 우리는 좀처럼 그렇게 하지 않는다. 우리는 소프트웨어를 손대기만 하면 무언가를 추가하는 경향이 있다.
(인용한 논문의 저자들이 수행한 실험에 따르면) 높은 인지 부하 상태에서 특히 강하게 작동하는 덧셈 편향은, 대부분의 사람들이 왜 먼저 더하기를 떠올리는지—그리고 그것이 어느 정도 회사 문화의 일부가 되기까지 하는지를—설명해 준다.
내가 지적했듯이, IT에서 우리가 늘 무언가를 더하게 되는 데 기여하는 요인은 더 있다. 또한 연구 결과에는 많은 뉘앙스가 있고 모든 상황에 똑같이 적용되는 것은 아니므로, 그것을 과대평가해서도 안 된다. 그럼에도 덧셈 편향은 중요한 기여 요인으로 볼 수 있다고 생각한다.
우리가 이런 편향을 가지고 있다는 사실을 알면, 그것에 대처할 수 있다. 우리는 아는 것만 의식적으로 다룰 수 있기 때문이다. 그러니 다음에 과제를 받았을 때 첫 생각이 무언가를 더하는 것이라면, 잠시 멈추고 무언가를 제거하는 더 나은 해결책이 있을지 생각해 보라.
그렇다고 해서 빼는 해결책을 떠올리지 못했다고 실패한 것은 아니다. 때로는—아마도 대부분의 경우—더하는 것이 맞다. 하지만 항상 그런 것은 아니다. 그리고 그런 상황을 알아채기 위해 시간을 들이는 것이 중요하다. 왜냐하면 빼기는 코드가 줄고, 개념이 줄고, 복잡성이 줄어들기 때문이다.
혹은 노자(Lao Tzu)의 조언처럼:
“지식을 얻으려면, 매일 더하라. 지혜를 얻으려면, 매일 빼라.”
그가 2,500년 전에 IT의 오늘을 내다본 걸지도 모르겠다 …
