콘텐츠를 만든 지 6개월쯤 됐을 때, 이상한 점을 발견했습니다.
게시물을 보면 몇 초 안에 그게 잘 될지 안 될지 알 수 있었어요. 완벽하진 않았지만, 찍는 것보단 훨씬 정확했죠. 좋아요가 달리기 전, 참여율이 생기기 전에 감이 왔습니다. 그리고 그 감은 대부분 맞았어요.
처음에는 내가 상상력을 상상하는 건가 싶었습니다. 그냥 확증 편향일 뿐이라고요. 맞았을 때만 기억하고, 틀렸을 때는 잊어버리는 거죠.
그래서 추적해보기 시작했습니다. 게시하기 전에 예측을 적어두고, 나중에 확인한 확인했어요. 그리고 네, 약 70-80% 정도는 맞았습니다.
이상한 점은 어떻게 알았는지 설명할 수 없었다는 거예요. "왜 이게 잘 될 거라고 생각했어?"라고 묻는다면 명확한 답을 하기 어려웠을 겁니다. 후크(hook) 때문인지도 모르고, 구조 때문일 수도 있고, 타이밍 때문일 수도 있겠죠. 하지만 정확히 정확히 말로 표현할 수는 없었어요.
저는 패턴을 인식하고 있었습니다. 그 패턴이 무엇인지 의식적으로 알지 못하면서도 말이죠.
이게 궁금증을 불러일으켰습니다. 왜냐하면 이것이 어떤 일을 진짜로 잘하는 사람과 그냥 하는 사람을 구분짓는 요소라고 생각하기 때문입니다. 그리고 이것이 어떻게 작동하는지 이해하면 더 빨리 그 수준에 도달하는 데 도움이 될 거예요.
전문가들이 실제로 보는 것
1970년대에 심리학자 Adriaan de Groot가 수행한 유명한 연구가 있습니다. 그는 체스. 그는 체스 고수들을 연구하며 무엇이 그들을 아마추어 플레이어보다 훨씬 뛰어나게 만드는지 이해하려고 했습니다.
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당연한 대답은 그들이 더 많은 수를 내다본다는 것입니다. 더 깊이 계산한다는 거죠. 더 큰 두뇌를 가졌거나 뭐 그런 거요.
하지만 그가 발견한 것은 그게 아니었습니다.
체스 고수와 아마추어에게 몇 초 동안 게임 포지션을 보여주고 재현해보라고 했을 때, 고수들은 훨씬 뛰어났습니다. 거의 완벽하게 전체 보드를 기억했어요. 아마추어는 아마 몇 개만 기억했을 겁니다.
그럼 고수들이 기억력이 더 좋은 걸까요? 아닙니다.
de Groot가 무작위로 배치된 말들, 실제 게임에서는 나올 수 없는 포지션을 보여줬을 때, 고수들은 아마추어보다 나을 게 없었습니다. 두 그룹 다 똑같이 어려움을 겪었어요.
고수들은 개별 말들을 기억한 게 아니었습니다. 그들은 패턴을 인식하고 있었어요. 수천 번 본 구도들 말이죠. 뇌가 하나의 단위로 묶어버린 익숙한 구조들 말입니다.
노벨상 수상자인 Herbert Simon은 나중에 체스 고수들이 약 50,000개에서 100,000개의 패턴을 장기 기억에 저장하고 있다고 추정했습니다. 그들이 보드를 볼 때, 32개의 개별 말 32개를 보는 게 아닙니다. 아마 5-6개의 익숙한 구조를 보는 거예요.
그리고 그 구조들은 연관성을 동반합니다. 이 패턴은 보통 킹사이드 공격을 의미한다. 이 패턴은 보통 중앙이 약하다는 뜻이다. 패턴은 의식적인 계산 없이 반응을 촉발합니다.
그게 바로 전문성의 실체입니다. 더 나은 사고가 아니라 더 나은 보는 것 말이죠.
청킹(Chunking) 현상
이 '청킹킹"이라는 개념은 일단 찾기 시작하면 곳곳에서 나타납니다.
읽기를 배울 때, 당신은 개별 문자를 인식하는 것부터 시작했습니다. 그 다음 문자를 단어로 묶는 법을 배웠습니다. 그리고 단어를 구절로 묶었죠. 이제는 전체 문장, 어쩌면 단락까지도 하나의 의미 단위로 묶습니다.
초 묶습니다.
초보 독자는 개별 문자를 봅니다. 전문가 독자는 아이디어를 봅니다.
모든 분야에서 같은 일이 일어납니다.
초보 프로그래머는 개별 코드 라인을 봅니다. 전문가는 패턴을 봅니다. 저건 정렬 알고리즘이야. 저건 재귀 함수야. 저건 곧 발생할 off-by-one 오류야.
초보 투자자는 개별 데이터 포인트를 봅니다. 매출 상승, 비용 하락. 전문가는 패턴을 봅니다. 저 회사는 가격 결정력을 얻고 있어. 저 비즈니스는 성장 변곡점에 도달하려고 해. 저건 가치 함정이 가치장이야.
제 분야의 초보자는 개별 게시물을 봅니다. 전문가는 패턴을 봅니다. 저 후크 구조는 오픈 루프를 만들기 때문에 효과적이야. 저 스레드 형식은 모멘텀을 구축하기 때문에 효과적이야. 저 행동 촉구는 너무 이르게 나와서 실패해.
각 분야마다 청크는 다릅니다. 하지만 메커니즘은 동일합니다.
William Chase와 Herbert Simon은 이렇게 말했습니다: "체스 고수의 기저에 깔린 가장 중요한 과정은 다음과 같다: 수천 개의 말 패턴을 인식하는 법을 배우고, 각 패턴을 마주쳤을 때 무엇을 해야 하는지에 대한 정보를 저장하는 것."
"체스"를 다른 기술로 바꿔보세요. 문장은 여전히 성립합니다.
이것이 실제로 발전하는 방식
그럼 어떻게 50,000개의 패턴을 갖게 될까요? 그 라이브러리를 어떻게 구축할까요?
지루한 답은 시간입니다. 아주 많은 시간이요.
Anders Ericsson 등의 전문성 연구에 따르면, 세계적 수준에 도달하려면 약 10년의 의도적 연습이 필요합니다. 그게 10,000시간 법칙의 유래이지만, 앞서 이야기했듯이 그것보다는 더 복잡합니다.
하지만 제가 더 흥미롭게 생각하는 것은 이것입니다. 모든 경험이 동일하게 패턴을 구축하는 것은 아닙니다.
10년의 경험과 1년의 경험을 10번 반복한 것은 다릅니다. 어떤 사람들은 수십 년 동안 연습해도 평범함에 머물러 있습니다. 다른 사람들은 빠르게 향상되어 전문가 수준에 더 빨리 도달합니다.
그 차이는 피드백 루프인 것 같습니다.
의사 결정을 연구하는 심리학자 Gary Klein은 특정 분야에 따라 어떤 전문가들은 놀라운 직관을 발달시키는 반면, 다른 전문가들은 그렇지 않다는 것을 발견했습니다.
예를 들어, 일기 예보관은 빠른 피드백을 받습니다. 예측을 하고, 몇 시간 안에 자신이 맞았는지 알게 됩니다. 그들의 패턴 인식은 매우 뛰어나집니다.
반면, 임상 심리학자들은 종종 명확한 피드백을 받지 못합니다. 환자가 치료를 마치고 나가면 심리학자는 그들이 실제로 나아졌는지 알 수 없습니다. 수년의 경험에도 불구하고 그들의 패턴 인식은 약하게 남아 있습니다.
이것을 광범위하게 연구한 Daniel Kahneman은 이렇게 말했습니다: "전문가들이 직관적 전문성을 발달시킬 기회가 있는지 여부는 본질적으로 피드백의 질과 속도, 그리고 충분한 연습 기회에 달려 있습니다."
탄탄한 피드백 루프. 높은 볼륨. 명확한 결과. 이것이 패턴 인식을 빠르게 구축하는 공식입니다.
제가 해온 일
2023년에 대학을 중퇴했을 때, 저는 이 연구에 대해 전혀 몰랐습니다. 하지만 돌아보면, 우연히 몇 가지 옳은 일을 했습니다.
게시물을 많이 올렸습니다. 하루에 두세 번씩요. 때로는 하루에 5번도 했어요. 볼륨은 반복을 만듭니다. 반복은 패턴 노출을 만듭니다.
무엇이 효과가 있었고 없었는지, 무엇이 그렇지 않은지 주목했습니다. 실제로 숫자를 보고, 왜 어떤 게시물은 성과를 냈고 어떤 게시물은 그렇지 않았는지 알아내려고 했습니다. 그게 피드백 루프입니다.
다른 사람들의 작업을 집착적으로 연구했습니다. 정확히 복사하기 위해서가 아니라, 패턴을 흡수하기 위해서였어요. 바이럴이 된 게시물을 읽고 왜 그런지 질문했습니다. 실패한 게시물을 읽고 왜 그런지 질문했습니다. 정신적 라이브러리를 구축하는 거죠.
그리고 이 모든 것을 비교적 짧은 시간 안에 했기 때문에 패턴이 생생했습니다. 패턴 발달에는 분산된 연습보다 집중된 연습이 더 효과적입니다.
저는 23살이니까, 분명히 수십 년 동안 해온 것은 아닙니다. 하지만 강도가 어느 정도는 세월을 대체할 수 있다고 생각합니다. 적어도 어떤 분야에서는 말이죠. 탄탄한 피드백과 함께 수백 번의 반복을 반복한다면, 패턴 습득을 압축할 수 있습니다.
이 말을 자랑하려는 게 아닙니다. 메커니 메커니즘을 이해하는 것이 도움이 되기 때문입니다. 당신은 단지 "더 좋아지는" 게 아닙니다. 패턴 라이브러리를 구축하고 있는 거예요. 그 프레임을 바꾸면 연습 방식이 달라집니다.
인식-기반 의사 결정 모델
Gary Klein은 전문가들이 실제 세계에서 어떻게 결정을 내리는지 설명하기 위해 이 모델을 개발했습니다.
그는 소방관, 간호사, 군 지휘관들을 연구했습니다. 신중한 분석할 시간 없이 빠르게 높은 이해관계의 결정을 내려야 하는 사람들 말입니다.
그가 발견한 것은 이 전문가들이 거의 옵션을 비교하지 않는다는 점이었습니다. 그들은 장단점을 저울질하지 않았어요. 대신, 상황을 이전에 본 것과 유사한 것으로 인식하고, 즉시 무엇을 해야 할지 알았습니다.
Klein은 이것을 "인식-기반 의사 결정 모델" 모델"이라고 불렀습니다.
그는 이렇게 말했습니다: "경험 많은 의사 결정권자는 전형적인 사례를 보고 즉시 무엇을 해야 할지 알 수 있었습니다. 그들은 옵션을 비교하는 것이 아니라, 상황을 인식하고, 이전에 본 패턴에 매칭시킨 후, 표준 대응을 실행하고 있었습니다."
그들이 처음으로 떠올린 옵션이 대개 옳았습니다. 그들이 천재여서가 아닙니다. 패턴 인식이 너무 발달해서 뇌가 관련된 이전 경험을 즉시 떠올렸기 때문입니다.
소방관이 불타는 건물에 들어가는데 뭔가 이상한 느낌이 듭니다. 설명할 수 없지만, 모두 대피시킵니다. 몇 초 후, 바닥이 무너집니다. 그의 뇌는 지하실이 관련된 경우 화재가 어떻게 행동하는지에 대한 패턴을 인식한 것입니다. 의식적으로 표현할 수 없었음에도 말이죠.
그게 의식 아래에서 작동하는 패턴 인식입니다. 그리고 그것은 피드백을 동반한 방대한 노출을 통해서만 얻을 수 있습니다.
Warren Buffett 사례
Buffett은 투자 결정을 엄청나게 내리기로 유명합니다. 그는 연차 보고서를 읽고 몇 시간 안에 관심 있는지 결정합니다. 때로는 몇 분 만에요.
사람들은 그것을 천재성이라고 생각합니다. 일종의 초인간적인 분석이라고 분석이라고요.
하지만 그는 실제로 무슨 일어나는 일에 대해 이야기한 적이 있습니다. 그는 이렇게 말했습니다: "나는 50년 동안 연차 보고서를 읽어왔습니다. 패턴이 패턴이 보이기 시작합니다."
그는 수천 개의 비즈니스를 봤습니다. 어떤 것이 성공하고 어떤 것이 실패하는지 봤습니다. 수십 년 동안 경고 신호와 유망한 신호를 봤습니다. 그 모든 것이 패턴 인식이 되었습니다.
그가 새로운 회사를 볼 때, 그는 백지 상태에서 시작하지 않습니다. 그는 자신이 본 것을 수만 개의 이전 사례와 대조합니다. 패턴이 즉시 떠오릅니다.
Charlie Munger도 이것에 대해 이야기합니다. 그는 그것을 "세상의 지혜"라고 부릅니다. 충분한 분야에서 충분한 패턴을 가지고 있어서 무슨 일이 일어나고 있는지 빨리 인식할 수 있는 능력 말입니다.
Munger는 말했습니다: "첫 번째 규칙은, 고립된 사실만 기억하고 그것들을 다시 되풀이하려고 하면 아무것도 진정으로 알 수 없다는 것입니다. 사실들이 이론의 격자 구조 위에 함께 매달려 있지 않으면, 사용 가능한 형태로 갖고 있는 게 아닙니다."
격자 구조는 패턴 구조입니다. 개별 사실은 도움이 되지 않습니다. 사실들을 연결하는 패턴이 도움이 됩니다.
거짓 패턴과 함정
여기서 조심해야 할 점이 있습니다. 이 모든 것이 잘못될 수 있기 때문입니다.
실제 패턴을 인식하는 뇌는 거짓 패턴을 만들어낼 수도 있습니다. 존재하지 않는 연관성을 보고, 노이즈에서 의미를 찾아내는 거죠.
음모론이 작동하는 방식입니다. 도박 중독이 작동하는 방식입니다. 미신이 작동하는 방식입니다. 패턴 인식이 잘못된 것입니다.
Nassim Taleb이 이것에 대해 많이 이야기합니다. 그는 그것을 "서술적 오류"라고 부릅니다. 무작위 데이터에서 패턴과 이야기를 구성하려는 우리의 경향 말입니다.
Kahneman은 더 직설적으로 말합니다: "세상합니다: "세한: "세상이 이치에 맞는다는 우리의 위안이 되는 확신은 안전한 기초 위에 놓여 있다: 우리의 무지를 무시하는 거의 무한한 능력."
그럼 실제 패턴과 거짓 패턴을 어떻게 구분할까요?
몇 가지가 도움이 됩니다.
첫째, 피드백. 당신의 패턴이 일관되게 현실을 예측한다면, 아마 실제일 것입니다. 그렇지 않다면, 아닙니다. 확신만 갖지 말고 실제로 테스트해야 합니다.
둘째, 표본 크기. 한두 번 본 패턴은 아마 노이즈일 것입니다. 수백 번 본 패턴은 신호일 가능성이 더 높습니다.
셋째, 여러 분야. 동일한 패턴이 다른 맥락에서 나타난다면, 실제일 가능성이 더 높습니다. 오직 하나의 좁은 영역에서만 나타난다면, 의심해보세요.
넷째, 메커니즘. 패턴이 존재하는 이유를 설명할 수 있습니까? 논리적 이유가 있나요? 기저 메커 메커니즘이 없는 패턴은 우연일 가능성이 더 높습니다.
저는 제 패턴을 느슨하게 잡으려고 합니다. 그것들은 가설이 아니라 가설입니다. 하나가 더 이상 작동하지 않으면, 업데이트합니다.
패턴 더 빨리 구축하기
패턴 인식이 게임이라면, 어떻게 속도를 높일 수 있을까요?
연구 결과와 제 경험을 바탕으로 한 내용은 다음과 같습니다.
다양성을 동반한 볼륨. 많은 노출이 필요합니다. 하지만 같은 것의 반복만으로는 부족합니다. 다양성은 무엇이 본질적이고 무엇이 부수적인지 보는 데 도움이 됩니다. 한 가지 유형의 예만 보면 지나치게 일반화할 것입니다. 여러 유형을 보면 기본 패턴을 발견할 수 있습니다.
능동적 분석. 수동적 노출은 능동적 참여만큼 빠르게 패턴을 구축하지 못합니다. 그냥 소비하지 마세요. 왜 그런지 질문하세요. 여기서 효과가 있나? 무엇이 효과가 없나? 이것이 무엇을 떠올리게 하나?
즉각적인 피드백. 피드백이 행동에 가까울수록 패턴 연결이 강해집니다. 지연된 피드백은 없는 것보다 낫지만 즉각적인 것보다는 나쁩니다. 이것이 게임이 학습에 중독성 있는 이유입니다. 피드백이 즉각적이기 때문입니다.
의도적인 비교. 성공과 실패를 나란히 놓고 보세요. 무엇이 다른가요? 이것은 둘 중 하나만 보는 것보다 더 가치가 있습니다. 대비가 패턴을 부각시킵니다.
패턴 명료화. 패턴을 말로 표현해보세요. 패턴을 표현하면 강화됩니다. 또한 실제로 이해하는지, 아니면 그냥 그냥 느끼는지 알 수 있습니다.
분야 교차. 다른 분야의 패턴을 공부하세요. 종종 동일한 깊은 구조가 여러 분야에 걸쳐 나타납니다. 생물학의 패턴이 비즈니스에 대해 무언가를 밝혀줄 수 있습니다. 물리학의 패턴이 심리학에 대해 무언가를 설명할 수 있습니다. 이것은 전이 가능한 패턴 인식을 구축합니다.
예전에는 보지 못했지만 지금은 보이는 것
구체적으로 설명해를 구체적으로 만들어 보겠습니다.
지금 콘텐츠를 볼 때, 1년 전에는 볼 수 없었던 패턴이 보입니다.
설정과 보상이 보입니다. 긴장과 해소가 보입니다. 후크가 약한 곳과 강한 곳이 보입니다. 어떤 전환이 효과적이고 어떤 전환이 사람들을 잃게 하는지 보입니다.
감정적 흐름이 보입니다. 독자가 호기심을 느끼는 곳, 인정받는다고 느끼는 곳, 도전받는다고 느끼는 곳이 보입니다. 하나의 감정 수준에 너무 오래 머물러 지루해지는 지점이 보입니다.
구조적 패턴이 보입니다. 왜 스레드 형식이 이 주제에는 효과적이고 저 주제에는 효과가 없는지. 왜 짧은 게시물이 특정 아이디어에 효과적이고 긴 게시물이 다른 아이디어에 효과적인지.
그리고 시장 패턴이 보입니다. 어떤 주제가 포화 상태이고, 무엇이 떠오르고 있는지, 무엇이 새로운 말할 여지가 있고 무엇이 이미 천 번은 말해진 것인지.
2년 전만 해도 이 대부분을 말로 표현할 수 없었습니다. 그냥 막연한 느낌이었어요. 이제는 더 명확해졌습니다. 하지만 여전히 무의식적인 부분이 많습니다. 무언가가 효과가 있다는 것을 알지만 설명할 수는 없어요.
그게 패턴 인식의 이상한 점입니다. 여러 수준에서 작동합니다. 어떤 것은 말로 표현할 수 있고, 어떤 것은 이유를 모르지만 그냥 옳게 느껴집니다.
솔직한 한계
한 가지 분명히 해야 할 점이 있습니다. 패턴 인식은 감옥이 될 수도 있습니다.
패턴을 구축하면, 당신이 예상하는 것을 보게 됩니다. 패턴에 맞지 않는 새로운 것들은 걸러질 수 있습니다.
Thomas Kuhn은 이것에 대해 《과학 혁명의 구조》에서 썼습니다. 그는 패러다임 전환이 일어나는 이유는 기존 전문가들이 새로운 증거를 문자 그대로 볼 수 없기 때문이라고 말했습니다. 그들의 패턴 라이브러리는 다른 세계를 위해 구축된 것이었습니다.
전문 소방관은 자신이 본 어떤 패턴과도 일치하지 않는 새로운 유형의 화재를 놓칠 수 있습니다. 전문 투자자는 자신의 정신적 범주에 맞지 않는 새로운 비즈니스 모델을 놓칠 수 있습니다.
초심자의 마음은 아직 패턴이 없기 때문에 가치가 있습니다. 새로운 시각으로 볼 수 있습니다.
아마도 이상적인 것은 어떤 조합일 조합일 것입니다. 강한 패턴을 구축하지만 느슨하게 잡으세요. 언제 적용하고 언제 제쳐둘지 아는 것. 가끔요. 가끔은 초보자처럼 생각할 수 있는 전문가가 되는 겁니다.
저는 아직 이것을 잘하지 못합니다. 새로운 시각으로 봐야 할 때 패턴 매칭을 하고 있는 제 자신을 발견합니다. 계속되는 긴장입니다.
메타 패턴
가장 깊은 수준에서 실제로 일어나는 일은 이것이라고 생각합니다.
당신의 뇌는 예측 기계입니다. 끊임없이 다음에 무슨 일이 일어날지 예측하려고 합니다.
패턴은 예측 도구입니다. "이것을 보면, 저것을 기대하라"고 말합니다.
패턴이 좋을수록 예측이 좋아집니다. 예측이 좋을수록 결정이 좋아집니다. 결정이 좋을수록 결과가 좋아집니다.
이것이 전문성의 진정한 전문성입니다. 더 나은 피드백으로 처리된 더 많은 경험을 바탕으로 한 더 나은 패턴을 기반으로 한 더 나은 예측 말입니다.
이것의 신경과학을 연구한 Jeff Hawkins는 그의 저서 《On Intelligence》에서 이렇게 말했습니다: "뇌는 기억 기반 예측 시스템입니다. 패턴을 저장하고 이를 사용하여 다음에 무슨 일이 일어날지 예측합니다."
당신은 분석을 통해 좋은 결정에 도달하는 것이 아닙니다. 인식을 통해 도달하는 거예요. 분석은 당신이 인식하기 전에, 패턴 매칭에서 무의식적으로 일어납니다.
실용적인 결론
그럼 이것을 실제로 어떻게 활용할까요?
첫째, 연습할 때 자신이 하는 일을 다시 프레임화하세요. 당신은 단순히 작업을 더 잘하게 되는 것이 아닙니다. 패턴 라이브러리를 구축하고 있는 거예요. 모든 반복은 패턴을 예금하는 것입니다. 이것은 연습을 더 목적 의식 있게 만듭니다.
둘째, 피드백에 최적화하세요. 탄탄하고, 빠르고, 명확한 피드백. 피드백을 받지 않으면, 패턴을 효율적으로 구축하지 못합니다. 루프를 더 빨리 닫을 방법을 찾으세요.
셋째, 성공과 실패를 함께 연구하세요. 비교가 패턴을 추출하는 방법입니다. 승자만 연구하지 마세요. 승자와 패자를 나란히 연구하세요.
넷째, 보이는 것을 말로 표현하세요. 패턴을 발견하면 말로 옮겨보세요. 적어보세요. 이것은 패턴을 강화하고 실제로 이해하는지 확인할 수 있게 해줍니다.
다섯째, 겸손을 유지하세요. 당신의 패턴은 가설입니다. 과거에 기반한 것입니다. 미래는 다를 수 있습니다. 행동할 수 있을 만큼 단단히 잡고, 업데이트할 수 있을 만큼 느슨하게 잡으세요.
예전에는 어떤 분야의 전문가들을 볼 때, 그들이 그냥 더 똑똑하거나 더 재능 있다고 생각했습니다. 일종의 타고난 선물이라고요.
이제는 그들이 더 많은 패턴을 가지고 있다고 생각합니다. 더 큰 라이브러리. 더 많이 저장되고 인덱싱된 예시들. 수년의 피드백으로 훈련된 더 나은 매칭 알고리즘.
그것은 겸손해지게도 하고 고무적이게도 합니다.
겸손해지게 하는 이유는 과정을 단축할 수 없기 때문입니다. 반복이 필요합니다. 노출이 필요합니다. 시간이 필요합니다.
고무적인 이유는 마법이 아니기 때문입니다. 배울 수 있는 과정입니다. 탄탄한 피드백을 동반한 집중된 연습은 패턴 인식을 구축합니다. 누구나 할 수 있습니다. 모두가 하지는 않겠지만, 누구나 할 수 있습니다.
전문가와 다른 사람들을 다른 사람들로부터 구분짓는 기술은 신비로운 선물이 아닙니다.
그저 더 많은 패턴일 뿐입니다.
그리고 패턴은 구축될 수 있습니다.
