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단순한 설명이 더 믿을 만하다
두 가지 설명이 있을 때, 더 단순한 쪽을 먼저 믿어야 해요. 과학이 오래전부터 써온 원칙이에요. 그리고 실제로 잘 작동해요.
0. 오래된 칼
14세기 영국 수도사 William of Ockham이 남긴 원칙이 있어요. "필요 없이 복잡하게 만들지 말라."
이 원칙은 이후 과학 방법론의 기본이 됐어요. 오컴의 면도날 (Occam's Razor) 이라고 불려요. 불필요한 가정을 면도날로 잘라내듯, 설명을 최대한 단순하게 유지하라는 거예요.
뉴턴은 사과가 떨어지는 것과 달이 지구를 도는 것을 하나의 단순한 법칙으로 설명했어요. 두 현상에 각각 다른 이유가 있다고 볼 수도 있었는데, 하나의 법칙이 둘을 다 설명할 수 있으니까 하나면 충분해요.
다윈은 종의 다양성을 "각 생명체에 맞는 각각의 창조"로 설명하는 대신, 자연선택이라는 하나의 메커니즘으로 설명했어요. 더 단순한 설명이 더 많은 것을 설명했어요.
단순함이 진실을 가리킬 때가 많아요.
1. 왜 단순한 설명이 강한가
복잡한 설명은 변수가 많아요. 변수가 많으면 어딘가 틀릴 확률이 높아요.
단순한 설명은 가정이 적어요. 가정이 적으면 그 가정들 중 하나라도 틀릴 확률이 줄어요.
수학적으로도 그렇게 돼요. A, B, C 세 가지가 모두 맞아야 성립하는 주장은, A만 맞으면 되는 주장보다 성립할 확률이 낮아요. 각 요소의 확률이 0.9여도 세 가지를 곱하면 0.73이에요.
그래서 같은 현상을 두 이론이 비슷하게 잘 설명한다면 — 가정이 적은 쪽이 더 강한 거예요. 같은 설명력이면 단순한 쪽이 이기는 거예요.
2. 일상의 오컴
이 원칙은 과학에서만 작동하는 게 아니에요.
차가 갑자기 안 켜져요. 두 가지 가설이 있어요. 하나: 배터리가 나갔다. 둘: 배터리도 나가고 타이밍벨트도 끊기고 연료도 동시에 떨어졌다.
두 번째가 틀렸다고 증명된 건 아니에요. 하지만 첫 번째를 먼저 확인하는 게 맞아요. 세 가지가 동시에 일어날 확률이 낮으니까요.
서비스 오류가 났어요. 네트워크 문제인가, 데이터베이스 문제인가, 코드 문제인가. 세 가지가 동시에 생겨서 오류가 난 게 아니라 대부분은 하나예요. 단순한 설명부터 확인하는 게 효율적이에요.
단순한 설명을 먼저 보는 습관이 쓸모 없는 복잡함을 줄여줘요.
3. 한 팀이 선택한 것
제품팀 이야기예요.
사용자 이탈률이 갑자기 올랐어요. 팀이 원인을 분석했어요. 가설이 쌓였어요. 경쟁사가 신규 기능을 출시했고, 동시에 우리 서버 속도가 느려졌고, 마침 마케팅 캠페인도 끝났고, 계절적 요인까지 더해졌을 수 있다.
그런데 한 사람이 말했어요. "가장 단순한 설명부터 보자. 지난주 배포된 것 중에 뭔가 바뀐 게 있나?"
찾아보니 있었어요. 로그인 화면의 작은 UI 변경. A/B 테스트도 없이 배포됐던 거예요. 롤백했더니 이탈률이 원래대로 돌아왔어요.
복잡한 설명들이 다 틀렸다고 증명된 건 아니에요. 그런데 단순한 설명이 맞았어요. 그리고 훨씬 빨리 찾았어요.
4. 단순함이 가리키는 방향
뭔가 이상한 일이 생겼을 때, 두 가지 방향이 있어요.
복잡한 설명: 여러 요인이 동시에 작동해서 생긴 복잡한 현상이다.
단순한 설명: 하나의 원인이 있다.
두 방향 중 어느 쪽이 맞는지 확인하기 전이라면 — 단순한 설명부터 보는 게 맞아요. 확인하기 쉽고, 틀렸을 때 비용이 작고, 맞을 가능성도 대부분 더 높으니까요.
잠깐, 진짜로? — 세상이 원래 복잡한 경우는요?
단순한 설명이 더 믿을 만하다는 건, 단순한 설명이 항상 맞다는 뜻이 아니에요. 실제로 복잡한 현상들이 있어요. 경기 침체, 전염병 확산, 생태계 붕괴 — 이것들은 여러 원인이 실제로 얽혀 있어요. 여기에 "하나의 단순한 원인이 있을 거야"라고 접근하면 오히려 더 틀려요.
오컴의 면도날은 단순함을 강요하는 게 아니에요. "두 설명이 비슷하게 데이터를 설명한다면, 단순한 쪽을 선택하라"는 거예요. 데이터를 비슷하게 설명하는 두 가설 중 선택 문제예요. 그 조건이 아니면 다른 이야기가 돼요.
마치며
복잡한 설명을 좋아하는 습관이 있어요. 복잡하면 더 정교해 보이고, 더 많은 것을 고려한 것 같고, 더 똑똑해 보여요.
그런데 단순한 설명으로 충분할 때 복잡하게 가는 건 착각이에요. 가정을 더 얹을수록 틀릴 가능성이 높아져요.
단순한 설명이 맞지 않을 때 복잡한 설명으로 가는 건 맞아요. 단순한 걸 먼저 확인한 다음에요.
설명이 복잡해질수록, 그 안에 든 가정 하나하나가 맞는지 따로 물어봐야 해요.