전지구적 문제를 기대 영향력 측면에서 비교하기 위한 체계

이것은 그 자체로는 추정이 어렵다. 따라서 우리가 개별적으로 추정치를 낼 수 있는 부분들로 쪼개는 작업이 필요하다.

이전의 소개글에서 일부 질적 요소들을 대략적으로 나눠 보았다. 여기서는 같은 내용을 보다 자세하고 양적으로 분류해 보겠다.

• 규모
  • 달성된 선/ 문제의 해결된 정도 (%)
• 문제 해결 가능성
  • 문제가 해결된 정도/ 자원의 증가 정도 (%)
• 문제가 등한시된 정도
  • 자원의 증가 정도 (%)/ 추가 인원이나 비용

이 방식을 택한 이유는 우리가 이 세 용어를 곱하면 ‘달성된 선’/문제 해결에 할당된 ‘추가 인원이나 비용’을 계산해 낼 수 있기 때문이다.

• 규모
  • 달성된 선/ 문제의 해결된 정도
• 문제 해결 가능성
  • 문제가 해결된 정도/ 자원의 증가 정도
• 문제가 등한시된 정도
  • 자원의 증가 정도/ 추가 인원이나 비용

우리는 “추가 비용 당 달성된 선”을 각자 양적인 정의를 갖는 세 가지 구성 요소로 쪼개 보았다. 그렇다면 이 요소들은 쉽게 말해서 무엇일까?

• 규모- 문제가 해결되었다면 무엇이 얼마나 좋아졌는가?
• 문제 해결 가능성 — 우리가 이 문제를 해결하기 위해 투자한 자원을 두 배로 늘린다면 해당 문제를 어느 정도 더 해결할 수 있을 것으로 기대되는가?
• 문제가 등한시된 정도 — 얼마나 많은 자원들이 이미 이 문제 해결에 사용되고 있는가?

마지막으로 당신이 어떤 문제를 해결해야 하는가 고민하고 있다면 당신이 더 잘 해결할 수 있는 문제에 점수를 더 주어야 한다. 이에 관해서는 다음에 더 자세히 설명하겠다.

이어서 이 요소들을 어떻게 평가할지 하나씩 논하도록 하겠다. 그러나 그 전에 분석 기준을 세우는 방법에 관해 몇 가지 언급하려고 한다.

문제를 면밀히 정의하기

평가를 시작하기 전에 당신이 비교하고자 하는 문제들의 규모를 명확히 이해할 필요가 있다. 이는 각 요소들에 점수를 매길 때 일관성을 유지하도록 도와준다. 예를 들어 ‘세계 건강’을 평가한다면 다음 사항들을 명확히 알고 있어야 한다:

• 평가에 포함된 질병은 무엇인가 (예를 들어 결핵, HIV, 말라리아 등)
• 평가 대상국은 어디인가 (극빈국가만을 대상으로 할 것인가 중간소득국가도 포함할 것인가)

이와 같은 판단 체계의 어려움은 신중히 고른 ‘구체적인’ 문제들이 대략적으로 정의된 문제들보다 좋은 결과를 내는 경향이 있다는 것이다. 예를 들어 ‘말라리아 퇴치’는 ‘세계 건강’보다 더 시급해 보이는데 말라리아가 특히 해결 가능성이 높아 보이는 보건 문제이기 때문이다. 비슷한 이야기로 케냐의 보건 개선은 코스타 리카의 보건 개선보다 더 필요하다고 느껴진다. 이러한 결과 자체에는 문제가 없다. 다만 대략적으로 정의된 문제가 구체적으로 정의된 문제와 비교되었을 때 잘못된 인식을 심어줄 수도 있다. 누군가가 고의로 어떤 문제를 정의하는 방식을 달리해서 그 문제가 더, 또는 덜 시급해 보이게 만들 수 있게 된다. 따라서 이는 수치를 해석할 때 염두에 둘 필요가 있다.

(대수) 눈금 설정하기

만약 다른 영역을 이 수치들을 사용해서 비교한다면 매우 다른 결과를 얻게 될 것이다. 예를 들어 세계 보건 문제에 연간 3천억 달러가 투입되는 반면 1억 달러에 못 미치는 금액이 공장식 동물 사육 문제를 해결하기 위해 쓰인다. 따라서 공장식 동물 사육은 세계 보건보다 천 배 이상 도외시되고 있는 것이다.

이것은 각 요소들을 평가하는 데 ‘대수 눈금’을 사용하는 것이 더욱 편리하다는 것을 의미한다. 우리는 어떤 문제에 2점씩 더할 때마다 10 배 더 효과적이라는 것이라는 것을 뜻하는 것으로 정한다 . 예를 들어 어떤 문제가 도외시된 정도에 4점을 주고 다른 문제에 6점을 줬다면 두 번째 문제가 10배 더 도외시되고 있다는 것을 의미한다.

이것은 지진의 세기를 나타내는 리히터 스케일 (Richter Scale) 과 같다. 진도 8의 경우 실제로 진도 7보다 10배 더 강력함을 나타낸다.

각 부분에 대수 눈금을 사용하는 것은 전체적인 비용 효율성을 측정하기 위해 규모, 문제 해결 가능성, 그리고 도외시 정도를 곱할 필요 없이 간단히 더할 수 있다는 뜻도 된다. (고등학교 때 배운 대수를 상기해 보라, $\log(AB)= \log(A) + \log(B)$기 때문이다).

이 수치들을 보다 쉽게 이해하기 위해 0부터 16 사이의 범위에 담았다. 다른 문제 간의 비용 효율성을 비교하기 위해서는 그들간의 수치 차이를 보기만 하면 된다.

눈금을 평가하는 방법

정의

우리가 이 문제를 해결한다면 세상은 얼마나 더 나은 곳이 될 것인가?

예를 들어 암은 전세계적으로 건강 문제의 8 퍼센트에 해당하는 반면 (QALYs 손실 기준), 말라리아는 전세계 건강 문제의 2.7 퍼센트 밖에 되지 않으므로 암이 말라리아 보다 더 큰 문제이다.⁠1 우리가 암을 정복한다면 말라리아를 퇴치하는 것보다 건강 문제를 더 많이 줄일 수 있을 것이다.

어떤 문제의 규모를 측정하는 방법 중에 하나는 그것을 안녕과 복지 측면에서 살펴보는 것이다. 왜냐하면 이것이 바로 많은 이들이 중요하게 생각하는 부분이며 각기 다른 종류의 혜택을 비교할 수 있는 수단을 이미 갖고 있기 때문이다. (물론 안녕과 복지만이 중요하다는 이야기는 아니다. 보다 자세한 정의를 본문의 링크에서 확인하자)

이것은 규모가 1)많은 수의 사람들에게 영향을 줄 때, 2) 장,단기적 효과를 포함하여 같은 수의 사람들에게 더 큰 방식으로 영향을 줄 때 커질 수 있다는 것을 의미한다. 안녕과 복지를 넓게 해석함으로써 효과가 행복, 건강, 목적성, 긍정적인 관계 등등을 포함하는 개인의 삶의 여러 측면을 향상시킬 수 있다.

실제적으로 우리는 장기적 관점을 택하므로 우리에게는 규모를 평가하는 것이 다음 세대에 가장 큰 의미를 갖는 문제가 무엇인가로 좁혀지게 된다.

만약 가치 기준이 우리와 다르다면 규모의 정의를 다르게 하여 판단 체계를 사용할 수 있다.

어떤 문제가 가장 중요한가에 관한 정보를 얻거나 일련의 문제들을 둘러싼 사회운동을 조직하는 것과 같이 규모 내에서 가치의 중요한 출처를 조직화 하는 것이 도움이 될 수 있다. 이상적으로 한 문제가 진행됨에 따라 다른 문제에도 파급효과를 누릴 수 있을 것이다. 고려 대상을 분류하는 것도 나중에 다루겠지만 규모를 측정하는 방식을 바꿀 수 있다.

우리가 규모를 문제 전체를 해결함으로써 달성된 선으로 정의했다는 것을 기억하자. 그러나 다른 요인들에 있어서도 일관성 유지한다는 조건 아래 문제의 10 퍼센트를 해결하는 것을 가지고도 분석을 할 수 있다.

평가 방법

때때로 앞서 언급한 암과 말라리아의 경우와 같이 비교적 자세하게 규모의 양적 비교가 가능하기도 하다.

그러나 대부분의 경우는 그렇지 못하다. 문제 해결의 장기적이고 간접적인 영향을 고려하고자 할 때는 특히 그렇다. 당신이 물리학에서 돌파구를 찾았다고 치자. 얼마나 많은 사람들이 결과적으로 혜택을 받을 것이라 생각하는가? 답하기는 쉽지 않다. 그렇다고 해서 물리학에서 획기적인 발견이 중요하지 않다고 섣불리 결론지어서는 안된다.

문제 간의 광범위한 비교를 가능하게 하기 위해서는 규모에 ‘척도’를 이용해야 한다. 이는 장기적인 사회적 영향력과 상호 연관성을 갖기를 희망하는 규모를 비교하는 보다 측정가능한 방법이다.

예를 들어 경제학자들은 비록 많은 단점이 있기는 하나 국내총생산을 경제적 발전의 지표로 사용한다. 닉 보스트롬 (Nick Bostrom)은 장기적 복지를 측정하는 중대 척도는 어떤 행동이 문명의 종말에 치닫게 하는 위험- 그는 이를 존재론적 위험 (existential risk) 이라고 칭했다-을 증가 혹은 감소시키는가의 여부여야 한다고 주장해 왔다.

다음 표의 첫 열에 명시된 척도를 바탕으로 이어지는 지시문을 평가해 보겠다:

이 과정은 여러 문제들을 예를 들어,그들이 건강을 어느 정도 향상시키는가와같이, 동일한 척도를 사용해 문제들을 비교할 때 신뢰도를 높일 수 있다. 각 열 간의 가치 비교는 매우 불확실하며 인류의 미래 기관 (Future of Humanity Institute)과 같은 단체의 주요 연구 주제이다.

각 열 간의 가치비교는 또한 거시적인 세계관과 가치 판단에 매우 민감하다. 복지에 있어 가장 중요한 문제가 무엇인지, 미래에는 인간과 비인간의 가치를 어떻게 평가할 것인지 의견이 분분하다. 예를 들어 어떤 이들은 일반 경제 성장은 의도하지 않은 부작용 (예를 들어 기후 변화나 위험한 신기술의 급속한 발명과 같은) 때문에 전혀 바람직하지 않다고 생각한다. (이 설문지에서 당신은 가장 중요한 가치판단의 문제에 맞닥뜨리게 될 것이다).

위의 지시문은 한 척도를 다른 척도의 우위에 둘 때 우리가 부딪히게 되는 가치 판단의 문제들을 반영하고 있다. 우리는 우리의 논리를 충분히 설명하지 않았는데 그 논리를 명시적으로 규정하기는 어렵다. 척도를 선택하는 방법에 관해 더 읽어 보고 닉 보스트롬 (Nick Bostrom)이 쓴 중대한 고려 사항과 지혜로운 필란트로피도 찾아 보기 바란다. (불행히도 이 글과 우리가 선택한 척도가 우리의 최근 의견과 완전히 부합하지는 않는다. 그러나 대체적인 생각과 방향은 여전히 유효하다).

어떤 문제가 여러 열에 해당한다면 그 문제의 영향력이 가장 큰 열에 집중해야 한다. 각 행이 열 가지 중 하나의 요인에 해당하므로 첫 행이 전체적인 규모의 평가에 주도적인 역할을 한다.

어떤 문제가 등한시되고 있는 정도를 평가하는 방법

정의

그 문제 해결을 위해 얼마나 많은 인력과 비용이 투자되고 있는가?

이것이 중요한 이유

어떤 문제의 해결을 위해 많은 양의 자원이 투입된 다음 그 효과가 감소하는 것을 보게 될 것이다. 이는 초창기에 효과를 높일 수 있는 가장 좋은 기회를 포착하고 보다 많은 자원이 투자되기 때문인데, 이후 효과의 차이를 내기가 더욱 더 어려워지게 된다. 따라서 다른 사람들이 많이 관심을 갖지 않는 문제에 집중하는 것이 많은 경우 더 바람직하다.

예를 들어 아동에게 대량의 접종을 하는 것은 세계 보건을 향상시키는 데 매우 효과적인 방법이나, 이는 이미 각 정부와 게이츠 기금 (the Gates Foundation)과 같은 몇몇 주요 단체들이 적극적으로 시행하고 있다. 따라서 기부 대상을 찾고 있는 이들에게 최우선의 기회가 되지 못한다.

새로운 문제들을 탐색해 보는 것도 현재 가장 시급한 문제가 무엇인지 확인하는 데 도움이 되기 때문에 중요하다. 다시 말해서 새로운 것을 시도하는 것에서 추가적인 ‘정보의 가치’가 있는 것이다. 이제껏 그 누구도 해결을 시도한 적이 없는 문제가 있다면 이는 현재 생각하는 것보다 더욱 해결 가능성이 높은 문제일 가능성이 크다.

문제 영역에서 효과 감소 보다 증가를 보이게 하는 일부 메커니즘이 있다. 그러나 효과의 감소가 일반적이라는 이론적, 경험적 주장이 충분히 존재하며, 효과는 대부분 대수적으로 감소한다고 생각한다. 비록 앞서 언급한 정보 가치의 혜택 때문에 확신할 수는 없으나 효과 증가는 문제 영역에서 매우 작은 부분을 차지한다. (효과 증대는 사실 문제 영역보다 단체 내에서 빈번한 것 같다).

또한 방치되고 있다는 것은 그 영역이 다른 요인들에 의해 나쁜 이유로 외면을 받고 있는 경우에만 좋은 대용물로 쓰일 수 있다. 그러나 우리는 사회에서 선을 행하는 메커니즘이 효율성과는 거리가 멀다고 생각하므로 다른 모든 조건이 상태에서 어떤 문제가 등한시되고 있다면 그 문제에 관심을 기울일 가치가 있다.

어떤 문제가 형편없는 이유로 등한시되게 되는 특히 중요한 방식 중의 하나는 다른 이들이 그저 그 문제를 중요하게 여기지 않는 경우이다. 이 글에서는 당신이 어떤 문제에 대해 다른 평균적인 사람보다 X배 더 관심을 갖는다면 그 문제 해결에 노력을 기울이는 것으로 다른 이들보다 X 배 효과를 낼 수 있을 것으로 기대해야 한다고 주장한다. 예를 들어 우리는 사회가 미래 세대의 안위를 극적으로 평가절하하고 있으므로 미래 세대에 도움이 되는 이슈들에 관여함으로써 보다 큰 영향력을 낼 수 있다고 믿는다.

이를 평가하는 방법

직접적인 노력과 간접적이고 미래에 필요한 노력 사이의 고심

자원들이 자신의 이익을 기반으로 하거나 유사한 문제에 관심을 가지고 활동하는 단체들에 의해 의도적이지 않게 문제 해결을 위해 투자되는 경우를 종종 보게 된다. 우리는 이를 그 문제에 의식적으로 초점을 맞추고 있는 단체들의 ‘직접적인 노력’과 비교해 ‘간접적인 노력’이라고 칭한다. 이와 같은 간접적인 노력들이 규모가 꽤 큰 경우도 있다. 예를 들어 노화의 원인을 예방하려는 연구에 직접적으로 투자되는 돈은 많지 않지만 생명공학 연구의 대부분이 관련이 있는 질문들에 답을 찾거나 보다 나은 방법을 개발함으로써 기여하고 있다. 이 사업들이 노화를 늦추는 것을 특정하고 있지는 않지만 노화 방지 연구에 집중하는 연구보다 생명의학 전반적인 연구에 보다 많은 투자가 이루어 지고 있다. 노화를 막기 위한 성과들의 대부분은 아마도 이러한 간접적인 노력 덕분에 이루어진 것이다.

간접적인 노력은 측정이 어렵고, 곧 문제를 해결하는 데 얼마나 도움이 될지 가늠하는 것은 더욱 어렵다.

이러한 이유로 우리는 많은 경우 어떤 문제에 기울이는 ‘직업적인 노력’만을 계산한다. 그렇다면 전체적인 노력이 실제보다 적게 계산되므로 문제가 되지는 않을까? 그렇지 않다. 이를 다음 요인인 해결가능성에서 반영할 것이므로 문제 되지 않는다. 대부분의 효과적인 노력들이 간접적으로 행해지는 문제들은 ‘직접적인 노력’이 크게 증가한다고 해서 빨리 해결되지 않는다.

또한 직접적인 노력에 초점을 맞춘 측정법을 사용할 수도 있다. 외면 정도와 해결 가능성* 모두를 계산하는 데 일관성 있게 적용되기만 한다면 대략적으로 같은 답을 내놓을 것이다.

일부 문제들이 다른 문제에 비해 훨씬 많은 미래 노력을 받을 수 있다는 사실을 어떻게 감안할 것인가 또한 난제이다. 우리는 1) 어떤 영역에도 지나치게 낮은 점수를 주지 않는 것과 2) 현재의 자원만을 염두에 두기 보다 자원의 미래 방향성을 고려하도록 노력하는 것 이외에 우리도 이것을 해결하기 위한 일반적인 해결 방도가 없다.

평가 방법에 대한 조언

등한시 정도를 직접적으로 계산하기 보다 다음과 같은 어림짐작을 생각해 볼 수 있다. 이 방법은 그것이 얼마나 방치되고 있는가, 그리고 형편없는 이유로 방치되고 있지는 않은가를 확인하는 데 도움이 될 것이다.

• 이 문제가 사회적 영향력을 행사할 기회를 찾고 있는 1)시장 2) 정부 3)개인들에 의해 해결되지 못할 것이라고 예상하는 이유가 있는가?
• 연구에 있어 이것은 새로운 영역인가, 또는 두 학문 사이에 걸쳐져 있는가? 이러한 경우 학계에서 등한시될 가능성이 높다. (연구 주제를 선택하는 것에 관해 더 읽어보자 하는 페이지로의 링크가 있다)
• 당신이 이 문제 해결에 관한 일을 하고 있지 않다면 다른 누군가가 대신 나서서 해결하게 될 가능성은 어느 정도인가?
• 당신이 이 문제 해결을 위해 일하고 있다면 이 문제가 다른 문제들에 비해 얼마나 시급한가 알아 볼 것인가?

이와 같은 질문을 생각해 보면서 당신은 추정을 하면서 빠뜨린 것이 없다는 자신감을 향상시킬 수 있다.

규모와 외면 정도를 쌍으로 계산하는 것이 중요하다는 것을 기억하자. 최종적으로 이 둘의 비율이 중요하므로 같은 문제를 이 두 경우에 비춰 계산하고 있는지 확인할 필요가 있다. 각각의 경우에 문제의 정의를 다르게 적용한다면 결과를 신뢰하기 어려울 것이다.

어떤 문제를 해결하기 위해 여러 다른 종류의 자원이 투입되고 있다면 점수가 가장 낮은 열을 이용하라. 그것이 바로 자원의 총량에서 대부분이 있는 곳일 것이다. 예를 들어 매년 100 억 달러의 돈이 문제 해결에 투입되고 1000 명의 정직원들이 일하고 있다면 돈이 우위를 차지하므로 점수는 8이 아니라 4이다.

마지막으로 우리는 방치 정도에 매우 높은 점수를 주는 것을 꺼린다. 잘 알려지지 않은 문제들 조차 대체로 세계 어딘가 에서 일부 단체들의 관심을 받고 있으며 단지 우리가 그들을 알지 못하는 것 뿐이다. 따라서 우리가 그렇지 않다는 것을 보여줄 수 있는 철저한 조사를 하지 않은 이상, 적어도 100만 달러가 하나의 문제에 투입되고 있다고 예상할 것이다.

한 문제의 해결 가능성을 평가하는 방법

정의

우리가 이 문제 해결을 위한 직접적인 노력을 두 배로 늘린다면 남아있는 문제의 어느 정도를 해결할 것으로 예상하는가?

왜 중요한가?

어떤 문제가 무척 중요하고 현재 상당히 방치되고 있다고 해도 그것 만으로 그 문제에 집중해야 할 중대한 이유가 되지 못한다. 이것은 어쩔 수 없다.

예를 들어 노화는 규모가 매우 큰 문제이다. 전 세계적으로 2/3에 달하는 건강상의 문제가 노화의 결과로 인한 것이다. 이는 또한 상당히 등한시되고 있다. 손에 꼽을 정도의 연구 기관들 만이 암이나 중풍, 알츠하이머와 같은 노화의 증상을 치료하는 것이 아닌, 육체적인 노화의 원인을 막을 방법을 연구하고 있다. 그러나 이 문제가 관심의 중심에 서지 못하는 이유는 많은 과학자들이 이것을 해결하기 매우 어렵다고 판단하기 때문인데, 따라서 문제 해결에 당장 착수하지 않는 것이다. (물론 노화 연구의 다른 장점들이 이 단점을 상쇄할 만큼 충분할 수도 있다).

평가 방법

우리는 다음의 지시문을 이용한다.

우리가 고려하는 어림짐작에는 다음이 포함된다.

• 이 문제를 해결에 나가는 데 있어 철저한 증거를 갖춘 비용 효율적 개입이 존재하는가? (이상적으로 증거 계층에서 우위를 차지할 수록 좋다).
• 저렴한 비용으로 테스트가 가능한, 문제 해결 가능성이 높을 것으로 기대되지만 아직 시행되지 않은 개입이 있는가?
• 관련 영역에서 좋은 실적과 같이, 개선이 가능할 것이라는 것을 뒷받침할 이론적 논거가 있는가? (예를 들어 의학 연구가 앞으로 효과적일 것이라는 것을 증명할 수는 없으나 이 부분에서는 신뢰할 만한 실적이 있고 대략적인 짐작으로도 매우 효과적임을 알 수 있다).
• 실제로 성공 가능성이 낮다고 해도 문제 해결에 큰 도움을 줄 수 있는 개입이 있는가?

일반적으로 우리는 문제를 개선시켜 나가는 데 가장 적합한 개입을 찾고, 그것을 1)잠재적인 장점 2) 장점의 가능성을 바탕으로 각 개입을 평가한다. 우리는 철저한 시행 자료에서 부터 이론적인 근거에 이르기 까지 모든 종류의 증거를 고려한다. 우리는 두 요인을 평가하는 데 베이지안 접근법 (Bayesian approach)를 택한다. 우리는 어떤 개입이 그다지 효과적이지 않다면 증거의 강도에 기대어 그 개입과는 다른 방식을 취한다. (예를 살펴보자). 이 방식으로 예측을 하는 것에 대해 더 읽어보자.

평가에 있어서 어려움

해결가능성은 현존하는 것들을 측정하는 것이 아닌, 미래를 예측하는 것이 요구되기 때문에 점수화 하는 데 있어 세 요소 중에 통상 가장 어렵다.

일부 경우에는 현재 사용되고 있는 기법의 비용효율성을 바탕으로 해결가능성을 예측할 수 있다. 예를 들어 우리는 과거 HIV, 말라리아, 결핵 등과 씨름한 경험을 바탕으로 세계 보건 개입에 드는 비용을 증가시키는 것으로 얼마나 많은 목숨을 구할 수 있을 것인가 대략적으로 알고 있다.

문제 해결에 혁신적인 기법이 필요한 다른 경우, 점수는 이상적으로 전문가의 의견을 종합한 것을 바탕으로 한 가치 판단에 의해 대부분 정해진다.

문제 해결을 위한 일부 접근법은 점진적인데 반해 (예를 들어 말라리아를 옮기는 모기에 노출되는 것을 줄이기 위한 모기장을 배급하는 것) 다른 접근법은 많은 문제들을 동시에 해결할 기회를 제공한다 (새로운 말라리아 백신과 같은 예). 점수를 매길 때 우리는 ‘기대 가치’ 접근을 사용한다. 이는 모든 문제를 해결할 10 %의 확률은 확실히 그 문제를 10 % 감소시킬 것으로 기대되는 프로젝트와 같은 값을 매긴다. (다른 결과에 대한 ‘위험 회피’가 그 결과들이 꼭 동등하게 가치 있는 것이 아니라는 것을 의미하기는 하나, 이것은 여전히 쓸 만한 근사치이다.)

위의 등한시 정도에서 논의한 바와 같이 해결을 위해 쓰인 대부분의 노력이 간접적으로 행해진 문제들 (예를 들어 연관된 다른 것들을 통해 부수적으로 이루어진 경우)은 ‘직접적’인 노력의 증가를 통해 더욱 느리게 해결될 것으로 보인다. 이것은 성공 가능성이 높은 다른 접근방식들은 이미 다른 단체가 시도해 봤을 것이기 때문이다.

합계 점수는 무엇을 의미하는가?

우리의 계산법이 이치에 맞는지 확인하기 위해 이 점수들을 더해서 이것을 한 명의 추가 인력이 이 문제 해결에 투입될 때 발생하는 실제 효과를 측정하는 것으로 바꿔 볼 수 있다.

그러나 이 수치들은 매우 대략적인 것으로 그다지 중요성을 부여하지 말 것을 권한다. 우리는 오히려 절대적인 예측보다 상대적인 비교를 하는 데 이 점수들을 사용하는 것을 선호한다.

개인의 적성을 평가하는 법

개인의 적성을 우리의 문제 분석에서 다루지는 않았지만 이는 개인이 결정을 내리는 데 깊은 관련이 있다. 만약 도통 의욕이 나지 않는 분야에 종사하게 된다면 어떠한 영향력도 더할 수 없다. 모든 영역에서 최고의 성과를 내는 이들은 중간치의 성과를 내는 이들에 비해 10배에서 100배에 달하는 영향력을 갖는다.

문제들을 서로 비교할 때 문제 해결을 위해 노력하는 데 당신의 적성과 잘 맞는 일에 이 가산점을 부여할 수 있겠다.

개인 적성의 정의

당신의 기술, 자원, 지식, 인맥과 열정을 고려했을 때 이 분야에서 당신이 자신의 능력 최고치를 발휘할 가능성은 어느 정도인가?

평가 방법

• 당신이 가장 중요하게 생각하는 경력자본은 무엇인가? 그 경력자본이 다른 문제들에 비해 특히 연관이 있는 문제는 무엇인가?
• 이 문제에 관해 일을 하게 되었을 때 어느 정도 의욕적으로 임할 것으로 예상하는가?
• 이 문제 해결에 있어 구체적으로 어떠한 역할을 맡을 수 있는가, 그리고 뛰어난 역량을 발휘할 수 있는가?

여기 자신의 적성을 평가할 때 필요한 기본적인 조언과 앞으로의 상황을 예측하는 데 필요한 몇 가지 질문을 제시한다.

다음의 지시문을 참고할 수 있다.

적성의 중요성은 당신이 어떠한 방식으로 기여를 할지 계획을 세우는 데 달려있다는 것을 기억하기 바란다. 성공적인 사업가나 연구자는 보통 사람들보다 훨씬 더 많은 성과를 낸다. 따라서 당신이 보다 많은 영향력을 창출하는 것이 목표라고 하면 적성을 확인하는 것은 중요하다. 그러나 기부를 하기 위해 돈을 버는 것이라면 적성은 덜 중요하게 되는데, 당신은 당신이 가진 능력아 아닌 돈을 보내기 때문이다. 따라서 좀 더 깊은 수준으로 적성을 평가하려면 당신이 이 분야에서 어느 정도 역량을 발휘하고 있는지 백분율로 예측하여 여기에 해당 분야에서 다양한 성과에 따라 영향을 받는 한 가지 요인으로 곱한다.

주의할 것은 새로운 문제에 대해 당신이 지식과 열정을 갖추기 까지 드는 시간과 노력을 과소평가하기 쉽다는 것이다. 우리는 매몰 비용의 오류와 같이 지금까지 해 온 일을 계속하려는 경향이 있고 우리의 관심사와 열정이 바뀔 것이라는 것을 과소평가하기도 한다.

마지막으로 한 가지 문제의 해결 방법은 여러가지일 수 있다는 것을 기억하자. 세계 보건에 관해 일을 하고 싶다면 실제 개도국에 가서 현지에서 일을 할 수도 있고 생명의학 연구를 진행할 수도 있으며 정치에 입문하거나 다른 많은 선택지 중 하나를 고를 수 있다, 그 중 하나가 당신 적성이 맞지 않는다면 맞는 다른 것을 찾을 수 있다.

직업 기회를 비교하는 데 있어 고려해야할 다른 요인들

어떤 일을 할 것인가 말 것인가를 결정할 때 모든 조건을 살펴보려면 우리의 직업 판단 기준에서 다른 요인들 또한 고려해 볼 필요가 있다. 예를 들어

1. 얼마나 영향력이 있는 역할을 맡을 수 있는가
2. 얼마나 많은 경력 자본을 얻을 수 있는가
3. 이것을 선택함으로써 얻을 수 있는 정보의 가치

이 글에서 우리는 문제 영역의 비교만을 다루었으나 그것이 관련 사항의 전부는 아니다.

결과를 어떻게 해석해야 하는가?

위에 우리가 제시한 지시문을 사용했다면 거기서 얻은 점수를 더해 당신이 어떠한 문제 해결을 위해 일을 하는 것이 효과적일 것인가에 대한 대략적인 답을 얻을 수 있을 것이다. 주의할 것은 이 점수들은 우리가 각각의 기준을 개괄적으로 측정했기 때문에 정확하지 않고 이 수치를 더하는 것이 불확실성을 더 높일 수도 있다는 것이다. 따라서 최종 결과를 참고만 해야지 전적으로 신뢰해서는 안 된다.

8만 시간 (80,000 Hours) 커뮤니티 내에서는 두 문제 사이의 차이가 4 이상인 경우 우리는 어느 쪽이 더 효과적인 문제인지 확신을 가지고 결정할 수 있다고 여긴다. 그러나 차이가 3이하라면 결과는 비슷한 것으로 간주한다.

이 판단 기준을 시용하여 얻은 점수에서 어떤 문제들은 다른 것들보다 만 배 이상 효과적이라는 것을 알 수 있다. 그러나 그 차이가 그렇게 클 것이라고는 생각하지 않는다. 여기서 얻은 점수들은 세상에 대한 상식적인 판단에 의해 조절될 필요가 있다. 어떤 한 문제가 얻은 점수가 매우 높다면 아마 그것은 우리가 어떤 실수를 하고 깨닫지 못했을 가능성이 크다. 둘째로 미래는 예측 불가능해서 지금 당장 시급한 문제가 아닌 것이 전혀 생각하지 못했던 방식으로 매우 중요한 일이 될 수 있다. 따라서 일의 시급성에 한계를 두는 것은 유용하다.

이러한 우선순위를 책정하는 연구로 알 수 있는 것에 대해 왜 겸허한 태도를 취하는 것이 필요한가에 대해서는 여기에서 논의하였다.

어려운 가치 판단을 해야 하는 경우 고려해야 할 사항에 관해 우리의 체크리스트를 확인해 볼 것을 권한다.

이 접근은 다른 일반적인 비용효율성 분석과 어떻게 다른가?

우리가 궁극적으로 알고자 하는 것은 ‘만약 이 문제를 해결하기 위해 추가적인 자원이 한 단위 씩 더해진다면 어느 정도의 선을 달성할 수 있는가? 이다. 위와 같은 접근은 문제를 거시적인 관점에서 바라보고 문제 해결을 위해 더 많은 자원을 투입하는 것이 얼마나 중요한가를 평가하려는 노력이다.

또 다른 접근으로는 다른 문제들을 해결하기 위한 기존의 개입들의 비용효율성을 따져보고 그것을 직접 서로 비교하는 것이다. 예를 들어 교육이나 건강을 증진시키기 위한 다양한 접근법에 대한 연구를 살펴보고 어떠한 접근이 백만 달러를 추가로 투입할 때 사람들에게 도움이 되는지를 계산하는 것이다. 이러한 비용효율성 데이터가 존재하고 결과물을 측정하는 공통의 척도가 있다면 이것이 합리적인 접근일 것이다. 예를 들어 건강 경제에서 많은 이들이 달러 당 QALYs 를 다른 개입을 비교하기 위해 사용한다.

다른 척도를 적용하는 두 문제를 비교하는 경우에는 변환 인자를 확보하고 있는 한 비교가 가능하나 이 경우 비교 결과가 훨씬 더 불확실해질 수 있다. 예를 들어 건강 개입을 기후변화 개입과 비교하는 경우 1 QALY를 1톤의 이산화탄소배출량으로 변환하여 적용할 수 있다. 규모에 관한 장에서 사용한 지시문은 우리가 한 척도를 다른 척도로 변환할 때 사용하는 대략적인 기준을 보여주고 있다.

또는 모든 혜택을 달러로 바꿔서 비용-혜택 (cost-benefit) 분석을 시행할 수 있다. 이는 비용대비 혜택이 두 요소 모두 달러로 나타나게 된다.

그러나 이 접근을 채택하지 않는 주요 원인은 많은 경우 이러한 접근이 매우 어렵기 때문이다.

1. 당신이 일하고 있는 정치적 상황이 지속적으로 바뀌거나
2. 새로운 발견까지 시간이 얼마나 시간이 더 소요될지 알기 어려운 독창적인 연구이거나
3. 그 영역에서 이루어진 개입이 잘 알려지지 않았거나 또는 개입에 대해 우리가 알고 있는 것들이 심도 있게 연구되지 않았을 경우

이러한 이유로 우리는 위와 같이 거의 모든 문제에 적용할 수 있는 대체적인 판단 기준을 마련하였다.

양적인 접근을 바탕으로 한 문제우선순위 선정의 장단점

위와 같은 과정을 시행하는 것에는 여러 장점이 있다.

• 눈에 보이게 양적으로 수치화한 결과는 질적인 접근에서는 알아채기 어려울 수 있는 효과에 있어 크고 확실한 차이를 볼 수 있게 해 주고 규모 무시를 피할 수 있도록 도와준다.
• 이러한 측정을 하는 과정을 거치면서 당신의 무엇을 추정하고 있는지 명확히 밝히고 그 추정들이 서로 논리적으로 연결되는지 확인할 수 밖에 없기 때문에 해당 문제에 관해 당신이 얼마나 이해하고 있는지 확인할 수 있다.
• 철저한 분석은 다른 사람들의 이해를 돕고 당신의 논리를 비판할 수 있도록 도와주는데, 이는 당신이 문제를 이해하고 그것이 얼마나 시급한지 파악하는 데 큰 도움이 된다.

그러나 이에 상응하는 주요 단점도 명심해야 한다.

• 실제로 이러한 종류의 예측은 매우 높은 수준의 불확실성을 내포하고 있다. 이것은 그 결과의 신뢰도가 떨어질 수 있다는 것인데 다양한 추정들은 분석의 결과를 크게 변화시킬 수 있다. 그 결과 불완전한 모델로 호도될 위험이 존재한다. 이 경우 보다 폭넓은 질적연구나 단순한 상식에 의존하여 판단하는 것이 더 효과적일 수 있다.

이 때문에 우리는 우리의 점수만을 완전히 신뢰하지 않는다. 오히려 전반적인 평가를 위해 우리의 문제 개요에 포함된 다른 형식의 증거들도 참고한다.

이 주제에 관한 더 많은 정보는 ‘순차적 사고’ (sequence thinking)- 이는 비용효율성 분석에 크게 의지한 접근과 상통한다-의 단점을 ‘총체적 사고’ (cluster thinking)에 비교하며 살펴본 기브웰의 토론을 보기 바란다. 또한 양적연구의 장단점에 대한 토론도 확인해 보자.

어떻게 합의점 찾을 것인가?

한 개인은 한번에 한,두 분야 밖에 집중할 수 없지만 구성원이 협동하는 큰 집단의 경우 여러 분야를 나누어 살펴볼 수 있다.

이 경우 문제 영역을 설정할 때 추가적으로 고려해야 할 요인들이 존재한다. 장기적으로 가장 시급한 단 하나의 문제를 찾아내려고 하기 보다 다음과 같은 내용을 확인하도록 해야 한다.

1. 문제들 간에 이상적으로 인력을 배치하는 방법과 그 배치가 어느 방향으로 투입되어야 하는가
2. 집단 내의 다른 이들과 비교해 상대적으로 당신에게 득이 되는 곳은 어디인가

우리는 이것을 ‘개요 접근’ 이라고 부르는데 더 자세한 내용은 여기서 알아보자.

합의점을 찾아가는 것 자체가 어떤 문제를 우선시 할 것인가에 또다른 영향을 줄 수 있다. 예를 들어 함께 합의점을 찾아가는 다른 사람과의 협상을 하거나 그들과 도덕적인 거래를 성사시키기 위해 처음에 예상했던 것 보다 더 많은 일을 할 가치가 있을 수 있다. 여기서 더 알아보자.

결론

지금까지 규모, 등한시 정도, 해결가능성, 그리고 적성과 같은 우리의 판단 기준 요인들 하나하나를 기준으로 다양한 문제들을 비교해 보았다.

효율성을 정확하게 측정하는 것이 쉽지 않지만 문제들 간에 드러난 차이는 때때로 매우 크다. 이는 비록 정확하지 않은 측정이라 할지라도 직관 자체에만 의존하는 것 보다 유용한 지침이 될 수 있다는 것을 시사한다.

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원본 게시물: Robert Wiblin (2016) A framework for comparing global problems in terms of expected impact, 80,000 Hours, 4월월 (마지막 업데이트: 2019년 10월월 ).