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Louis

왜 똑똑한 사람이 더 잘 속을까 - 확증편향의 함정

2026-05-27 · 읽는 시간 19분

거울 두 개가 마주 본 사이로 떨어지는 책 그림자 — 같은 증거를 마주 보고 양쪽으로 갈라지는 사유의 풍경

평소 합리적이라고 생각해 온 지인에게서 카톡 한 통이 왔다. 부정선거 음모론을 정리한 한 시간짜리 영상 링크였다. 명문대를 나왔고, 회의 자리에서는 늘 통계와 출처를 따져 묻던 사람이었다. 같은 주에 다른 친구가 보낸 카톡은 백서를 두 번 정독했다는 어느 코인에 전 재산을 넣었다는 한 줄이었다.

두 사람 다 멍청한 사람이 아니다. 오히려 평균보다 똑똑한 사람이다. 그런데 왜.

이 글은 그 두 카톡방에서 시작된 작은 사유의 기록이다. 인지심리학의 오래된 실험들이 60년 넘게 같은 그림을 가리키는데도, 우리는 매번 다음 음모론과 다음 사기 앞에서 자기는 다를 거라고 믿는다. 결론을 미리 단정하지 않는다. 다만 한 줄만 미리 적어 두면 이렇다. 지능과 합리성은 서로 다른 능력이며, 똑똑할수록 같은 증거를 더 양극화해서 해석한다.

확증편향은 결함이 아니라 인간 인지의 기본 동작이다

1960년 영국 심리학자 피터 워슨(Peter Wason)이 만든 2-4-6 과제가 이 사실을 처음 실험으로 보여 줬다. 참가자에게 세 숫자 2, 4, 6을 제시하고 이 세 숫자가 따르는 규칙을 알아내라고 한다. 자기가 추측한 규칙에 맞는다고 생각되는 세 숫자 묶음을 자유롭게 던질 수 있고, 실험자는 그것이 규칙에 부합하는지 예/아니오로만 답해 준다.

실제 규칙은 "증가하는 임의의 세 수"였다. 그런데 참가자 대부분은 "짝수 등차수열"이라는 좁은 가설을 세우고, 8-10-12나 20-40-60처럼 자기 가설에 들어맞는 예시만 줄줄이 제시했다. 자기 가설을 반증할 1-2-3이나 7-15-22 같은 예시를 던져 보는 사람은 거의 없었다. 위키백과의 요약을 옮기면 이렇다.

참가자들은 가설을 필요 이상으로 좁게 잡았을 뿐 아니라, 자기 가설의 긍정 사례만 검증했고, 자기 가설에 부합하지 않는 예시는 검증에 실패했다. (Subjects not only formed hypotheses that were more specific than necessary, but they also only tested positive examples of their hypothesis, and failed to test instances inconsistent with their own hypothesis.)

— Confirmation bias, Wikipedia

참가자들은 게으르지도 부정직하지도 않았다. 자기 가설을 깨려는 시도가 인지의 기본값이 아니었을 뿐이다. 어떤 가설을 떠올리면 뇌는 그 가설과 일치하는 정보를 자동으로 눈에 띄게 만들고, 불일치하는 정보는 시야 밖으로 밀어 둔다. 패턴을 빠르게 잡아내고 자원을 절약하는 진화적 강점의 뒷면이다. 확증편향은 나쁜 사람의 결함이 아니라 건강한 뇌의 기본 모드다. 글의 출발점에서 도덕적 비난을 한 칸 거두어 두자는 뜻이다.

같은 증거가 의견을 더 벌린다

확증편향이 단지 자기 가설을 못 깨는 것에서 멈춘다면 이 글은 짧게 끝났다. 더 무서운 결과는 그다음에 있다. 같은 증거를 양쪽에 똑같이 보여 줘도, 양쪽의 의견은 더 벌어진다.

1979년 스탠퍼드의 찰스 로드(Charles Lord)·리 로스(Lee Ross)·마크 레퍼(Mark Lepper)가 사형제도에 대한 강한 찬성자와 강한 반대자를 모집해, 두 편의 연구 자료를 같이 보여 줬다. 한 편은 사형이 살인 억지 효과가 있다는 결론, 다른 한 편은 효과가 없다는 결론. 같은 형식, 같은 분량이었다.

양쪽 모두 자기 입장과 일치하는 연구를 더 설득력 있다고 평가했고, 불일치하는 연구에서는 방법론적 결함을 더 많이 찾아냈다. 그 결과 두 편을 다 읽고 난 뒤에 양쪽의 입장은 오히려 더 강해졌다. 연구진은 이 현상을 태도 양극화(attitude polarization)라 불렀다. 인터넷도 알고리즘도 유튜브도 없던 시절, 종이에 인쇄된 두 편의 연구만으로 이미 효과가 측정됐다.

여기까지가 평균적인 뇌가 만들어내는 그림이다. 한 가지가 더 비틀린다. 그 뇌가 더 똑똑할수록 그림이 더 선명해진다.

똑똑할수록 더 정교하게 자기를 속인다

상식적 직관 한 가지부터 깨야 한다. 우리는 흔히 "교육을 받으면, 비판적 사고를 익히면, 통계를 배우면 편향이 줄어든다"고 가정한다. 인지심리학의 지난 30년 데이터는 이 가정과 자주 정반대로 나온다.

예일 로스쿨 댄 케이헌(Dan Kahan) 연구팀이 2017년에 발표한 Motivated Numeracy and Enlightened Self-Government가 가장 자주 인용된다. 참가자에게 같은 2×2 분할표를 주고 결론을 추론하게 했다. 한쪽 조건에서는 그 표가 "피부 발진 크림의 효과" 자료라고 설명했고, 다른 쪽에서는 "총기 규제의 범죄 억지 효과" 자료라고 설명했다. 통계 구조는 동일했다.

중립 주제에서는 수치 능력(numeracy)이 높을수록 정답률이 높았다. 정치 프레이밍에서는 풍경이 달랐다. 수치 능력이 높은 사람일수록 자기 진영에 유리한 답은 더 정확히 맞혔고, 자기 진영에 불리한 답에서는 더 자주 틀렸다. 케이헌의 결론은 짧다.

양극화는 저numeracy 참가자들 사이보다 고numeracy 참가자들 사이에서 더 뚜렷했다. 진보적 민주당원이든 보수적 공화당원이든 마찬가지였다.

— Kahan, Peters, Dawson, Slovic (2017), Motivated Numeracy and Enlightened Self-Government

같은 통찰을 다른 각도에서 판 사람이 토론토대학의 키스 스타노비치(Keith Stanovich)다. 그는 1993년 dysrationalia라는 단어를 만들었다. 충분한 지능이 있음에도 비합리적으로 사고하는 경향을 가리키는 말로, 난독증의 합리성 버전에 해당한다. IQ 테스트가 측정하는 것은 처리 효율일 뿐 합리적 사고 성향(rational thinking dispositions)이 아니라는 주장이다. 스타노비치·웨스트·토플락이 2013년에 정리한 한 줄이 이 챕터를 압축한다.

똑똑한 사람이 덜 편향된 것이 아니다. 자기가 선호하는 입장을 위한 논변을 더 잘 만들어낼 뿐이다. (Smart people are not less biased but are better at constructing arguments for their preferred position.)

— Stanovich, West, Toplak (2013), Myside Bias, Rational Thinking, and Intelligence

도입부의 두 사람이 더 똑똑하지 못해서 그 자리로 간 것이 아닐 가능성. 어쩌면 더 똑똑해서 더 빠르게 간 것일 가능성. 통계 분할표를 더 빠르게 읽고 백서를 더 정확히 해석하는 그 능력이, 이미 정해진 결론을 변호하는 쪽으로 동원되었을 가능성. 이 가능성을 받아들이는 자리에서 다음 챕터로 넘어갈 수 있다.

패턴을 보는 능력이 음모론을 만든다

인간의 인지에서 가장 오래된 능력 중 하나는 패턴 인식이다. 풀숲의 흔들림에서 호랑이를 읽어내는 능력. 진화는 패턴을 과소 발견하는 쪽보다 과잉 발견하는 쪽으로 기울었다. 호랑이를 못 보면 죽지만, 없는 호랑이를 본 사람은 그저 한 번 더 도망쳤을 뿐이다.

2008년 노스웨스턴대학의 제니퍼 휘트슨(Jennifer Whitson)과 애덤 갈린스키(Adam Galinsky)는 Science에 한 편의 논문을 실었다. 제목이 곧 결론이다. Lacking Control Increases Illusory Pattern Perception. 6개의 실험에서 통제감을 잃은 참가자들은 잡음 화면에서 존재하지 않는 이미지를 더 자주 보고했고, 주식 차트의 무작위 변동에서 환영적 상관관계를 더 자주 발견했으며, 음모론을 더 잘 받아들였다.

통제감이 결여되면, 무작위 또는 무관한 자극들의 집합에서 일관되고 의미 있는 상호관계를 식별해내는 환영적 패턴 인식이 증가한다.

— Whitson & Galinsky (2008), Science

2018년 암스테르담의 얀빌렘 판프로이옌(Jan-Willem van Prooijen) 연구팀은 한 걸음 더 갔다. 음모론 신봉은 동전 던지기 무작위 열에서 패턴을 보는 경향, 추상화 그림에서 형태를 읽어내는 경향과 측정 가능한 크기로 상관했다. 음모론은 무지의 산물이 아니라 패턴 인식의 과잉이 만들어내는 풍경이라는 그림이 학계에 정착했다.

여기에 챕터 3을 얹어 보면, 패턴을 과잉으로 잘 보는 똑똑한 사람일수록 통제감을 잃었을 때 만들어내는 음모론적 서사가 더 정교하다. 단순한 "누가 뭘 했다더라"가 아니라, 출처 링크와 통계와 그래프와 시간선이 정교하게 짜인 한 시간짜리 영상이 나온다.

한국의 한 풍경을 겹쳐 본다. 2024년 12월 비상계엄 정국 이후 한국 사회에서 부정선거 음모론이 권력 심장부에서 발화했다. 그 진위를 이 글에서 판단하지는 않는다. 다만 그 이후 한국 매체들이 보도한 한 가지 통계는 적어 둘 만하다. 시사저널 2025년 12월의 한 진단 기사는 2030 청년층이 60대 이상에 버금가는 비율로 부정선거 음모론에 가담하고 있다는 사실을 짚었다. "음모론은 못 배운 노인의 것"이라는 통념을 정면으로 깬다. 같은 기사가 전문가들에게서 끌어낸 세 요인 — 제도권 신뢰 추락, 사회·경제 불안, 알고리즘 확증편향 — 은 그대로 휘트슨의 통제감 상실, 케이헌의 정체성 보호 인지, 판프로이옌의 패턴 과잉이 한 화면 위에서 동시에 작동한 결과로 읽힌다.

코인 시장도 같은 그림을 다른 도메인에서 그린다. 한국의 70대 이상 가상자산 투자자는 2022년 약 3만 명에서 2025년 8월 말 11만 6,000명으로 약 4배 늘었고, 보유 금액은 1,902억 원에서 약 2조 6천억 원으로 13배 이상 폭증했다. 2022년 테라·루나 사태로 약 20만 명의 한국 피해자가 발생했지만, 그것이 시장 진입의 경고로 기능한 흔적은 통계에 거의 없다. 백서를 읽고 차트를 분석하고 텔레그램에서 토론하는 합리적 행동들이, 이미 정해진 결론을 향한 변호 도구가 되는 풍경이다.

알고리즘은 범인이 아니라 공범이다

여기까지 오면 자연스러운 통념이 떠오른다. "알고리즘 때문이다." 유튜브가, 페이스북이 우리에게 맞춤 정보만 던지고 반대 정보는 차단해서 우리를 양극화시켰다는 그림이다. 2011년 일라이 패리저(Eli Pariser)의 책 The Filter Bubble이 정착시킨 이 통념은 이후 대중 담론의 기본값이 되었다.

직관적이긴 하지만, 지난 10년 동안 누적된 대규모 실증 연구들은 그 효과 크기가 통념보다 훨씬 작다는 쪽으로 일관되게 모인다. 2015년 Science에 실린 페이스북 데이터 분석에서, 백시·메싱·애더믹은 1,010만 명의 노출·클릭 로그를 분석한 끝에 알고리즘이 만든 노출 편향보다 사용자 본인의 친구 선택과 클릭 선택이 더 큰 영향을 준다는 결과를 내놓았다.

2023년 Nature에 실린 무작위 배정 실험은 한 걸음 더 갔다. 미시간대학 나이언과 다트머스의 게스 등 연구진이 23,377명의 페이스북 사용자를 무작위 배정해 동질 정보 노출을 약 3분의 1 줄이는 개입을 3개월 동안 진행했다.

이 개입은 교차 출처에 대한 노출을 늘리고 무례한 표현에 대한 노출을 줄였으나, 정서적 양극화·이념적 극단성·후보자 평가·허위 주장에 대한 신뢰를 포함한 8개의 사전등록 태도 측정치에서 측정 가능한 효과가 없었다.

— Nyhan, Guess et al. (2023), Nature

23,377명을 3개월간 알고리즘을 실제로 조작했는데도 양극화 지표 8개에서 측정 가능한 효과가 없었다. 알고리즘이 무엇을 시작하는 것이 아니라, 우리가 이미 하고 있던 동기 추론을 살짝 거든다는 그림에 가깝다. 챕터 2의 1979년 실험이 알고리즘 없이도 태도 양극화를 보여 줬다는 사실이 여기서 다시 호응한다.

한국언론진흥재단의 2024 소셜미디어 이용자 조사에 따르면 뉴스용 1순위 SNS는 유튜브 60.1%이고, 같은 보고서는 알고리즘의 확증편향 강화를 지적한다. 알고리즘의 영향이 없다고 말하려는 것이 아니다. 다만 인간 인지의 기본 동작이 이미 만들어 둔 양극화의 토대 위에서 알고리즘이 작동한다는 점을 잊지 말자는 것이다. "내가 양극화된 게 아니라 알고리즘이 나를 양극화시켰다"는 한 줄은, 챕터 3에서 본 자기 진영을 변호하는 정교한 논변의 또 다른 형태다. 알고리즘은 범인이 아니라 공범이다.

합리적이려 애쓰지 말고 반대를 강하게 만들어라

여기까지의 풍경은 어떤 의미에서 절망적이다. 확증편향은 기본 동작이고, 같은 증거는 의견을 더 벌리며, 똑똑할수록 더 정교하게 자기를 속이고, 알고리즘을 꺼도 우리는 자기 신념 쪽으로 흐른다. 가장 정직한 답부터 적자. 확증편향에서 완전히 벗어나는 방법은 없다. 다만 조금 다르게 보는 방법은 있다.

첫째는 적극적 열린 사고(Active Open-Minded Thinking, AOT)다. 펜실베이니아대학의 조너선 배런(Jonathan Baron)이 개념화하고, 스타노비치와 토플락이 2023년 13문항 척도로 정리한 사고 성향이다. 핵심 항목 몇 개만 옮기면 이렇다.

사람은 자기 의견과 어긋나는 증거도 늘 고려해야 한다. 마음을 바꾸는 것은 나약함의 신호다. (역채점) 직관은 의사결정의 최선의 가이드다. (역채점)

— Stanovich & Toplak (2023), Actively Open-Minded Thinking and Its Measurement

흥미롭게도 AOT 점수는 IQ와 약하게만 상관한다. 똑똑한 사람이 자동으로 AOT가 높지 않다. 별개의 성향이다. 챕터 3의 "지능과 합리성은 다른 능력이다"가 여기서 한 번 더 확인된다.

둘째는 사전 부검(pre-mortem)이다. 의사결정 심리학자 게리 클라인(Gary Klein)이 2007년 Harvard Business Review에 정리한 기법은 단순하다. 결정을 내리기 전에 그 결정이 이미 실패했다고 가정하고, 이유를 거꾸로 추적한다. 클라인이 인용한 한 연구는 이미 일어났다고 상상하는 사건이 일어날지 모른다고 상상하는 사건보다 실패 원인을 약 30% 더 많이 식별해낸다고 보고했다. 코인 결정 앞에서 "왜 위험할까"보다 "전 재산을 넣고 3년 뒤 모두 잃었다. 왜 그렇게 됐을까"를 5분 자유 서술로 적어 보는 일이 한 가지 작은 도구가 된다.

셋째는 스틸매닝(steelmanning)이다. 허수아비(strawman)의 반대로, 상대의 논변을 본인이 들어도 만족할 만큼 강하게 재구성한 다음 그 강한 형태와 마주하는 기법이다. 음모론 영상의 약한 한 대목을 골라 비웃기는 쉽다. 그 영상의 가장 강한 한 줄을 정직하게 골라내 자기 입장을 다시 점검하는 일은 어렵다. 디지털 토론에서 거의 사라진 기술이지만, 태도 양극화에서 빠져나오는 거의 유일한 길이다.

마지막으로 메타적인 한 자락. 한때 학계에서 자주 인용되던 backfire effect — 자기 신념에 어긋나는 정정 정보를 받으면 신념이 오히려 강화된다는 2010년 가설 — 은 후속 대규모 실험에서 일관된 재현에 실패했다. 우드와 포터(2019)가 5만 2천여 명을 대상으로 한 Political Behavior 연구에서 36개 정치 사실 진술 가운데 backfire가 관찰된 것은 거의 없었다. 최근의 합의는 "정정은 대체로 효과가 있고, 다만 그 크기가 작다" 쪽에 가깝다. 이 단락을 일부러 적어 두는 이유가 있다. 가장 유명한 발견조차 후속 데이터로 깎아 보는 자리에 이 글 자신을 한 칸 두고 싶기 때문이다.

마무리

처음의 두 카톡방으로 잠시 돌아간다. 부정선거 음모론 영상을 정성스럽게 정리해 보낸 명문대 출신 지인, 백서를 두 번이나 정독하고 전 재산을 코인에 넣은 친구. 이 글을 다 쓴 지금, 그 두 사람을 "멍청한 사람"이라고 부르기는 더 어려워졌다. 어쩌면 그들의 똑똑함이 그들을 그 자리로 더 빠르게 데려갔다.

이 글이 가장 조심한 한 가지는, "나는 똑똑하니까 저들과 다르다"는 결론으로 미끄러지지 않는 것이었다. 챕터 3이 가장 강하게 부정한 결론이 정확히 그것이다. 케이헌의 발견은 음모론 카톡을 받은 지인에게만이 아니라, 이 글을 읽고 가장 강하게 고개를 끄덕인 독자에게도, 이 글의 저자에게도 똑같이 적용된다.

그래서 정답을 내지 않는다. 다만 한 줄만 적어 두면 이렇게 된다. 확증편향에서 완전히 벗어날 수는 없다. 다만 내가 가장 확신할 때가 가장 위험하다는 작은 의심을 한 칸 켜 둘 수는 있다. 그 한 칸이 켜져 있는 자리에서 다음 음모론과 다음 사기가 도착할 때, "나는 다를 거라고" 믿는 자동성이 조금 늦게 발화한다.

마지막으로 한 가지 질문만 남겨 둔다. 지금 이 글을 다 읽고 가장 강하게 고개를 끄덕인 단락이 어디였는지 한 번 떠올려 보자. 그리고 잠시 멈춰 본다. 그 단락이 정말 옳아서 끄덕였는지, 아니면 내가 이미 그렇게 믿고 있어서 끄덕였는지. 답은 글 안에 없다. 그 멈춤 자체가 이 글이 줄 수 있는 작은 도구다.

참고

#확증편향#인지심리학#합리성#양극화#음모론