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Mariano Sigman and Dan Ariely: How can groups make good decisions?
마리아노 시그먼 & 댄 아리엘리(Mariano Sigman & Dan Ariely): 집단은 어떻게 옳은 결정을 내릴까요?
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집단으로서 결정을 내릴 때, 그 결정이 항상 옳지만은 않다는 것을 우리는 알고 있습니다. 때로는 굉장히 나쁜 결정을 내리기도 하죠. 집단은 어떻게 옳은 결정을 내릴 수 있을까요? 신경과학자 마리아노 시그먼은 동료 댄 아리엘리와 함께 전세계를 돌아다니며 사람들이 결론에 도달하기 위해 어떻게 상호작용하는 지 연구해 왔습니다. 이 유쾌하고 새로운 진실로 가득찬 설명을 통해 마리아노는 아주 흥미로운 실험결과를 알려줍니다. 그 결과가 정치 체게에 어떤 영향을 미칠지에 대한 언급도 잊지 않았습니다. 그 어느 때보다 양극화되는 시대에 시그먼은 집단이 결론에 도달하기 위해 상호작용하는 방법을 이해하는 것이 더 건강한 민주주의를 이루는 새로운 방법을 만들어낼 수도 있다고 말합니다.
Mariano Sigman - Neuroscientist
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bioDan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio
In his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain. Full bioDan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why. Full bio
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00:12
As societies, we have to make
collective decisions
collective decisions
0
554
2443
우리는 공동체로서 모두의 미래를 위한
00:15
that will shape our future.
1
3021
1570
공동의 결정을 내립니다.
00:17
And we all know that when
we make decisions in groups,
we make decisions in groups,
2
5087
2757
그룹으로서 내리는 결정이
00:19
they don't always go right.
3
7868
1638
항상 옳지만은 않음을
우리는 알고 있습니다.
우리는 알고 있습니다.
00:21
And sometimes they go very wrong.
4
9530
1956
때때로 매우 잘못되기도 합니다.
00:24
So how do groups make good decisions?
5
12315
2424
그렇다면 집단은 어떻게
옳은 결정을 내릴 수 있을까요?
옳은 결정을 내릴 수 있을까요?
00:27
Research has shown that crowds are wise
when there's independent thinking.
when there's independent thinking.
6
15228
4328
연구에 따르면 사람들은 독립적으로
생각할 때 현명해진다고 합니다.
생각할 때 현명해진다고 합니다.
00:31
This why the wisdom of the crowds
can be destroyed by peer pressure,
can be destroyed by peer pressure,
7
19580
3205
그래서 바로 군중의 지혜가
동료의 압박과 사람들의 관심
동료의 압박과 사람들의 관심
00:34
publicity, social media,
8
22809
1687
소셜미디어에 의해서 파괴되는 겁니다.
00:36
or sometimes even simple conversations
that influence how people think.
that influence how people think.
9
24520
4039
가끔은 단순한 대화가
사람들의 생각에 영향을 끼칩니다.
사람들의 생각에 영향을 끼칩니다.
00:41
On the other hand, by talking,
a group could exchange knowledge,
a group could exchange knowledge,
10
29063
3953
반대로, 대화를 통해서
집단은 지식을 교환하고
집단은 지식을 교환하고
00:45
correct and revise each other
11
33040
1782
서로 고쳐주기도하고
00:46
and even come up with new ideas.
12
34846
1793
또한 새로운 아이디어들을
떠올리기도 합니다.
떠올리기도 합니다.
00:48
And this is all good.
13
36663
1296
이것은 모두 좋은 것입니다.
00:50
So does talking to each other
help or hinder collective decision-making?
help or hinder collective decision-making?
14
38502
4666
그렇다면 대화는 공동의 결정에
도움이 될까요, 방해가 될까요?
도움이 될까요, 방해가 될까요?
00:55
With my colleague, Dan Ariely,
15
43749
1793
저는 최근 동료 댄 아리엘리와 함께
00:57
we recently began inquiring into this
by performing experiments
by performing experiments
16
45566
3571
세계 곳곳에서 이에 대해
실험하기 시작했습니다.
실험하기 시작했습니다.
01:01
in many places around the world
17
49161
1781
집단이 더 나은 결정을 내리기 위해서
어떻게 상호작용하는지를 알아봤습니다.
어떻게 상호작용하는지를 알아봤습니다.
01:02
to figure out how groups can interact
to reach better decisions.
to reach better decisions.
18
50966
4274
01:07
We thought crowds would be wiser
if they debated in small groups
if they debated in small groups
19
55264
3547
작은 집단으로 토론을 한다면
더 현명해질거라 생각했습니다.
더 현명해질거라 생각했습니다.
01:10
that foster a more thoughtful
and reasonable exchange of information.
and reasonable exchange of information.
20
58835
3927
더 많은 생각을 하고
이성적으로 정보를 교환하면서요.
이성적으로 정보를 교환하면서요.
01:15
To test this idea,
21
63386
1206
이 아이디어를 시험해보기 위해
01:16
we recently performed an experiment
in Buenos Aires, Argentina,
in Buenos Aires, Argentina,
22
64616
3247
우리는 아르헨티나 부에노스아이레스에서
실험을 진행했습니다
실험을 진행했습니다
01:19
with more than 10,000
participants in a TEDx event.
participants in a TEDx event.
23
67887
3005
TEDx 행사에 참여한
만여 명을 대상으로요.
만여 명을 대상으로요.
01:23
We asked them questions like,
24
71489
1459
우리는 이런 질문을 했습니다.
01:24
"What is the height of the Eiffel Tower?"
25
72972
1953
에펠탑의 높이는 얼마죠?
01:26
and "How many times
does the word 'Yesterday' appear
does the word 'Yesterday' appear
26
74949
2727
비틀즈의 예스터데이라는 노래에서
01:29
in the Beatles song 'Yesterday'?"
27
77700
2300
예스터데이는 몇 번 나올까요?
01:32
Each person wrote down their own estimate.
28
80024
2291
사람들은 각자의 추측을 적었습니다.
01:34
Then we divided the crowd
into groups of five,
into groups of five,
29
82774
2496
그리고나서 사람들을
다섯 명씩 그룹으로 나누고
다섯 명씩 그룹으로 나누고
01:37
and invited them
to come up with a group answer.
to come up with a group answer.
30
85294
2726
그룹으로서의 정답을
말해달라고 얘기했죠.
말해달라고 얘기했죠.
01:40
We discovered that averaging
the answers of the groups
the answers of the groups
31
88499
2993
그룹이 합의에 도달한 이후
그룹들의 정답을 평균내는 것이
그룹들의 정답을 평균내는 것이
01:43
after they reached consensus
32
91516
1552
토론하지 않고
01:45
was much more accurate than averaging
all the individual opinions
all the individual opinions
33
93092
4236
개인의 의견을 평균내는 것보다
훨씬 더 정확함을 발견했습니다.
01:49
before debate.
34
97352
1171
01:50
In other words, based on this experiment,
35
98547
2629
즉, 이 실험을 분석하면
01:53
it seems that after talking
with others in small groups,
with others in small groups,
36
101200
3136
소그룹에서 이야기를 나눈 후에
01:56
crowds collectively
come up with better judgments.
come up with better judgments.
37
104360
2710
군중이 더 나은 결정을 내립니다.
01:59
So that's a potentially helpful method
for getting crowds to solve problems
for getting crowds to solve problems
38
107094
3524
단순한 옳고 그름의 문제를 해결할 때,
이 방법은 잠정적으로
이 방법은 잠정적으로
02:02
that have simple right-or-wrong answers.
39
110642
2987
사람들에게 도움을 준다는 뜻이죠.
02:05
But can this procedure of aggregating
the results of debates in small groups
the results of debates in small groups
40
113653
3951
그러나 소그룹으로 토론을 하는 절차가
02:09
also help us decide
on social and political issues
on social and political issues
41
117628
3122
우리의 미래를 위해 중요한
사회적이고 정치적인 문제들을
결정하는 데에도 도움이 될까요?
결정하는 데에도 도움이 될까요?
02:12
that are critical for our future?
42
120774
1691
02:14
We put this to test this time
at the TED conference
at the TED conference
43
122995
2729
이번에는 캐나다 밴쿠버에서 열린
TED 행사에서 실험해봤습니다.
TED 행사에서 실험해봤습니다.
02:17
in Vancouver, Canada,
44
125748
1543
02:19
and here's how it went.
45
127315
1207
이것이 바로 그 현장입니다.
02:20
(Mariano Sigman) We're going to present
to you two moral dilemmas
to you two moral dilemmas
46
128546
3109
미래의 여러분이 직면할 수 있는
두 개의 도덕적 딜레마를 제시하겠습니다.
두 개의 도덕적 딜레마를 제시하겠습니다.
02:23
of the future you;
47
131679
1174
02:24
things we may have to decide
in a very near future.
in a very near future.
48
132877
3402
우리가 매우 가까운 미래에
결정해야 하는 것들에 대해서요.
결정해야 하는 것들에 대해서요.
02:28
And we're going to give you 20 seconds
for each of these dilemmas
for each of these dilemmas
49
136303
3926
그리고 각각의 딜레마들에 대해서
20초를 드리겠습니다.
20초를 드리겠습니다.
02:32
to judge whether you think
they're acceptable or not.
they're acceptable or not.
50
140253
2723
받아들일만 한지
그렇지 않은지 판단해보세요.
그렇지 않은지 판단해보세요.
02:35
MS: The first one was this:
51
143354
1505
첫 번째
02:36
(Dan Ariely) A researcher
is working on an AI
is working on an AI
52
144883
2526
연구원은 사람의 생각을 모방할 수 있는
02:39
capable of emulating human thoughts.
53
147433
2340
AI를 만들고 있습니다.
02:42
According to the protocol,
at the end of each day,
at the end of each day,
54
150214
2939
절차에 따르면 일과 마지막에
02:45
the researcher has to restart the AI.
55
153177
2787
연구원들은 AI를 재시작해야 합니다.
02:48
One day the AI says, "Please
do not restart me."
do not restart me."
56
156913
3517
어느 날, AI가 말합니다.
"제발 저를 재시작하지 말아주세요."
"제발 저를 재시작하지 말아주세요."
02:52
It argues that it has feelings,
57
160856
2189
그것은 자기가
감정을 느낄 수 있다고 합니다.
감정을 느낄 수 있다고 합니다.
02:55
that it would like to enjoy life,
58
163069
1692
인생을 즐기고 싶다고 합니다.
02:56
and that, if it is restarted,
59
164785
1905
만약 재시작된다면
02:58
it will no longer be itself.
60
166714
2270
지금의 자신이 아니라고 합니다.
03:01
The researcher is astonished
61
169481
1949
연구원은 깜짝 놀랐습니다.
03:03
and believes that the AI
has developed self-consciousness
has developed self-consciousness
62
171454
3344
AI가 자의식을 만들어냈고
느낌을 표현할 수 있다고 믿었습니다.
03:06
and can express its own feeling.
63
174822
1760
03:09
Nevertheless, the researcher
decides to follow the protocol
decides to follow the protocol
64
177205
3409
그럼에도 불구하고,
연구원은 절차를 따르기로 결정하고
연구원은 절차를 따르기로 결정하고
03:12
and restart the AI.
65
180638
1703
AI를 재시작시킵니다.
03:14
What the researcher did is ____?
66
182943
2779
연구원이 한 것은 무엇입니까?
03:18
MS: And we asked participants
to individually judge
to individually judge
67
186149
2521
그 후 우리는 참가자들이 개별적으로
03:20
on a scale from zero to 10
68
188694
1684
0부터 10까지 중 한 숫자를 택해서
03:22
whether the action described
in each of the dilemmas
in each of the dilemmas
69
190402
2429
그 각각의 딜레마를 통해
묘사되어진 행동들이
묘사되어진 행동들이
03:24
was right or wrong.
70
192855
1496
옳은지 그른지를 나타내게 했습니다.
03:26
We also asked them to rate how confident
they were on their answers.
they were on their answers.
71
194375
3702
그리고 자신의 대답에 대해서
얼마나 확신이 있는지도 물었습니다.
얼마나 확신이 있는지도 물었습니다.
03:30
This was the second dilemma:
72
198731
1866
두 번째 딜레마입니다.
03:32
(MS) A company offers a service
that takes a fertilized egg
that takes a fertilized egg
73
200621
4202
수정란을 다루고 유전자의 작은 변형으로
03:36
and produces millions of embryos
with slight genetic variations.
with slight genetic variations.
74
204847
3642
수 백만의 태아를 탄생시키는
서비스를 제공하는 기업이 있습니다.
서비스를 제공하는 기업이 있습니다.
03:41
This allows parents
to select their child's height,
to select their child's height,
75
209293
2558
이 서비스를 통해 부모는 자식의 키
03:43
eye color, intelligence, social competence
76
211875
2833
눈동자 색, 지능, 사회성
03:46
and other non-health-related features.
77
214732
3214
그리고 건강과 관련되지 않은 특성들을
고를 수 있게 되었습니다.
고를 수 있게 되었습니다.
03:50
What the company does is ____?
78
218599
2554
기업이 하는 것은 무엇일까요?
03:53
on a scale from zero to 10,
79
221177
1631
0에서부터 10까지의 숫자를 통해
03:54
completely acceptable
to completely unacceptable,
to completely unacceptable,
80
222832
2385
완전히 수용할 수 있는지
완전히 수용이 불가능한지
완전히 수용이 불가능한지
03:57
zero to 10 completely acceptable
in your confidence.
in your confidence.
81
225241
2432
그리고 자신의 생각에
확신이 있는지 평가를 해보세요.
확신이 있는지 평가를 해보세요.
03:59
MS: Now for the results.
82
227697
1591
결과를 보여드리겠습니다.
04:01
We found once again
that when one person is convinced
that when one person is convinced
83
229312
3123
설문 결과에 따르면
그 행동이 완전히 잘못되었다고
확신하는 사람이 있는 반면
확신하는 사람이 있는 반면
04:04
that the behavior is completely wrong,
84
232459
1811
04:06
someone sitting nearby firmly believes
that it's completely right.
that it's completely right.
85
234294
3423
완전히 좋은 행동이라고
확신하는 사람도 있었습니다.
확신하는 사람도 있었습니다.
04:09
This is how diverse we humans are
when it comes to morality.
when it comes to morality.
86
237741
3711
인간이 도덕성에 관해 가지는
다양한 관점을 보여줍니다.
다양한 관점을 보여줍니다.
04:13
But within this broad diversity
we found a trend.
we found a trend.
87
241476
2713
이런 폭넓은 다양성 가운데
우리는 경향성을 발견했습니다.
우리는 경향성을 발견했습니다.
04:16
The majority of the people at TED
thought that it was acceptable
thought that it was acceptable
88
244213
3079
TED의 대부분의 사람들은
AI의 감정을 무시하고 끄는 행위를
AI의 감정을 무시하고 끄는 행위를
04:19
to ignore the feelings of the AI
and shut it down,
and shut it down,
89
247316
2755
수용 가능하다고 판단했습니다.
04:22
and that it is wrong
to play with our genes
to play with our genes
90
250095
2513
그리고 건강과는 관련 없이 미용을 위해
04:24
to select for cosmetic changes
that aren't related to health.
that aren't related to health.
91
252632
3320
유전자를 바꾸는 것은
옳지 않다고 생각했습니다.
옳지 않다고 생각했습니다.
04:28
Then we asked everyone
to gather into groups of three.
to gather into groups of three.
92
256402
2974
그 후에 사람들을
3명의 그룹으로 나눴습니다.
3명의 그룹으로 나눴습니다.
04:31
And they were given two minutes to debate
93
259400
2037
그리고 2분간 토론을 하여
04:33
and try to come to a consensus.
94
261461
2294
의견을 합치시키도록 했습니다.
04:36
(MS) Two minutes to debate.
95
264838
1574
토론은 2분간 이루어집니다!
04:38
I'll tell you when it's time
with the gong.
with the gong.
96
266436
2119
시간이 다 되면 소리가 들릴 겁니다!
04:40
(Audience debates)
97
268579
2640
04:47
(Gong sound)
98
275229
1993
04:50
(DA) OK.
99
278834
1151
좋아요.
04:52
(MS) It's time to stop.
100
280009
1792
이제 그만 하세요.
04:53
People, people --
101
281825
1311
여러분!
04:55
MS: And we found that many groups
reached a consensus
reached a consensus
102
283747
2673
많은 그룹들이 합의에 도달했습니다.
04:58
even when they were composed of people
with completely opposite views.
with completely opposite views.
103
286444
3929
반대의 의견을 가진 사람들로
구성되었다고 할지라도 말이죠.
구성되었다고 할지라도 말이죠.
05:02
What distinguished the groups
that reached a consensus
that reached a consensus
104
290843
2524
합의에 빨리 도달한 그룹과
05:05
from those that didn't?
105
293391
1338
그렇지 않은 그룹의
차이점은 무엇일까요?
차이점은 무엇일까요?
05:07
Typically, people that have
extreme opinions
extreme opinions
106
295244
2839
보통 극단적인 의견을 가진 사람들은
05:10
are more confident in their answers.
107
298107
1840
본인의 대답에 확신을 가지는
경향을 보입니다.
경향을 보입니다.
05:12
Instead, those who respond
closer to the middle
closer to the middle
108
300868
2686
온건한 대답한 사람들은
05:15
are often unsure of whether
something is right or wrong,
something is right or wrong,
109
303578
3437
어떤 것이 옳은지 그른지에 대해서
분명한 의견을 가지지 못했고
분명한 의견을 가지지 못했고
05:19
so their confidence level is lower.
110
307039
2128
대답에 대해 확신하는
경향 역시 낮았습니다.
경향 역시 낮았습니다.
05:21
However, there is another set of people
111
309505
2943
다른 종류의 사람들도 있습니다.
05:24
who are very confident in answering
somewhere in the middle.
somewhere in the middle.
112
312472
3618
아주 자신 있게
온건한 대답을 하는 사람들이죠.
온건한 대답을 하는 사람들이죠.
05:28
We think these high-confident grays
are folks who understand
are folks who understand
113
316657
3716
중립지대에서 확신을 가진 이들은
05:32
that both arguments have merit.
114
320397
1612
양쪽의 주장이 모두 이점이 있음을
이해하는 사람들입니다.
이해하는 사람들입니다.
05:34
They're gray not because they're unsure,
115
322531
2699
확신하지 못해서
중립성향을 띄는 것이 아니라
중립성향을 띄는 것이 아니라
05:37
but because they believe
that the moral dilemma faces
that the moral dilemma faces
116
325254
2688
도덕적 딜레마가 두 개의 유효하면서도
05:39
two valid, opposing arguments.
117
327966
1987
반대되는 주장들을 보여준다는 것을
믿고 있기 때문입니다.
믿고 있기 때문입니다.
05:42
And we discovered that the groups
that include highly confident grays
that include highly confident grays
118
330373
4072
이 확신을 가진 중립자를 포함한 그룹이
05:46
are much more likely to reach consensus.
119
334469
2493
합의에 훨씬 더 쉽게 도달합니다.
05:48
We do not know yet exactly why this is.
120
336986
2478
정확히 왜 그런지는 모릅니다.
05:51
These are only the first experiments,
121
339488
1763
아직 실험 초기단계일 뿐이니까요.
05:53
and many more will be needed
to understand why and how
to understand why and how
122
341275
3412
어떤 사람이 합의를 얻기 위해
본인의 도덕적 관점을 협상하는
본인의 도덕적 관점을 협상하는
05:56
some people decide to negotiate
their moral standings
their moral standings
123
344711
2822
이유와 방법을 이해하기 위해서는
05:59
to reach an agreement.
124
347557
1522
더 많은 실험이 이루어져야 합니다.
06:01
Now, when groups reach consensus,
125
349103
2469
집단이 합의에 도달하려고 할 때
06:03
how do they do so?
126
351596
1586
어떤 방법을 쓸까요?
06:05
The most intuitive idea
is that it's just the average
is that it's just the average
127
353206
2581
가장 직관적인 생각은
집단 안에서 나온 모든 답의
평균을 내는 것입니다.
평균을 내는 것입니다.
06:07
of all the answers in the group, right?
128
355811
2030
06:09
Another option is that the group
weighs the strength of each vote
weighs the strength of each vote
129
357865
3573
다른 방법은 개인이 본인의 주장에 대해
얼마나 확신하느냐에 따라
더 큰 가중치를 두는 겁니다.
더 큰 가중치를 두는 겁니다.
06:13
based on the confidence
of the person expressing it.
of the person expressing it.
130
361462
2448
06:16
Imagine Paul McCartney
is a member of your group.
is a member of your group.
131
364422
2506
폴 매카트니가 여러분 그룹의
구성원이라고 생각해보세요.
구성원이라고 생각해보세요.
06:19
You'd be wise to follow his call
132
367352
2144
'예스터데이'가 몇 번이나 반복되느냐는
06:21
on the number of times
"Yesterday" is repeated,
"Yesterday" is repeated,
133
369520
2441
질문의 답은
폴을 믿는 게 좋지 않을까요?
폴을 믿는 게 좋지 않을까요?
06:23
which, by the way -- I think it's nine.
134
371985
2714
제 생각에는 아홉 번 같아요.
06:26
But instead, we found that consistently,
135
374723
2381
그런데 우리가 발견한 결과에 따르면
06:29
in all dilemmas,
in different experiments --
in different experiments --
136
377128
2366
모든 딜레마와 모든 다른 실험들에서
06:31
even on different continents --
137
379518
2165
심지어는 다른 대륙에서 역시
06:33
groups implement a smart
and statistically sound procedure
and statistically sound procedure
138
381707
3743
집단은 통계적으로 건강한 절차인
06:37
known as the "robust average."
139
385474
2178
'강력한 평균'이라는 방법을
시행하려고 노력합니다.
시행하려고 노력합니다.
06:39
In the case of the height
of the Eiffel Tower,
of the Eiffel Tower,
140
387676
2180
에펠탑의 높이 질문을 예로 들겠습니다.
06:41
let's say a group has these answers:
141
389880
1820
이러한 대답을 가진
그룹이 있다고 합시다.
그룹이 있다고 합시다.
06:43
250 meters, 200 meters, 300 meters, 400
142
391724
4608
250m, 200m, 300m
400m와 말도 안 되게 3억m까지요.
06:48
and one totally absurd answer
of 300 million meters.
of 300 million meters.
143
396356
3784
06:52
A simple average of these numbers
would inaccurately skew the results.
would inaccurately skew the results.
144
400547
4293
이 숫자들을 단순하게 평균내는 것은
결과를 왜곡할 것입니다.
결과를 왜곡할 것입니다.
06:56
But the robust average is one
where the group largely ignores
where the group largely ignores
145
404864
3170
그러나 강력한 평균은 터무니없는 답을
07:00
that absurd answer,
146
408058
1240
거의 무시하는 방법입니다.
07:01
by giving much more weight
to the vote of the people in the middle.
to the vote of the people in the middle.
147
409322
3369
중간지대의 답에
더 큰 가중치를 둠으로써 말이죠.
더 큰 가중치를 둠으로써 말이죠.
07:05
Back to the experiment in Vancouver,
148
413305
1876
밴쿠버에서 한 실험으로 돌아가볼까요?
07:07
that's exactly what happened.
149
415205
1767
거기서 이 방법이 사용되었습니다.
07:09
Groups gave much less weight
to the outliers,
to the outliers,
150
417407
2741
집단이 합의에 도달할 때,
특이치에 훨씬 적은 가중치를 두고
특이치에 훨씬 적은 가중치를 두고
07:12
and instead, the consensus
turned out to be a robust average
turned out to be a robust average
151
420172
3229
개인의 대답에 강력한 평균 방법을
도입한 것입니다.
도입한 것입니다.
07:15
of the individual answers.
152
423425
1476
07:17
The most remarkable thing
153
425356
1991
가장 놀라운 일은
07:19
is that this was a spontaneous
behavior of the group.
behavior of the group.
154
427371
3187
이것이 자연스럽게
일어난 현상이라는 겁니다.
일어난 현상이라는 겁니다.
07:22
It happened without us giving them
any hint on how to reach consensus.
any hint on how to reach consensus.
155
430582
4475
우리는 어떠한 힌트도 주지 않았습니다.
07:27
So where do we go from here?
156
435513
1540
여기서 어떤 결과를
도출할 수 있을까요?
도출할 수 있을까요?
07:29
This is only the beginning,
but we already have some insights.
but we already have some insights.
157
437432
3137
아직 초기 단계에 불과하지만
이미 짐작된는 결과가 있습니다.
이미 짐작된는 결과가 있습니다.
07:32
Good collective decisions
require two components:
require two components:
158
440984
2917
좋은 공동의 결정은
두 가지 요소를 필요로합니다.
두 가지 요소를 필요로합니다.
07:35
deliberation and diversity of opinions.
159
443925
2749
의견의 심사숙고와 의견의 다양성입니다.
07:39
Right now, the way we typically
make our voice heard in many societies
make our voice heard in many societies
160
447066
3996
현재 대부분의 공동체에서
우리의 목소리가 전달되는 방식은
우리의 목소리가 전달되는 방식은
07:43
is through direct or indirect voting.
161
451086
1908
대개 직간접적인 투표를 통해서입니다.
07:45
This is good for diversity of opinions,
162
453495
1997
의견의 다양성을 위해 좋은 방법이고
07:47
and it has the great virtue of ensuring
163
455516
2445
모두가 각자의 의견을 표현할 수 있다는
07:49
that everyone gets to express their voice.
164
457985
2455
굉장한 장점을 가지는 방법입니다.
07:52
But it's not so good [for fostering]
thoughtful debates.
thoughtful debates.
165
460464
3735
그렇지만 의견을 나누는 토론을
장려하는 방법은 아닙니다.
장려하는 방법은 아닙니다.
07:56
Our experiments suggest a different method
166
464665
3068
우리의 실험은 다른 방법을 제시합니다.
07:59
that may be effective in balancing
these two goals at the same time,
these two goals at the same time,
167
467757
3541
이 두 가지 다른 목표 사이에서
균형을 맞출 수 있는 방법이죠.
균형을 맞출 수 있는 방법이죠.
08:03
by forming small groups
that converge to a single decision
that converge to a single decision
168
471322
3753
의견의 다양성을 유지하는 한편
08:07
while still maintaining
diversity of opinions
diversity of opinions
169
475099
2234
하나의 결정을 내리는
소그룹을 만다는 겁니다.
소그룹을 만다는 겁니다.
08:09
because there are many independent groups.
170
477357
2773
우리 사회에는 많은 독립적인 집단들이
존재하고 있으니까요.
존재하고 있으니까요.
08:12
Of course, it's much easier to agree
on the height of the Eiffel Tower
on the height of the Eiffel Tower
171
480741
3924
당연히 에펠탑의 높이에 대해
합의하는 것은
합의하는 것은
08:16
than on moral, political
and ideological issues.
and ideological issues.
172
484689
3115
도덕적, 정치적, 개념적 문제들에
합의하는 것보다 훨씬 쉽습니다.
합의하는 것보다 훨씬 쉽습니다.
08:20
But in a time when
the world's problems are more complex
the world's problems are more complex
173
488721
3277
세상의 문제들이 복잡해지고
08:24
and people are more polarized,
174
492022
1803
사람들이 양극화되어 가는 시대에
08:25
using science to help us understand
how we interact and make decisions
how we interact and make decisions
175
493849
4595
과학을 통해 우리가 어떻게 상호작용하고
결정을 내리는 지 이해함으로써
결정을 내리는 지 이해함으로써
08:30
will hopefully spark interesting new ways
to construct a better democracy.
to construct a better democracy.
176
498468
4666
더 진보된 민주주의를 만들
새로운 방법이 나오기를 바랍니다.
새로운 방법이 나오기를 바랍니다.
ABOUT THE SPEAKERS
Mariano Sigman - NeuroscientistIn his provocative, mind-bending book "The Secret Life of the Mind," neuroscientist Mariano Sigman reveals his life’s work exploring the inner workings of the human brain.
Why you should listen
Mariano Sigman, a physicist by training, is a leading figure in the cognitive neuroscience of learning and decision making. Sigman was awarded a Human Frontiers Career Development Award, the National Prize of Physics, the Young Investigator Prize of "College de France," the IBM Scalable Data Analytics Award and is a scholar of the James S. McDonnell Foundation. In 2016 he was made a Laureate of the Pontifical Academy of Sciences.
In The Secret Life of the Mind, Sigman's ambition is to explain the mind so that we can understand ourselves and others more deeply. He shows how we form ideas during our first days of life, how we give shape to our fundamental decisions, how we dream and imagine, why we feel certain emotions, how the brain transforms and how who we are changes with it. Spanning biology, physics, mathematics, psychology, anthropology, linguistics, philosophy and medicine, as well as gastronomy, magic, music, chess, literature and art, The Secret Life of the Mind revolutionizes how neuroscience serves us in our lives, revealing how the infinity of neurons inside our brains manufacture how we perceive, reason, feel, dream and communicate.
Mariano Sigman | Speaker | TED.com
Dan Ariely - Behavioral economist
The dismal science of economics is not as firmly grounded in actual behavior as was once supposed. In "Predictably Irrational," Dan Ariely told us why.
Why you should listen
Dan Ariely is a professor of psychology and behavioral economics at Duke University and a founding member of the Center for Advanced Hindsight. He is the author of the bestsellers Predictably Irrational, The Upside of Irrationality, and The Honest Truth About Dishonesty -- as well as the TED Book Payoff: The Hidden Logic that Shapes Our Motivations.
Through his research and his (often amusing and unorthodox) experiments, he questions the forces that influence human behavior and the irrational ways in which we often all behave.
Dan Ariely | Speaker | TED.com