불확실성
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1. 개요
불확실성은 확실성이 결여된 상태를 의미하며, 경제학, 철학, 물리학, 통계학 등 다양한 분야에서 다루어진다. 경제학에서는 프랭크 나이트가 위험과 구분되는 개념으로 불확실성을 처음 사용했으며, 철학에서는 회의론 학파가 불확실성을 중요한 개념으로 다루었다. 물리학에서는 하이젠베르크의 불확정성 원리가 불확실성을 설명하며, 통계학에서는 불확실성을 확률로 측정하고, 인공지능에서는 불확실한 정보를 처리하기 위한 다양한 방법이 사용된다. 언론은 과학적 불확실성을 과장하거나 축소하여 보도할 수 있으며, 이는 대중의 인식에 영향을 미칠 수 있다.
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| 불확실성 | |
|---|---|
| 불확실성 | |
| 개요 | |
| 정의 | 어떤 결과의 가능성, 규모, 시기를 알 수 없는 상황 미래의 사건이나 결과를 정확하게 예측할 수 없는 상태 |
| 원인 | 정보 부족 지식의 한계 복잡한 시스템 예측 불가능한 외부 요인 |
| 관련 분야 | 경제학 심리학 철학 통계학 물리학 공학 인공지능 |
| 유형 | |
| 인식론적 불확실성 | 지식이나 정보 부족으로 인한 불확실성 관찰 및 측정이 불가능한 상황에서 발생 |
| 존재론적 불확실성 | 사건의 본질적인 불확실성 예측 불가능한 요인으로 인한 불확실성 |
| 경제학에서의 불확실성 | |
| 영향 | 투자 및 소비 의사 결정에 영향 경제 성장 둔화 경제 위기 가능성 증가 |
| 측정 | 변동성 지수 신뢰도 지표 경제 예측 모델 |
| 심리학에서의 불확실성 | |
| 영향 | 불안, 스트레스, 우울증 등 심리적 문제 유발 인지적 편향 및 오류 발생 |
| 대처 | 정보 수집 예측 시나리오 구성 인지 행동 치료 |
| 통계학에서의 불확실성 | |
| 표현 | 확률 신뢰 구간 분산 표준 편차 |
| 모형화 | 베이즈 추론 몬테카를로 방법 |
| 인공지능에서의 불확실성 | |
| 처리 | 확률론적 추론 퍼지 논리 기계 학습 강화 학습 |
| 적용 | 자율 주행 로봇 공학 자연어 처리 |
| 불확실성의 관리 | |
| 위험 관리 | 불확실성에 따른 위험을 평가하고 관리하는 체계적인 방법 보험, 헤징, 분산 투자 등 |
| 의사 결정 | 다양한 불확실성 상황에서 최적의 결정을 내리기 위한 전략 기대 가치 분석, 의사 결정 나무 등 |
| 정보 수집 및 분석 | 최대한 많은 정보를 수집하고 분석하여 불확실성 감소 데이터 분석, 예측 모델링 등 |
| 유연성 및 적응력 | 변화하는 상황에 유연하게 대처하고 적응하는 능력 계획 변경, 신속한 의사 결정 등 |
| 철학적 관점 | |
| 인식론 | 지식의 본질과 한계에 대한 고찰 불확실성 하에서의 지식 획득 문제 |
| 윤리학 | 불확실한 상황에서의 도덕적 책임과 행동 결과 예측의 불확실성과 윤리적 판단 |
| 기타 | |
| 참조 | 인공지능 소개 (Udacity) |
| 참조 | 불확실성이 경제성장에 미치는 영향 (한국은행) |
2. 경제학에서의 불확실성
경제학에서 불확실성은 미래를 정확히 예측할 수 없는 상태를 의미하며, 이는 합리적인 선택을 어렵게 만든다. 프랭크 나이트는 경제학에 불확실성이라는 표현을 처음 사용하면서, 불확실성과 위험(risk) 개념을 엄밀하게 구분하고자 했다.[54][56] 그는 '위험'이라는 단어가 일상 대화부터 경제 토론까지 너무 넓게 사용되어 오해가 있을 수 있으므로, 경제학에서는 '불확실성'이라는 단어를 사용하는 것이 더 적절하다고 주장했다.[57]
나이트는 측정 가능한 불확실성, 즉 '위험'은 측정 불가능한 불확실성과는 근본적으로 다르다고 보았다. 그는 "측정 가능한 불확실성, 즉 우리가 사용하는 용어로 '위험'은 측정 불가능한 불확실성과 너무 다르기 때문에 사실상 불확실성이 전혀 아니다"라고 말했다.[13]
일반적으로 불확실성은 확실성의 부재, 즉 현재 상태, 미래 결과 등 가능한 결과를 정확하게 설명할 수 없는 제한된 지식의 상태를 의미한다.[2]
의사결정 이론, 통계학 등에서는 불확실성, 위험, 그리고 그 측정을 다음과 같이 정의한다.
- 불확실성: 확실성의 부재. 현재 상태, 미래 결과 등을 정확하게 설명할 수 없는 제한된 지식의 상태.
- 불확실성의 측정: 각 가능한 상태 또는 결과에 확률을 할당한 집합. 연속 변수에 대한 확률 밀도 함수 적용을 포함한다.[33]
- 2차 불확실성: 확률에 대한 확률 밀도 함수로 표현되는 불확실성.[34][35] 주관적 논리적 의견에는 이러한 종류의 불확실성이 있다.
- 위험: 일부 가능한 결과가 바람직하지 않은 영향 또는 심각한 손실을 초래하는 불확실한 상태.
- 위험의 측정: 몇 가지 가능한 결과가 손실인 측정된 불확실성의 집합, 그리고 그 손실의 크기. 연속 변수에 대한 손실 함수도 포함한다.[37][38][39]
나이트는 알려진 위험은 기대 확률 분포를 가지므로 보험을 통해 대비할 수 있지만, 알려지지 않은 위험은 확률 분포를 알 수 없어 기업 의사결정에 큰 위험을 초래할 수 있다고 지적했다.
2. 1. 프랭크 나이트의 불확실성
프랭크 나이트는 불확실성을 측정 가능한 위험(risk)과 측정 불가능한 불확실성(uncertainty)으로 구분했다.[54][56][57][58] 그는 측정 불가능한 불확실성을 '나이트식 불확실성(Knightian uncertainty)'이라고 칭하며,[12] 이는 경제 주체의 의사 결정에 큰 영향을 미친다고 주장했다. 나이트는 알려진 위험은 보험을 통해 대비할 수 있지만, 알려지지 않은 위험은 예측할 수 없기 때문에 기업 의사 결정에 매우 위험하다고 지적했다.2. 2. 불확실성과 위험
경제학에서 프랭크 나이트는 위험과 불확실성을 구분했다.[54] 그는 위험은 사건 발생 확률을 알 수 있는 경우로, 불확실성은 발생 확률조차 알 수 없는 경우로 정의했다.[58] 나이트는 '위험'이라는 단어가 일상 대화부터 경제 토론까지 너무 넓게 사용되어 오해가 있을 수 있으므로, 경제학에서는 '불확실성'이라는 단어를 사용하는 것이 더 적절하다고 주장했다.[57]Frank Knight영어는 1921년에 저서 ''위험, 불확실성, 그리고 이윤''에서 다음과 같이 말했다.[13]
나이트는 알려진 위험은 기대 확률 분포를 가지므로 보험을 통해 대비할 수 있지만, 알려지지 않은 위험은 확률 분포를 알 수 없어 기업 의사결정에 큰 위험을 초래할 수 있다고 지적했다.
일반적으로 과거 데이터 등을 통해 미래를 예측할 수 있는 경우를 '위험'이라 하고, 예측조차 불가능한 경우를 '불확실성'이라 한다. 금융 공학에서는 위험을 헤지(hedge)할 수 있다. 그러나 수학에서는 확률론을 통해 불확실성을 다루며, 불확실성과 위험을 구분하지 않는다.
2. 3. 학자들의 견해
프랭크 나이트는 불확실성(uncertainty)과 위험(risk)을 구분했다. 그는 불확실성은 측정 불가능하고 계산할 수 없는 지식 부족을 의미하며, 명확한 통계 자료가 없어 확률 측정이 불가능하다고 보았다. 이를 나이트식 불확실성(Knightian uncertainty)이라고 부른다.[12] 그는 "알려진 위험을 감수하는 것에 대한 보상과 그 가치 자체가 알려지지 않은 위험을 감수하는 것에 대한 보상 사이에는 근본적인 차이가 있다"고 말했다.[13]나카노 고시(中野剛志)는 산업 발전에는 '''변동성'''(볼러틸리티)이 낮아야 한다고 주장한다. 그는 불확실성이 혁신을 낳는 측면도 있지만, 결과를 예측하기 어려워 투자가 성립되지 않는 경우가 많다고 지적한다. 따라서 혁신은 오히려 불확실성이 낮은 경우에 발생한다고 본다.
도오메 타쿠세이(堂目卓生)는 시장 경쟁에서 불확실성 때문에 운이 크게 작용하여 불공평한 결과가 초래될 수 있다고 지적한다. 그는 이러한 폐해를 최소화하기 위해 노력해야 한다고 주장한다.
3. 철학에서의 불확실성
철학에서 불확실성은 확실성이 결여된 상태로, 논리적, 물리적, 수학적으로 예상할 수 있는 상태를 뜻한다. 고틀로프 프레게는 철학에서 처음으로 확실성에 의문을 제기했고, 쿠르트 괴델은 가장 간단한 산수를 제외한 모든 것이 확실성을 갖는다고 주장했다.[59] 반면 위험은 장차 일어날 수도 있는 원치 않는 사건 중 예상할 수 있는 사건을 의미한다.[60]
3. 1. 고대 철학
서양 철학에서 불확실성을 처음으로 받아들인 철학자는 피론[29]이며, 이는 헬레니즘 철학의 피론주의와 아카데미아 회의주의를 낳았고, 이들은 최초의 회의론 학파였다. 아포리아와 아카탈렙시아는 불확실성에 대한 고대 그리스 철학의 핵심 개념이다.[53]3. 2. 도덕적 불확실성
윌리엄 맥어스킬은 도덕적 불확실성 개념을 논의했다.[30] 도덕적 불확실성이란 "어떤 도덕 이론에 대한 확신이 부족할 때 어떻게 행동해야 하는지에 대한 불확실성, 그리고 이러한 불확실성을 고려하여 우리가 어떻게 행동해야 하는지에 대한 연구"이다.[31]4. 물리학에서의 불확실성
물리학에서 불확실성은 양자 역학의 핵심 원리인 불확정성 원리로 설명된다. 하이젠베르크는 전자의 위치와 운동량을 동시에 정확하게 측정하는 것은 불가능하다고 보았다. 전자의 위치를 정확히 측정하기 위해 빛을 빠르게 쏘면 빛의 입자인 광양자에 전자가 부딪혀 위치가 왜곡되는 반면, 빛을 느리게 쏘면 시간차가 발생해 원자핵 주위를 도는 전자의 위치를 정확히 알 수 없기 때문이다. 빛의 전이차가 큰 궤도에서는 대응원리로 설명이 가능했지만, 작은 궤도에서는 대응원리만으로 전자의 위치를 설명할 수 없었다. 전자가 궤도를 이동하는 전이로 인해 에너지가 방출되면서 빛이 발생하는 것이 명확해지기 때문이다. 하이젠베르크는 전이성분을 위치성분으로 간주하고 뉴턴의 운동방정식에 전이성분의 값을 대입하였다.[61]
4. 1. 하이젠베르크의 불확정성 원리
베르너 하이젠베르크는 전자의 위치와 운동량을 동시에 정확하게 측정하는 것은 불가능하다는 불확정성 원리를 제시했다.[61] 이는 고전 물리학의 결정론적 세계관을 부정하고, 미시 세계의 현상을 확률적으로 설명하는 양자 역학의 기초가 되었다.전자의 위치를 정확히 측정하기 위해 빛을 빠르게 쏘면 빛의 입자인 광양자에 전자가 부딪혀 위치가 왜곡되는 반면, 빛을 느리게 쏘면 시간차가 발생해 원자핵 주위를 도는 전자의 위치를 정확히 알 수 없다. 따라서 전자의 정확한 위치 측정은 불가능하다. 빛의 전이차가 큰 궤도에서는 대응원리로 설명이 가능했지만, 작은 궤도에서는 대응원리만으로 전자의 위치를 설명할 수 없었다. 전자가 궤도를 이동하는 전이로 인해 에너지가 방출되면서 빛이 발생하는 것이 명확해지기 때문이다. 하이젠베르크는 전이성분을 위치성분으로 간주하고 뉴턴의 운동방정식에 전이성분의 값을 대입하였다.[61]
5. 통계학 및 기타 정량적 분야에서의 불확실성
의사결정 이론, 통계학 등 정량적 분야에서는 불확실성, 위험, 그리고 그 측정을 다음과 같이 정의한다.
- 과학적 모델링에서 미래 사건 예측의 기대값 범위를 이해해야 할 때 불확실성이 사용된다.
- 컴퓨터 과학, 특히 데이터 관리에서 불확실한 데이터는 흔하며, 불확실한 데이터베이스 내에서 모델링 및 저장될 수 있다.
- 최적화에서 불확실성은 사용자가 최적화 절차의 결과를 완전히 제어하지 못하는 상황을 설명한다.
- 일기 예보에서는 일기 예보의 불확실성 정도에 대한 데이터를 포함하는 것이 일반적이다.
- 과학 및 공학 표기법에서 불확실성 또는 오차는 물리적으로 의미 있는 자릿수( 유효숫자)로만 표현되어야 한다. 모든 측정에는 불확실성이 포함되며, 그 정도는 측정에 사용된 기기나 기술에 따라 달라진다. 계산된 값은 측정값의 불확실성과 계산에 사용된 방정식에 따라 어느 정도의 불확실성을 갖는다.[27]
- 물리학에서 하이젠베르크의 불확정성 원리는 현대 양자 역학의 기초를 형성한다.[17]
- 측정학에서 측정 불확도는 측정 결과에 합리적으로 귀속될 수 있는 분산을 정량화하는 중심 개념이며, 측정 오차라고도 할 수 있다.
- 공학에서 불확실성은 재료 모델링의 검증 및 확인과 관련하여 사용될 수 있다.[28]
- 경제학에서 불확실성은 중요한 요소이다. 경제학자 프랭크 나이트에 따르면, 각 결과에 특정 확률이 할당되는 위험과 달리, 나이트식 불확실성은 확률을 알 수 없는 상황을 포함한다.[12]
5. 1. 불확실성, 위험, 측정
의사결정 이론, 통계학 등 정량적 분야에서 불확실성은 명확하게 정의된다. 불확실성은 가능한 상태나 결과에 확률을 할당하여 측정할 수 있으며, 이는 연속 변수에 대한 확률 밀도 함수를 포함한다.[3] 2차 불확실성은 (1차) 확률에 대한 확률 밀도 함수로 나타낼 수 있다.[4][5]위험은 불확실성의 한 형태로, 일부 가능한 결과가 원치 않는 영향이나 상당한 손실을 초래하는 경우를 의미한다. 위험 측정에는 측정된 불확실성의 집합이 포함되며, 여기서 일부 가능한 결과는 손실이고, 그 손실의 규모도 포함된다.[7][8][9][10] 예를 들어, 내일 비가 올 확률이 10%이고, 비가 오면 10만 달러의 손실이 발생하는 야외 행사가 있다면, 이는 10만 달러를 잃을 확률 10%의 위험으로 정량화된다.
일반적으로 과거 데이터를 통해 미래를 예측할 수 있는 경우 '위험'이라는 용어를 사용하며, 예측조차 불가능한 경우에는 '불확실성'이라는 용어를 사용한다.
6. 인공지능에서의 불확실성
인공지능 분야에서 불확실성은 추론 시스템의 성능에 영향을 미치는 중요한 요소이다.
6. 1. 불확실성 하에서의 추론
추론 시스템은 불확실한 정보나 지식을 바탕으로 추론을 수행해야 하는 경우가 많다. 이는 인공지능의 주요 과제 중 하나이다. 불확실성을 처리하기 위해 확률, 퍼지 논리, 베이즈 네트워크 등 다양한 방법을 사용한다.7. 미디어에서의 불확실성
미디어는 과학적 불확실성을 보도할 때 과장하거나 축소하는 경향을 보인다.[25] 이는 과학계와 대중 사이의 인식 차이, 그리고 미디어의 특성 때문에 발생한다.
과학적 불확실성과 과학 자체는 대중과 과학계에서 다르게 해석될 수 있다.[21] 이는 대중의 다양성과 과학자들이 일반 대중에게 아이디어를 명확하고 효과적으로 전달하지 못하는 경향 때문인데, 정보 부족 모델이 그 예시이다. 또한 대중 영역에서는 종종 하나의 주제에 대해 여러 과학적 의견이 제시된다.[21] 예를 들어, 방법론적 차이로 인한 여러 과학 연구 결과의 불일치는 실제로 합의가 있는 상황에서도 대중에 의해 합의 부족으로 해석될 수 있다.[21]
이러한 해석은 의도적으로 조장될 수 있는데, 과학적 불확실성이 특정 목표를 위해 관리될 수 있기 때문이다. 예를 들어, 기후변화 부정론자들은 프랭크 런츠의 조언을 받아들여 지구온난화를 과학적 불확실성의 문제로 규정했는데, 이는 언론인들이 이 문제를 보도할 때 사용하는 갈등 구조의 전조였다.[22]
"불확정성은 시스템의 모든 매개변수와 상호 작용이 완전히 알려져 있지 않은 상황에 적용된다고 느슨하게 말할 수 있는 반면, 무지는 무엇이 알려져 있지 않은지 알려져 있지 않은 상황을 가리킨다."[23] 과학에 존재하는 이러한 불확정성과 무지는 과학자들이 신뢰성을 잃지 않고 전달하기 어려운 개념이기 때문에 대중에게 보고될 때 종종 "변환"된다.[21] 반대로, 불확실성은 대중에 의해 종종 무지로 해석된다.[24]
7. 1. 불확실성의 과장 및 축소
언론은 때때로 과학적 불확실성을 과장하여 대중의 불안감을 조성하거나, 반대로 불확실성을 축소하여 과학적 결과를 지나치게 확신하는 보도를 하기도 한다.[25] 이는 언론의 상업적 이해관계, 정치적 편향성, 과학 지식 부족 등 다양한 요인에 의해 발생할 수 있다.[25]언론이 불확실성을 과장하는 방법은 다음과 같다.[25]
| 과장 방법 |
|---|
| 과거 연구와 모순되는 새로운 연구를 설명하면서 변화에 대한 맥락을 제공하지 않음 |
| 소수 의견을 가진 과학자들에게 다수 의견을 가진 과학자들과 동등한 비중을 부여하여, 그 문제에 대한 과학적 합의의 상태를 충분히 설명하지 않음 |
| 비과학자들에게 과학자들과 같은 양의 관심과 중요성을 부여함 |
언론이 불확실성을 축소하는 방법은 다음과 같다.[25]
| 축소 방법 |
|---|
| 과학자들이 신중하게 선택한 잠정적인 어구를 제거하여 정보가 왜곡되고 실제보다 더 확실하고 결정적인 것으로 제시함 |
| 단일 출처를 가지거나 이전 연구의 맥락이 없는 이야기는 해당 주제가 실제보다 더 명확하고 확실한 것으로 제시됨 |
| 과학 저널리즘에 대한 "과정보다 결과" 중심의 접근 방식 |
| 과학이 언론에 의해 승리적인 탐구로 묘사될 때 불확실성이 잘못되게 "감소되고 해결될 수 있는" 것으로 묘사됨 |
일부 미디어 관행과 조직적 요인은 불확실성의 과장에 영향을 미치고, 다른 미디어 관행과 조직적 요인은 문제의 확실성을 부풀리는 데 도움이 된다. 일반 대중(미국)은 일반적으로 과학자들을 신뢰하기 때문에, 특별한 이해 관계 단체(종교 단체, 환경 단체, 정치 파벌 등)의 경고 신호 없이 과학 이야기가 다루어질 때, 종종 경제 개발 구조 또는 사회적 진보 구조에서 경제적 관점에서 다루어진다.[26] 이러한 구조의 특징은 불확실성을 축소하거나 제거하는 것이므로, 미국에서 식물 생명 공학 및 나노 기술 보도에서와 같이 경제적 및 과학적 약속이 문제 순환 초기에 집중될 때, 문제의 사안은 더 명확하고 확실해 보인다.[26]
때때로 주주, 소유주 또는 광고주는 미디어 조직에 과학적 문제의 사업적 측면을 홍보하도록 압력을 가할 수 있으며, 따라서 사업적 이익을 침해할 수 있는 불확실성 주장은 축소되거나 제거된다.[25]
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