어떻게 똑똑하고 야심 있는 사람들이 장기적인 포부도 없는 분야에서 계속 일할 수 있는 걸까요?
목표는 가장 높은 언덕에 도달하는 것입니다.
가장 단순한 알고리즘을 생각해 봅시다. 어떤 순간이든, 자신을 더 높은 곳으로 이끄는 방향으로 한 걸음 내딛는 것입니다.
더 정교한 버전의 알고리즘은 당신의 걸음에 약간의 무작위성을 더합니다. 처음에는 많은 무작위성을 가지고 걷다가 시간이 지남에 따라 무작위성을 줄여나가는 방식입니다. 이는 당신이 집중적이고 비무작위적인 등반을 시작하기 전에, 더 큰 언덕 근처를 배회할 더 나은 기회를 줍니다.
하지만 현재 언덕의 유혹은 강력합니다. 인간에게는 다음 한 걸음을 위로 내딛으려는 자연스러운 경향이 있습니다. 결국 그는 행동 경제학자들이 강조하는 흔한 함정에 빠지게 됩니다. 사람들은 장기적인 보상보다 단기적인 보상을 체계적으로 과대평가하는 경향이 있다는 것입니다. 이러한 효과는 야심이 큰 사람들에게서 훨씬 더 강하게 나타나는 것 같습니다. 그들의 야망이 오히려 바로 눈앞의 오르막길을 포기하기 어렵게 만드는 것처럼 보입니다.
커리어 초기의 사람들은 컴퓨터 과학에서 교훈을 얻어야 합니다. (특히 커리어 초반에는) 이리저리 걸어 다니며 탐색하고, 무작위로 자신을 지형의 새로운 부분에 떨어뜨려 보세요. 그리고 가장 높은 언덕을 찾았을 때, 현재 언덕에서 다음 한 걸음이 아무리 더 나아 보일지라도 더 이상 시간을 낭비하지 마세요.
https://cdixon.org/2009/09/19/climbing-the-wrong-hill
잘못된 언덕 오르기 - 크리스 딕슨 (Chris Dixon)
제가 아는 아주 똑똑한 젊은 친구가 있습니다. 그는 1년 전 대학을 졸업하고 지금은 한 대형 투자 은행에서 일하고 있습니다. 그는 월스트리트를 싫어하게 되었고, 이제는 테크 스타트업에서 일하고 싶어 합니다. (좋은 생각이죠!) 최근에 그는 상사에게 사직 의사를 밝혔고, 상사들은 그를 붙잡기 위해 온갖 그럴싸한 쇼를 벌이며 설득했습니다. 은행에 남으면 연봉도 오르고 더 큰 책임도 맡게 될 거라고 말입니다. 테크 업계로 가면 맨바닥부터 다시 시작해야 합니다. 금융 분야에는 장기적인 포부가 없다고 단호하게 선언했음에도 불구하고, 그는 지금 남는 쪽으로 마음이 기울고 있습니다.
지난 몇 년간, 저는 비슷한 상황에 놓인 수많은 입사 지원자들을 만나왔습니다. 제가 그들에게 "10년 뒤에 무엇을 하고 싶으세요?"라는 아주 명백한 질문을 하면, 그 대답은 거의 예외 없이 "테크 스타트업에서 일하거나 창업하는 것"입니다. 하지만 그들 대부분은 현재의 길에 머물기로 결정하고 스타트업에 합류하지 않습니다. 결국 몇 년 뒤에야 직장을 그만두지만, 이는 이미 그들이 즐기지 않는 업계에서 수년을 보낸 후이고, 그 시간은 그들의 장기적인 포부를 향해 나아가는 데 별다른 도움이 되지 못했습니다.
어떻게 똑똑하고 야심 있는 사람들이 장기적인 포부도 없는 분야에서 계속 일할 수 있는 걸까요? 저는 그들이 저지르는 실수에 대한 좋은 비유를 컴퓨터 과학에서 찾을 수 있다고 생각합니다.
컴퓨터 과학의 고전적인 문제 중 '언덕 오르기(hill climbing)'라는 것이 있습니다. 언덕이 많은 지형의 임의의 지점에 당신이 떨어졌다고 상상해 보세요. 안개가 끼었거나 해서 각 방향으로 몇 피트밖에 볼 수 없습니다. 목표는 가장 높은 언덕에 도달하는 것입니다.
가장 단순한 알고리즘을 생각해 봅시다. 어떤 순간이든, 자신을 더 높은 곳으로 이끄는 방향으로 한 걸음 내딛는 것입니다. 이 방법의 위험은, 만약 당신이 더 낮은 언덕 근처에서 시작하게 되면, 가장 높은 언덕이 아닌 그 낮은 언덕의 꼭대기에서 끝나게 된다는 점입니다.
더 정교한 버전의 알고리즘은 당신의 걸음에 약간의 무작위성을 더합니다. 처음에는 많은 무작위성을 가지고 걷다가 시간이 지남에 따라 무작위성을 줄여나가는 방식입니다. 이는 당신이 집중적이고 비무작위적인 등반을 시작하기 전에, 더 큰 언덕 근처를 배회할 더 나은 기회를 줍니다.
또 다른, 그리고 일반적으로 더 나은 알고리즘은 지형의 여러 곳에 자신을 무작위로 반복해서 떨어뜨려 본 후, 단순한 언덕 오르기를 수행하고, 그런 여러 시도 끝에 한 걸음 물러서서 어떤 언덕이 가장 높았는지 결정하는 것입니다.
다시 입사 지원자의 이야기로 돌아가서, 그는 자신의 지형을 덜 안개 낀 시야로 볼 수 있다는 이점이 있습니다. 그는 자신이 현재 오르고 있는 언덕과는 다른 언덕의 꼭대기에 도달하고 싶다는 것을 (적어도 그렇게 믿고는) 알고 있습니다. 그는 자신이 서 있는 곳에서 그 다른 언덕이 더 높다는 것을 볼 수 있습니다.
하지만 현재 언덕의 유혹은 강력합니다. 인간에게는 다음 한 걸음을 위로 내딛으려는 자연스러운 경향이 있습니다. 결국 그는 행동 경제학자들이 강조하는 흔한 함정에 빠지게 됩니다. 사람들은 장기적인 보상보다 단기적인 보상을 체계적으로 과대평가하는 경향이 있다는 것입니다. 이러한 효과는 야심이 큰 사람들에게서 훨씬 더 강하게 나타나는 것 같습니다. 그들의 야망이 오히려 바로 눈앞의 오르막길을 포기하기 어렵게 만드는 것처럼 보입니다.
커리어 초기의 사람들은 컴퓨터 과학에서 교훈을 얻어야 합니다. (특히 커리어 초반에는) 이리저리 걸어 다니며 탐색하고, 무작위로 자신을 지형의 새로운 부분에 떨어뜨려 보세요. 그리고 가장 높은 언덕을 찾았을 때, 현재 언덕에서 다음 한 걸음이 아무리 더 나아 보일지라도 더 이상 시간을 낭비하지 마세요.