델파이 기법 (Delphi method)

너, 회의실에 들어가 본 적 있을 거다. 미래에 관한 어려운 질문 하나가 탁자에 놓여 있다. 신기술이 언제 상용화될까, 적군의 다음 수는 무엇일까, 5년 뒤 이 시장은 얼마나 클까. 방 안에는 그 분야를 제일 잘 아는 사람 열둘이 앉아 있다. 그런데 이상하지. 제일 똑똑한 답이 나오는 게 아니라, 제일 목소리 큰 사람의 답이 나온다. 부장이 먼저 운을 떼면 신입은 입을 다물고, 한번 큰소리로 뱉은 의견은 틀렸어도 체면 때문에 끝까지 우긴다. 모두가 모였는데 모두의 머리를 쓰지는 못한 거다. 바로 이 낭비를 없애겠다고 만든 게 오늘 이야기다.

1950년대 초, 미국 캘리포니아의 랜드연구소. 냉전이 한창이라 군은 절박한 질문을 안고 있었다. 소련이 미국 군수산업을 마비시키려면 원자폭탄을 몇 발이나, 어디에 떨어뜨려야 할까. 실험을 할 수도 없고, 정답을 아는 사람도 없다. 가진 거라곤 여러 전문가의 흩어진 직감뿐이었다. 올라프 헬머와 노먼 댈키라는 두 연구자가 여기서 발상을 뒤집는다. 전문가들을 한 방에 몰아넣고 싸움 붙이는 대신, 따로따로 떼어 놓고 종이로만 묻기로 한 거다. 각자 익명으로 추정치를 적어 낸다. 누가 무슨 답을 냈는지는 아무도 모른다. 그 답들을 모아 가운데값과 흩어진 폭을 정리해서 다시 각자에게 돌려준다. 자, 다른 전문가들은 이렇게 봤다, 당신 답이 평균에서 멀다면 왜 그렇게 생각하는지 한 줄 적어 보라. 이 과정을 두세 번 되풀이하면 극단적인 의견들은 근거가 약한 쪽부터 슬그머니 가운데로 모이고, 끝까지 다른 답을 고집하는 소수는 그럴 만한 이유를 글로 남기게 된다. 고대 그리스에서 신탁을 받던 신전의 이름을 따, 이 미래 점치는 방법에 델파이라는 이름이 붙었다.

핵심은 세 가지 장치다. 익명이라 직급도 평판도 답에 끼어들지 못하고, 라운드를 거듭하니 한 번에 못 본 걸 고쳐 볼 틈이 생기고, 매번 전체 분포를 되먹여 주니 각자가 남의 머리를 빌려 자기 생각을 손본다. 모였으되 휩쓸리지 않는 합의, 그게 노림수였다.

이게 군사 기밀에서 풀려 세상에 알려진 건 1964년, 헬머와 고든이 발표한 장기 기술 예측 보고서를 통해서다. 자동 번역기는 언제, 인공 장기는 언제, 달 너머 유인 탐사는 언제. 신통하게도 맞아떨어진 예측이 적지 않았고, 기업과 정부가 앞다투어 가져다 썼다. 의료계는 새 진료 지침에 전문가 합의가 필요할 때 이걸 쓰고, 기업은 시나리오 기획에, 정책 입안자는 우선순위 정하기에 쓴다. 정답을 검증할 데이터가 아예 없는 곳, 오직 전문가의 판단만이 유일한 재료인 곳에서 델파이는 지금도 표준처럼 돈다.

그러다 컴퓨터를 만나면서 종이가 사라졌다. 원래는 우편으로 설문지를 주고받느라 한 라운드에 몇 주씩 걸렸는데, 이제는 온라인 플랫폼에서 응답이 들어오는 즉시 분포가 갱신되어 실시간으로 굴러간다. 한발 더 나아간 게 예측 시장과 집단지성 플랫폼이다. 다만 여기서 윗단추 하나가 갈렸다는 걸 알아 둬라. 델파이의 정신은 의견을 한 점으로 모으는 수렴이었지만, 후대의 데이터 과학자들은 정반대를 깨달았다. 서로 적당히 다르고 독립적인 의견을 그냥 평균 내는 게, 억지로 한목소리로 수렴시키는 것보다 더 정확할 때가 많다는 것. 합의로 깎아 내느냐, 다양성을 살려 평균 내느냐. 같은 집단지성이라도 이 갈림길에서 길이 나뉜다.

그러니 너가 정답 없는 미래를 여럿이 함께 점쳐야 하는 상황을 만나거든, 회의실에 몰아넣지 마라. 먼저 각자에게 따로, 이름을 가리고 묻고, 모두의 답을 한데 정리해 돌려준 뒤 다시 묻기를 두어 번 반복하라. 목소리가 아니라 근거가 답을 정하게 하면 된다.