"인센티브를 보여주면 결과를 보여주겠다"는 찰리 멍거의 말은 투자 격언으로 유명하지만, 최근 한 연구자가 자신의 블로그에서 이 문장을 학계에 겨누었다. SAT 솔버 분야로 알려진 소프트웨어 연구자 마테 소스(Mate Soos)는 학술 연구의 결과물이 애초의 목표에서 너무 멀어졌다고 진단한다. 그가 보는 연구의 원래 목적은 두 가지다. 과학적 이해의 진전, 그리고 다음 세대 연구자의 양성. 여기에는 정직함, 불확실성과 오류를 솔직히 드러내는 태도, 그리고 그런 규범을 후속 세대가 체득하도록 가르치는 일이 포함된다. 문제는 현실의 보상 체계가 이 목표와 어긋난 방향으로 사람들을 움직인다는 데 있다.
틀린 줄 알면서도 철회하지 않는 구조
글쓴이가 가장 날카롭게 짚는 지점은 논문이 일단 출판되고 저자가 승진과 명성을 얻은 뒤에는, 그 결과가 틀렸다는 사실이 더 이상 저자에게 중요한 문제가 되지 않는다는 것이다. 틀린 결과가 과학의 진전에 해를 끼칠 수 있어도 그것은 '다른 누군가의 문제'가 된다. 그는 최신 기술로 평가받는 어떤 논문의 평가 방식이 잘못됐음을 저자들이 이미 알고 있는 상태에서 문제를 제기했는데, 한 저자의 반응은 문제를 인정하면서도 논문을 철회하지는 않겠다는 것이었다. 심지어 그 오류가 글쓴이 자신의 논문 출판을 방해하고 있느냐고 되물었다고 한다. 결함의 수정이 아니라 상대의 이해관계를 의심하는 반응이 돌아온 것이다.
이 일화가 드러내는 것은 개인의 윤리 문제라기보다 구조의 문제다. 발표된 논문을 철회하거나 심각한 오류를 커뮤니티에 알리는 행위는 저자에게 아무런 보상을 주지 않는다. 오히려 경력에 흠집을 낼 위험만 있다. 반대로 틀린 채로 남겨두면 인용 수와 평판은 그대로 유지된다. 정직하게 오류를 바로잡는 쪽이 손해를 보고, 침묵하는 쪽이 이득을 보는 비대칭이 고착된 셈이다. 글쓴이가 '인센티브가 잘못됐다'고 반복하는 이유가 여기에 있다.
세대를 거쳐 학습되는 무관심
글은 더 나아가 이런 태도가 다음 세대로 전수되고 있다고 우려한다. 그는 자신이 박사과정 학생이던 시절의 경험을 대조로 든다. 누군가 자신의 강연결성분(SCC) 탐색 알고리즘 접근이 틀렸다고 지적하자, 그는 깊은 부끄러움을 느끼고 그날 집에 돌아가 곧바로 도구를 타잔(Tarjan) 알고리즘을 쓰도록 고쳤다. 학위논문 심사위원이 그래프 하나에 의문을 제기했을 때는, 심사위원이 그래프를 잘못 읽었다는 것을 깨닫기까지 일주일 동안 스트레스에 시달렸다고 회고한다. 자신이 틀렸을 가능성 앞에서 느낀 불안과 호기심이 그를 움직였다는 것이다.
반면 최근 만난 한 박사과정 학생은 특정 상황에서 성능이 잘 나오도록 설계한 도구를 만들었는데, 평가 방식이 잘못됐다고 설명해도 전혀 후속 조치를 하지 않았다고 한다. 글쓴이가 나중에 직접 그 평가가 충분히 신중하지 못했고 도구가 논문에서 보이는 것만큼 유용하지 않음을 입증해 보이자, 그 학생은 오히려 그가 끝까지 파고든 것에 놀라는 듯했다. 틀렸다는 지적 앞에서 불안해하고 원인을 캐묻던 과거의 자신과, 무관심으로 반응하는 오늘의 학생 사이의 간극이 이 글의 정서적 핵심이다. 글쓴이는 학생들이 이 분야에서 성공한 사람들을 보고 '무엇이 중요하고 무엇이 중요하지 않은지'를 학습한 결과라고 본다.
실무자가 읽어야 할 지점
이 글은 특정 데이터나 설문에 기반한 분석이 아니라 한 연구자의 개인적 관찰과 일화에 기댄 의견이다. 따라서 '학계 전반이 그렇다'는 식으로 일반화하기에는 근거가 제한적이고, 분야와 기관에 따라 편차도 클 것이다. 글쓴이 스스로도 문제를 어떻게 고쳐야 할지 모르겠다고, 그리고 이 환경에서 자란 세대가 이미 교수가 되어 자신의 주장이 낯설거나 거북하게 들릴지도 모른다고 토로한다. 해법을 제시하는 글이 아니라 문제를 드러내고 슬픔을 표하는 글에 가깝다.
그럼에도 소프트웨어와 데이터로 일하는 실무자에게 이 글은 실용적 함의를 준다. 많은 엔지니어링 도구와 벤치마크, 알고리즘이 학술 논문의 평가 결과를 근거로 채택된다. 논문의 평가가 '신중하지 못하면' 도구는 지면에서 보이는 것보다 덜 유용하며, 그 결함이 알려진 뒤에도 공식적으로 정정되지 않을 수 있다는 점은 기술 선택 시 새겨둘 만하다. 외부 벤치마크 수치를 자신의 조건에서 재현해 보는 것, 그리고 조직 내부에서는 틀렸음을 인정하고 정정하는 사람이 불이익을 받지 않도록 보상 구조를 설계하는 것이 결국 같은 원리다. 멍거의 말대로, 바꿔야 할 것은 사람의 선의가 아니라 그들이 놓인 인센티브다.