완벽한 합리성

완벽한 합리성(Perfect Rationality)은 논리적, 경험적인 지식의 규칙에 따라 의식되고 있는 생각이나 행동에 대해 생각하였을 때, 목표가 상호모순이 아닌 가장 적절한 수단에 의해 달성되는데 이러한 사고나 행동에 대하여 인지하고 합리적으로 사고하여 그 일에 관한 결과를 보았을 때 최대 이익이 되는 것이 완벽하게 합리적인가를 의미하는 의사 결정 전략이다.

개요

완벽한 합리성은 경제학적으로는 경제주체들의 행동 원리를 분석하고 예측하는 데 있어, 체계적이고 건설적인 기여를 하기에 완벽한 합리성을 이용한다. 인간은 상황을 판단하는 데 필요한 정보를 습득하는 데 많은 한계가 있고 자신의 목적을 달성하기 위하여 선택하는 수단들과 의사결정 방식 자체도 최선의 결과를 도출해내기 어렵기 때문에 완벽한 합리성은 불가능하고 제한적인 정보를 습득하고 이해하는 제한적 합리성을 한다. 여기서 합리성이란 이론이나 이치에 합당한 성질을 의미하며 인간이 논리적, 경험적인 지식의 규칙에 따라 의식되는 생각이나 행위를 말한다. 이때 목표는 상호모순이 아닌 가장 적절한 수단에 의해 달성되는 것이다. 이는 자신에게 이익이 되는 최적의 결과를 받아들이기 때문에 상대적이기도 하다. 그리고 합리성은 철학, 경제학, 사회학, 심리학, 진화 생물학, 게임 이론 및 정치 과학에서도 다른 특수한 의미로 다루어진다. 어떤 행동이 합리적인가를 결정하려면 몇 가지 주요 가정을 해야 하며 문제의 논리적 공식화도 필요하다. 목표나 문제가 의사결정을 포함하는 경우, 이용 가능한 완전한 거나 불완전한 지식인 모든 정보의 합리성 요소를 종합적으로 적용한다.

특징

문제점

완벽한 합리성은 합리적 상태, 즉 이성에 근거하거나 합리적이라는 질 또는 상태가 자신이 믿어야 할 이유와 자신의 행동이 행동의 이유와 완벽하게 일치한다는 것을 의미하며 완벽한 합리성은 성공에 대한 최대의 기대를 제공한다. 그러나, 인간의 인지능력에 대한 제약 때문에 우리는 대부분의 생활 속 상황의 결정에 대한 가능한 정보의 부분적인 집합만을 상상하거나 설계할 수 있다. 시장이나 사회에서 개인과 조직의 행동에 대한 우리의 불완전한 사회과학적 지식과 우발적 사건과 같은 미래에 대한 불확실성은 주어진 의사결정 옵션에 대해 엄청난 수의 대체 결과를 산출하게 된다. 따라서 우리는 가능한 의사결정 옵션과 결과의 전체 범위의 작은 부분집합만 구상하고 검토할 수 있다. 그렇기에 인간에게 완벽한 합리성은 불가능하다. 그렇기에 사람과 조직이 자신의 목표를 달성하기 위해 최선의 조치를 채택하고 자신의 선호와 신념 안에서 논리적으로 일관되어 진다. 그리고 많은 사람이 정확성과 정보의 완전한 사용에 초점을 맞추어서 생각하고 행동하지만, 인간이기에 자신이 가지고 있는 정보를 완전히 사용하지 못할 수도 있다. 예시로 만약 어떠한 상황 속에서 선택할 때, 자신에게 이익이 되는 것을 받아들이면 그 결정이 이기적인 행동과 생각으로 되어진다. 반면, 집단에 이익이 되는 것을 받아들이면 비합리적인 것으로 간주하기 때문에 문제가 어떻게 구성되고 공식화되는 지를 설명하는 배경을 명시되지 않고 주장하는 것은 무의미하기에 합리성이 완벽하다고 하기엔 어렵다고 볼 수 있다.

완벽한 합리성

경제학

완벽한 합리성은 베이지안 합리성과 함께, 존재하지 않고 도달할 수 없지만 이론적으로 중요하고 이상적인 합리성이다. 만약 완벽한 합리성이 존재한다면, 그것은 사용성 면에서 가능한 모든 세계에서 유용할 것이고 비합리주의 면에서는 가능한 모든 세계에서 동일할 것이다. 또한, 호모 경제학에서 종종 완벽한 합리성을 가정하여 모델링한다. 그리고 제한된 합리성보다 제한적인 것에 제약을 받지 않는 완벽한 합리성이 우월하다고 여겨진다. 경제에서는 완벽한 합리성을 이용해 경제에 대한 행동 원리를 분석하고 예측하여서 보다 체계적이고 건설적인 기여를 하여서 자신의 효용을 극대하고 최대한의 이익을 남기는 것에 사용하고 있다. 하지만 실제로는 경제적인 합리성을 가정한 합리적 선택이론에서는 이러한 개별 인간들의 선호체계의 특성은 모든 인간이 서로 다르게 나타날 수 있는 만큼 어떤 형태의 특성의 선호체계가 더 바람직하거나 도덕적이거나 합리적이라는 형태의 판단이나 평가는 전혀 하지 않는다. 즉 어떤 형태의 선호체계를 타고 태어났든지 간에 그 각자의 선호체계에 의하여 각자 자신의 효용를 극대화하는 노력이 곧 경제 속의 합리성이라는 것이다. 노벨경제학상을 수상한 라인하르트 셀턴(Reinhard Selten)의 표현과 같이 “합리적인 경제적 행동이란, 주관적인 기대효용을 극대화하는 것”이라고 정의할 수 있다. 그리고 모든 경제주체들이 항상 완벽한 합리성을 가졌다고 가정하는 극단적인 경제적 합리성의 가정은 경제학적 분석의 용이성 차원에서는 매우 유용한 가정이나 비현실적 가정이라는 것은 사실이다. 행동경제학의 제한적 합리성에 대한 논의가 나왔지만 대부분의 경제주체들이 최적의 선택을 하는 것이 아니라, 만족할 만한 선택을 한다는 행동경제학의 논지는 인간의 행동을 설명하고 예측하는 데에 있어 아무런 기여를 하지 못하고 있다. 즉 인간의 행동원리로서 만족할 만한 선택을 한다는 논지로는 인간의 효용체계 및 만족도 그리고 행복도에 대한 체계적 설명 및 예측에 있어 새로운 시각이나 분석능력을 보태지 않는다. 오히려 자신의 효용을 극대화하기 위하여 행동한다는 경제적 합리성 개념보다도 더욱 추상적 측면을 가진다.

인공지능

현재에는 합리성이 인공지능의 주된 가치 중 하나로 나타나고 있다. 인공지능의 발전을 통해 오래전부터 인류가 수없이 스스로에게 던져왔던 '인간이 합리적인 존재인가' 하는 근본적인 질문을 제기한다. 우리의 인지 능력은 완벽하지 않으며, 미묘하고 복잡한 것을 결정하고 판단해야 할 때는 대부분 한없이 약한 모습을 보인다. 때로는 누구도 이해하지 못할 비합리적인 결정을 내리기도 하고 그 결정에 대해서 땅을 치며 후회하기도 한다. 그런데도 인간이 합리적이라고 여겨 왔던 이유는 그 결정에 대한 근거를 제시 할 수 있다는 것과, 그 결정에 대한 책임을 질 수 있기 때문이다. 인공지능의 핵심 분야 중 하나인 패턴인식에서 인공지능은 우리의 인지능력보다 훨씬 빠르고 더 정확하게 패턴을 찾아낼 것이다. 이미 현재의 인공지능의 시각적인 인지 능력과 계산 속도는 우리의 생물학적인 계산 속도를 넘어섰다. 우리가 기억하는 것보다 더 많은 정보를 기억할 수 있고 그 기억이 필요할 때 더 빠르고 정확하게 가져올 수 있다. 그렇게 되면 완벽한 합리성의 문제점 중 하나였던 정보 수집, 습득에 대한 문제가 어느 정도 해결이 되어질 수 있다. 그리고 머지않아 사람의 인지, 이해능력을 넘어서는 인공지능이 출현하게 되면 인간의 제한적 합리성을 넘어서리라 예측되어 진다. 그렇게 되면 인공지능이 우리의 법률을 제정하고 해석하는 상황까지도 발전할 수도 있다. 인공지능의 시스템에 대한 지식수준 분석은 완벽한 합리성 또는 최대 성공적 행동을 할 수 있는 능력을 전제로 한다. 그것은 완벽한 이성적 대리인이 동일한 지식으로 무엇을 할 것인가를 설정함으로써 가능한 어떤 시스템의 성능에 대한 상한선을 설정하는 데 사용될 수 있다.

참고 자료

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• 위키 백과 - https://en.wikipedia.org/wiki/Rationality
• 김영한 저자, 〈지속가능한 자본주의체제와 경제적 합리성〉, 《지속가능한 자본주의체제와 경제적 합리성》, 2014-06-30
• 두산 백과 - https://www.doopedia.co.kr/doopedia/master/master.do?_method=view&MAS_IDX=181130001597508
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• Max Albert, 〈Why Bayesian Rationality Is Empty, Perfect Rationality Doesn't Exist, Ecological Rationality Is Too Simple, and Critical Rationality Does the Job〉, 《리서치게이트》
• Daniele Schiliro, 〈Bounded rationality and perfectrationality: psychology into economics〉, 《씨얼》
• 부트페이 결제연동, 〈인공지능의 판단은 누가 결정해야 하는가〉, 《네이버 블로그》 , 2018-01-26
• Stuart Russell, 〈Rationality and Intelligence〉, 《UC버클리대학교》

같이 보기

• 인공지능 기술
• 인공 지능

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