기상 예측이든 주가 예측이든 예측이 정확한지 정확하지 않은지보다 중요한 게

이 세상이 얼마나 예측 가능하고, 자신의 예측은 '얼마나 정확한지' 아는 건데

예를 들어 주식과 날씨는 불확실하고 예측하기 힘들어서

박사와 슈퍼컴퓨터가 빅데이터 수식 통계 ai로 하는 말도

다음 해는 커녕 다음 달, 아니 다음 주나 내일도 예측 못함.

반대로 누구 한 명이 겨울날 철봉에 혀를 갖다 댔다가 붙어 버렸는데

이걸 무슨 세상은 불확실하고 진리는 부재하고 나는 너와 다르답시고

직접 혀를 철봉에 대 보다가 똑같이 혀가 붙어버리는 멍청이는 없음.  

그런데 이 '불확실성'이 들어가는 순간 인간은 철봉에 혀를 대보고도 멍청이가 됨. 

가령 일기예보에서 "서울에 비 올 확률이 30%"란 예측의 정확도를 평가하려면

사전에 비가 오기 전에 비가 올지 안 올지를 미리 확률까지 포함해 예측하고

사후에 비가 왔는지 안 왔는지 확인하는 걸 반복해서 기록하고 피드백 해야 함.

실제로 사람은 이런 체계적이고 반복적이고 누적적인 예측과 피드백이 없으면

아예 로또 복권처럼 완벽하게 무작위인 상황에서도 자신의 예측 정확도를 과신하고

반대로 거의 완벽하게 스스로 결과를 통제할 수 있을 때도 그 규칙성을 발견하지 못해서

사전에 체계적으로 반복적으로 예측하기

확률적으로, 다양한 가능성을 포함해 예측하기

예측의 결과 뿐 아니라 예측의 과정도 확인하고 피드백하기

중 하나라도 제대로 갖춰지지 않은 분야들은 

불확실성 앞에서 직관이든 체계적인 수식이든 고지능이든 빅데이터 ai뭐시기든 뭐든 간에 처참하게 망가지기 마련이라

그 멍청한 llm ai들 조차도 자신이 생성한 낱말과 문장이 얼마나 정확한지에 대해서는 다 판단하고 다 기록하게 되어있고

개인도 원하면 이 확신도를 확인해볼 수 있음. 당연히 사람도 자신의 확신도를 사전에 생각해보고 사후에 확인해야 함.