Why specializing early doesn't always mean career success | David Epstein

Transcriber: Leslie Gauthier Reviewer: Camille Martínez

번역: Da-Young Lee 검토: Jihyeon J. Kim

잠재력 개발에 대한 이야기를 해보려 합니다,

아마 영향력이 가장 강할 자기계발에 대한 최근의 이야기로 시작해보겠습니다.

So, I'd like to talk about the development of human potential,

1만 시간의 법칙에 대해 아마 많은 분들이 들어보셨을 겁니다.

and I'd like to start with maybe the most impactful modern story of development.

여러분의 삶으로 이를 본받으려고 해보셨을지도 모릅니다.

근본적으로 이 법칙은 어느 분야에서건 잘 하기 위해서는

Many of you here have probably heard of the 10,000 hours rule.

1만 시간의 집중적인 훈련이 필요하다는 개념이죠.

그러니까 빨리 시작할수록 이득인 겁니다.

Maybe you even model your own life after it.

Basically, it's the idea that to become great in anything,

이 사례의 전형적인 인물은 타이거 우즈입니다.

it takes 10,000 hours of focused practice,

그의 아버지는 그가 7개월이 되었을 때 골프채를 쥐여준 것으로 유명합니다.

so you'd better get started as early as possible.

10개월 째에 그는 아버지의 스윙을 따라하기 시작했습니다.

The poster child for this story is Tiger Woods.

두 살 때 전국방송에 출연했던 그를 유튜브에서 확인하실 수 있습니다.

His father famously gave him a putter when he was seven months old.

시간을 당겨 21살의 나이에

At 10 months, he started imitating his father's swing.

그는 세계에서 가장 위대한 골프선수입니다.

1만 시간의 법칙의 전형적 사례입니다.

At two, you can go on YouTube and see him on national television.

많은 베스트 셀러 책들에서 다루는 이 법칙의 또 다른 사례는

폴가 세 자매인데요.

Fast-forward to the age of 21,

그들의 아버지는 아주 전문적으로 조기에 체스를 가르치겠다고 결심했습니다.

he's the greatest golfer in the world.

Quintessential 10,000 hours story.

Another that features in a number of bestselling books

진짜로 그는 증명해보이고 싶었습니다

집중적인 훈련을 남들보다 먼저 시작하면

is that of the three Polgar sisters,

어떤 것에서든 어떤 아이라도 천재가 될 수 있다는 걸 말이죠.

whose father decided to teach them chess in a very technical manner

그리고 실제로

from a very early age.

그의 자녀 중 두 딸은 결국 최고 수준의 체스 선수가 되었습니다.

And, really, he wanted to show

that with a head start in focused practice,

그래서 제가 “스포츠 일러스트레이티드” 잡지사의 과학 저술가가 되었을 때,

any child could become a genius in anything.

궁금해졌습니다.

And in fact,

만약 이 1만 시간의 법칙이 옳다면

two of his daughters went on to become Grandmaster chess players.

우수한 운동선수들이 남들보다 앞서 시작함을 확인 할 수 있을 것입니다

So when I became the science writer at "Sports Illustrated" magazine,

소위 “신중한 연습“이라 불리우는 것을 통해서요.

이는 약점 수정에 초점을 맞춘 연습으로 지도합니다.

I got curious.

If this 10,000 hours rule is correct,

그냥 놀면서 시도하는 게 아니라요.

then we should see that elite athletes get a head start

그리고 실제로, 과학자들이 우수한 운동선수들을 연구해봤을 때

in so-called "deliberate practice."

선수들이 신중한 연습에 더 많은 시간을 할애함을 확인했습니다.

This is coached, error-correction-focused practice,

별로 놀랍지도 않죠.

선수들의 성장 과정을 지속적으로 따라가며 관찰해보면

not just playing around.

And in fact, when scientists study elite athletes,

이런 식의 패턴이 보입니다.

they see that they spend more time in deliberate practice --

미래에 엘리트로 성장할 선수들은 사실 초반에 시간을 덜 씁니다

not a big surprise.

그들의 궁극적인 스포츠 분야에서 신중한 연습을 하는 데에 있어서요.

When they actually track athletes over the course of their development,

그들은 과학자들이 “맛보기 시기“라고 부르는 시간을 보내는 경향이 있습니다,

the pattern looks like this:

the future elites actually spend less time early on

신체 활동에 있어 다양한 시도를 해보는 시기죠.

in deliberate practice in their eventual sport.

폭 넓은, 여러가지 일반적인 기술을 터득하고

자신의 흥미와 능력을 알아가며

They tend to have what scientists call a "sampling period,"

낮은 단계에서 정체기를 겪게 되는 또래들보다 전문화를 늦되게 미룹니다.

where they try a variety of physical activities,

they gain broad, general skills,

그러니까 이걸 처음 확인했을 때 저는 이렇게 말했습니다,

they learn about their interests and abilities

“이런, 이건 1만 시간의 법칙과는 맞지 않는 얘긴데?”

and delay specializing until later than peers who plateau at lower levels.

그래서 저는 다른 분야에도 적용되는지 궁금해졌습니다

And so when I saw that, I said,

의무적인, 이른 전문화와 연결지어 우리가 연상하곤 하는

"Gosh, that doesn't really comport with the 10,000 hours rule, does it?"

음악 같은 분야요.

이 패턴이 자주 일치한다는 것이 밝혀졌습니다.

So I started to wonder about other domains

이는 세계적인 수준의 음악 교습원에서 행해진 연구입니다.

that we associate with obligatory, early specialization,

여러분이 주목하실 부분은

like music.

뛰어난 음악가들이 신중한 연습에 더 많은 시간을 쏟지 않았다는 겁니다.

Turns out the pattern's often similar.

This is research from a world-class music academy,

평범한 음악가들보다요.

새로운 세 번째 악기를 다룰 때까지요.

and what I want to draw your attention to is this:

그들 또한 맛보기 시기를 가지는 경향이 있는 겁니다.

the exceptional musicians didn't start spending more time in deliberate practice

유명한 신동이라 생각하곤 하는 음악가들조차도 그런데

요요마 같은 사람이죠.

than the average musicians

맛보기 시기를 거쳤습니다,

until their third instrument.

다만 다른 대다수의 음악인들보다 그 시기를 빠르게 거쳤을 뿐이죠.

They, too, tended to have a sampling period,

그렇다 할지라도 이 연구는 거의 완전히 무시되어 왔습니다.

even musicians we think of as famously precocious,

like Yo-Yo Ma.

그리고 더 영향력이 강한 건

He had a sampling period,

“타이거 마더” 같은 엄한 자녀교육 회고록의 첫 페이지이지요.

he just went through it more rapidly than most musicians do.

저자가 딸에게 바이올린을 하도록 회고하던 부분이죠.

Nonetheless, this research is almost entirely ignored,

아무도 그 책의 뒷부분에 대해서는 기억하지 못하는 것 같습니다.

and much more impactful

is the first page of the book "Battle Hymn of the Tiger Mother,"

딸이 “엄마가 시켰잖아요, 제 스스로가 아니라.”라고 뒤돌아 말한 부분요.

where the author recounts assigning her daughter violin.

그리고 대차게 그만뒀고요.

스포츠와 음악에서 이런 종류의 놀라운 패턴을 확인한 다음에

Nobody seems to remember the part later in the book

전 더 많은 사람들에게 영향을 끼치는 분야에 대해도 궁금해지기 시작했죠.

where her daughter turns to her and says, "You picked it, not me,"

예를 들면 교육이요.

한 경제학자는 심리학 분야의 관찰 연구 중 하나인 자연 실험으로

and largely quits.

So having seen this sort of surprising pattern in sports and music,

영국과 스코틀랜드의 고등 교육 체계를 연구했습니다.

I started to wonder about domains that affect even more people,

그가 연구했던 시기에는 아주 두 지역의 교육 체계가 유사했습니다.

like education.

영국의 경우 학생들이 십대 중반에 전문화 교육을 받아야했다는 것 빼고요.

An economist found a natural experiment

in the higher-ed systems of England and Scotland.

구체적인 공부 과정을 골라 신청해야 했죠.

반면 스코틀랜드에서는 대학생들까지도 계속 다양한 시도를 할 수 있었습니다.

In the period he studied, the systems were very similar,

except in England, students had to specialize in their mid-teen years

내킨다면 말입니다.

그 경제학자가 궁금했던 건

적은 기회비용이 어느 쪽이었는지입니다. 전문화가 이른 쪽일까요 반대일까요?

to pick a specific course of study to apply to,

whereas in Scotland, they could keep trying things in the university

그는 이른 전문가들이 두드러지게 수입이 많음을 확인했습니다.

if they wanted to.

분야에 대한 구체적인 기술을 가지고 있기 때문이었습니다.

And his question was:

Who wins the trade-off, the early or the late specializers?

늦된 전문가들은 더 다양한 것들을 시도할 수 있었습니다.

And what he saw was that the early specializers jump out to an income lead

그들이 직업을 골랐을 때 더 잘 맞았습니다.

즉 경제학자들이 “일자리의 질”이라고 부르는 부분에서요.

because they have more domain-specific skills.

그들의 성장률은 더 가팔랐습니다.

The late specializers get to try more different things,

6년이 지났을 때

그들은 그 소득 격차를 없앴습니다.

and when they do pick, they have better fit,

그 사이 조기에 전문가가 된 사람들은 직업을 그만두기 시작했습니다.

or what economists call "match quality."

And so their growth rates are faster.

훨씬 많은 수가요.

본질적으로 너무 일찍 선택해야만 했기 때문에

By six years out,

they erase that income gap.

그들은 자주 좋지 않은 선택을 내리곤 했습니다.

Meanwhile, the early specializers start quitting their career tracks

이렇게 늦된 전문가들은 짧은 기간 동안은 뒤떨어지는 것처럼 보일지 몰라도

장기간으로 보면 승리하게 됩니다.

in much higher numbers,

저는 우리가 직업 선택을 데이트처럼 생각한다면

essentially because they were made to choose so early

사람들에게 너무 빠르게 정착하도록 압박을 주진 않을 거라고 생각합니다.

that they more often made poor choices.

So the late specializers lose in the short term

이 패턴을 다시 확인함으로써 이렇게 제가 흥미를 갖게 되었습니다.

and win in the long run.

제가 오랫동안 존경했던 업적을 쌓은 사람들의 발달 배경에 대해 탐구함으로

I think if we thought about career choice like dating,

we might not pressure people to settle down quite so quickly.

음악 교습을 피해다니는 아이였던 듀크 엘링턴 같은 이요.

So this got me interested, seeing this pattern again,

야구와 색칠하고 그리는 데에 집중하기 위해서요.

아니면 어릴 때 수학에 관심이 없었던 마리암 미르자하니가 있습니다.

in exploring the developmental backgrounds of people whose work I had long admired,

소설가가 되는 것을 꿈꾸었던 이죠.

like Duke Ellington, who shunned music lessons as a kid

그리고 계속 수학을 공부하여 처음이자 지금까지 유일한 여성으로서

to focus on baseball and painting and drawing.

필즈 상을 수상했죠.

Or Maryam Mirzakhani, who wasn't interested in math as a girl --

수학계에서 가장 명망있는 상이죠.

아니면 다섯 가지의 직업을 거쳤던 빈센트 반 고흐가 있겠죠.

dreamed of becoming a novelist --

각각의 직업들을 천직으로 여기다가 극적으로 지쳐 나가떨어졌죠.

and went on to become the first and so far only woman

to win the Fields Medal,

그리고 20대 후반에서야 “드로잉의 기초 가이드” 책을 집어들었죠.

the most prestigious prize in the world in math.

Or Vincent Van Gogh had five different careers,

each of which he deemed his true calling before flaming out spectacularly,

잘 풀렸죠.

클로드 섀넌은 미시건 대학교 소재 전기 기술자였습니다.

and in his late 20s, picked up a book called "The Guide to the ABCs of Drawing."

필수 과목을 채우기 위해서 철학 강의를 들었죠.

그곳에서 한 세기 전에 가까운 논리 구조에 대해 깨달았습니다.

That worked out OK.

Claude Shannon was an electrical engineer at the University of Michigan

참과 거짓 진술이 어떻게 1과 0으로 부호화될 수 있는지

who took a philosophy course just to fulfill a requirement,

그리고 수학 문제처럼 풀릴 수 있는지요.

and in it, he learned about a near-century-old system of logic

이는 이진법의 발달을 이끌었습니다,

모든 오늘날 디지털 컴퓨터의 기저가 되는 것이죠.

by which true and false statements could be coded as ones and zeros

마지막으로, 제 롤모델이라고 할 만한, 프랜시스 헤셀바인이 있겠습니다.

and solved like math problems.

This led to the development of binary code,

이건 그녀와 제가 같이 찍은 사진인데요.

그녀는 첫 전문적인 직업을 54세의 나이에 시작하여

which underlies all of our digital computers today.

계속한 끝에 걸스카우트의 CEO가 되었습니다,

Finally, my own sort of role model, Frances Hesselbein --

걸스카우트를 일으켜 세웠죠.

this is me with her --

비주류 소수자 단체 회원 인원을 세 배로 늘렸고

she took her first professional job at the age of 54

130,000명의 자원봉사자를 등록하였습니다,

그리고 보여드리는 이건 그녀의 임기 중 소녀들이 얻은 공로 배지인데요.

and went on to become the CEO of the Girl Scouts,

which she saved.

She tripled minority membership,

컴퓨터를 배우는 소녀들을 위하여 이진법 부호로 이루어져 있습니다.

added 130,000 volunteers,

현재, 프랜시스는 리더쉽 교육 기관을 운영합니다.

and this is one of the proficiency badges that came out of her tenure --

평일에 맨해튼에서 일하지요.

104세밖에 되지 않으셨습니다,

it's binary code for girls learning about computers.

이런 일이 더 일어날지 누가 알겠어요.

(웃음)

Today, Frances runs a leadership institute

우리는 이런 성장 이야기에 대해서는 정말 들어본 적이 없죠, 그렇죠?

where she works every weekday, in Manhattan.

And she's only 104,

이와 같은 연구에 대해서 들어본 적이 없습니다.

발견하는 연구요 노벨상 수상 과학자들이 22배는 더

so who knows what's next.

(Laughter)

바깥에서 취미를 즐기는 경향이 있다는 걸요.

We never really hear developmental stories like this, do we?

전형적인 과학자들보다요.

들어본 적이 없습니다.

We don't hear about the research

그 과업을 수행하는 사람이나 과업 자체가 매우 유명한 것이라도

that found that Nobel laureate scientists are 22 times more likely

이런 성장 이야기는 듣지 못합니다.

to have a hobby outside of work

예를 들어, 제가 추적해 온 한 선수가 있습니다.

as are typical scientists.

여기 여섯 살의 그가 있는데요, 스코틀랜드 럭비팀 복장을 입고 있죠.

We never hear that.

Even when the performers or the work is very famous,

테니스, 스키, 레슬링도 시도했습니다.

we don't hear these developmental stories.

그의 어머니는 사실 테니스 코치였지만 그를 가르치기를 거절했죠.

For example, here's an athlete I've followed.

Here he is at age six, wearing a Scottish rugby kit.

평범하게 공을 받아치려 하지 않았을 터이기 때문입니다.

농구, 탁구, 수영도 했습니다.

He tried some tennis, some skiing, wrestling.

코치들이 수준을 올리길 원했을 때

His mother was actually a tennis coach but she declined to coach him

더 나이든 소년들과 놀수 있게끔

because he wouldn't return balls normally.

그는 거절했는데, 그냥 프로 레슬링 이야기를 하고 싶어서였습니다.

연습을 한 뒤에 친구들과요.

He did some basketball, table tennis, swimming.

그리고 더 다양한 스포츠를 시도하곤 했었죠.

When his coaches wanted to move him up a level

핸드볼, 배구, 축구, 배드민턴, 스케이트보드 ...

to play with older boys,

he declined, because he just wanted to talk about pro wrestling

그럼 이 취미 애호가는 누구일까요?

after practice with his friends.

로저 페더러입니다.

And he kept trying more sports:

handball, volleyball, soccer, badminton, skateboarding ...

타이거 우즈만큼 모든 부분에서 유명한 어른이지만

So, who is this dabbler?

심지어 테니스에 열광하는 사람들조차도 일반적으로 아무것도 알지 못합니다.

This is Roger Federer.

그의 성장 일대기에 대해서요.

Every bit as famous as an adult as Tiger Woods,

왜 그럴까요, 그게 일반적인 과정임에도 불구하고?

타이거 우즈의 일대기가 매우 극적이어서 그런 것도 일부 있으리라 생각합니다.

and yet even tennis enthusiasts don't usually know anything

또한 우즈의 깔끔한 이야기는 보여주는 것 같죠.

about his developmental story.

Why is that, even though it's the norm?

잘 하고 싶어하는 어떤 것이든 이와 같이 추론해볼 수 있다는 것을요.

I think it's partly because the Tiger story is very dramatic,

우리 자신의 삶에서요.

하지만 제 생각에는, 그게 문제입니다,

but also because it seems like this tidy narrative

많은 방식으로 드러났기 때문이죠, 골프는 특출나게 끔찍한 본보기이죠.

that we can extrapolate to anything that we want to be good at

사람들이 배우고 싶어하는 거의 모든 것 중에서요.

in our own lives.

(웃음)

But that, I think, is a problem,

골프는 잘 보여줍니다.

because it turns out that in many ways, golf is a uniquely horrible model

로빈 호가스 같은 심리학자가 “친절한 학습 환경“ 이라 하는 것이죠.

친절한 학습 환경은 분명한 다음 단계와 목표를 제시합니다.

of almost everything that humans want to learn.

(Laughter)

규칙은 분명하고 바뀌지 않습니다.

Golf is the epitome of

what the psychologist Robin Hogarth called a "kind learning environment."

무언가 시도하면, 빠르고 정확한 피드백을 받을 수 있습니다,

Kind learning environments have next steps and goals that are clear,

다음 년도의 과업이 이전 년도의 과업과 비슷할 것입니다.

체스: 역시 친절한 학습 환경이죠.

rules that are clear and never change,

when you do something, you get feedback that is quick and accurate,

체스 최고 권위자인 그랜드마스터의 강점은

반복되는 패턴을 인식하는 데에 큰 기반을 두고 있습니다,

work next year will look like work last year.

자동화하기 쉬운 이유이기도 하죠.

Chess: also a kind learning environment.

“사악한 학습 환경“이라고 불리는 대척점에 있는 다른 영역에서는

The grand master's advantage

다음 단계와 목표가 명확하지 않을 수 있습니다.

is largely based on knowledge of recurring patterns,

규칙도 바뀔 수 있습니다.

which is also why it's so easy to automate.

무언갈 했을 때 피드백을 받기도 하지만 그렇지 못할 수도 있습니다.

On the other end of the spectrum are "wicked learning environments,"

늘어질 수 있고, 정확하지 않을 수 있습니다,

그리고 다음 해의 과업이 저번 년도와 같지 않아 보일 수도 있습니다.

where next steps and goals may not be clear.

Rules may change.

그렇다면 이 중 어떤 것이 더 우리가 살고 있는 세계에 가까울까요?

You may or may not get feedback when you do something.

It may be delayed, it may be inaccurate,

실제로 우리는 적응하는 방식으로 생각해볼 필요가 있습니다.

and work next year may not look like work last year.

서로 연결되어있는 부분들을 계속 따라가 볼 필요도요

So which one of these sounds like the world we're increasingly living in?

근본적으로 우리의 인식을 바꾼

그래서 이 도식을 보았을 때

In fact, our need to think in an adaptable manner

오른쪽에 있는 중심원은 아마 더 크게 보일 것입니다.

and to keep track of interconnecting parts

뇌가 그렇게 이끌기 때문이죠.

has fundamentally changed our perception,

전체에서 부분간의 관계로

so that when you look at this diagram,

그러나 현대 미술을 접해보지 못한 누군가는

the central circle on the right probably looks larger to you

적응하고 개념화된 생각이 요구되는

because your brain is drawn to

그 중심원이 같은 크기임을 올바르게 알아차릴 것입니다.

the relationship of the parts in the whole,

whereas someone who hasn't been exposed to modern work

우리는 사악한 과업 세상에 살고 있습니다,

with its requirement for adaptable, conceptual thought,

그리고 그 곳에서는, 가끔 과전문화가 심한 역효과를 일으킬 수 있습니다.

will see correctly that the central circles are the same size.

예를 들어, 12개국을 상대로 한 연구에서

So here we are in the wicked work world,

연구 대상자들은 부모의 학력이 같았고

and there, sometimes hyperspecialization can backfire badly.

시험 점수,

대상자의 학력도 그러했습니다,

For example, in research in a dozen countries

차이는 일부는 직업에 초점을 둔 교육을 받았고

다른 이들은 더 다양하고, 일반적인 교육을 받았다는 것입니다.

that matched people for their parents' years of education,

나타난 패턴은 직업에 초점을 맞춘 교육을 받은 사람들이

their test scores,

their own years of education,

교육을 받자마자 고용될 가능성이 더 높다는 것이었습니다,

the difference was some got career-focused education

더 많은 돈을 당장 벌 가능성도 높았습니다.

and some got broader, general education.

하지만 변화하는 직업의 세계에 훨씬 적응적이지 못했습니다.

The pattern was those who got the career-focused education

전반적으로 업무에서 훨씬 적은 시간을 보냈고

are more likely to be hired right out of training,

단기간으로 봤을 때는 우세했지만 장기간으로 봤을 때 뒤떨어졌습니다.

more likely to make more money right away,

but so much less adaptable in a changing work world

아니면 유명한, 20년 간의 전문가 연구를 고려해 봅시다.

that they spend so much less time in the workforce overall

지정학적, 경제학적인 예측을 도출하는 것이죠.

that they win in the short term and lose in the long run.

제일 최악의 예측 전문가는 제일 전문적인 전문가들이었습니다.

Or consider a famous, 20-year study of experts

그들의 전 커리어를 한두 개의 문제를 연구하는 데 보냈던 이들요.

making geopolitical and economic predictions.

세상 전체를 렌즈 하나나 자신의 가치를 반영한 심상 모형으로 찾아보려 했지요.

The worst forecasters were the most specialized experts,

그들 중 일부는 사실 더 최악인데

경험과 자격증을 쌓았기 때문이죠.

those who'd spent their entire careers studying one or two problems

최고의 예측 전문가는 그저 다양한 관심사를 가진 똑똑한 사람들이었습니다.

and came to see the whole world through one lens or mental model.

Some of them actually got worse

이제 제약과 같은, 몇몇 분야에서

as they accumulated experience and credentials.

증가하는 전문화는 피할 수 없기도 하고 유익하기도 해 왔습니다.

The best forecasters were simply bright people with wide-ranging interests.

의문의 여지가 없죠.

그럼에도 여전히 양면성을 갖고 있습니다.

Now in some domains, like medicine,

몇 년 전, 무릎 통증 분야에서 제일 유명한 수술 중 하나가

increasing specialization has been both inevitable and beneficial,

위약 투여 집단과 함께 무작위로 시행되는 임상 시험에 들어갔습니다.

no question about it.

환자 중 일부는 “가짜 수술”을 받았습니다.

And yet, it's been a double-edged sword.

이는 외과의들이 절개를 하는 것을 의미하는데

A few years ago, one of the most popular surgeries in the world for knee pain

그러면서 무언가를 하고 있는 양 속이는 것입니다.

was tested in a placebo-controlled trial.

그리고 환자를 다시 봉합하고요.

Some of the patients got "sham surgery."

이 과정들은 으레 일반적으로 수술하듯 이루어졌습니다.

그렇다 하더라도 수술 과정의 전문가인 외과의들은 계속해서 수행하겠죠.

That means the surgeons make an incision,

they bang around like they're doing something,

수없이 반복해서요.

then they sew the patient back up.

초전문화가 언제나 사악한 세상의 속임수만은 아니라면, 정답은 뭘까요?

That performed just as a well.

And yet surgeons who specialize in the procedure continue to do it

제대로 논하기에 어려울 수 있습니다.

그건 항상 이런 식의 계획 같아 보이진 않기 때문입니다.

by the millions.

가끔 그건 구불구불하거나 지그재그처럼 보이기도 합니다.

So if hyperspecialization isn't always the trick in a wicked world, what is?

넓은 관점을 유지하는 것이나요.

뒤떨어지는 것처럼 보일 수도 있습니다.

That can be difficult to talk about,

하지만 저는 이런 속임수의 일부가 무엇이 될 수 있는지 말하고 싶습니다.

because it doesn't always look like this path.

기술 변혁에 대한 조사를 할 때, 이는 점점 더 증가함을 보여주는데

Sometimes it looks like meandering or zigzagging

or keeping a broader view.

It can look like getting behind.

제일 영향력이 강한 특허들은 개인에 의해 만들어지지 않습니다.

But I want to talk about what some of those tricks might be.

깊고, 깊고, 깊게 기술의 한 영역을 파고들어가는 개인이요.

If we look at research on technological innovation, it shows that increasingly,

미국 특허청의 분류에 따르면요.

그보다 개인을 포함한 팀들이 그러합니다.

the most impactful patents are not authored by individuals

who drill deeper, deeper, deeper into one area of technology

다양한 기술 집단들 다수에서 일해 온 이들이요.

as classified by the US Patent Office,

그리고 자주 다른 분야의 요소를 통합하는 사람들이요.

but rather by teams that include individuals

제가 존경하는 업적을 쌓은 이 최전선에 있다고 말할 수 있는 누군가가 있는데

who have worked across a large number of different technology classes

요코이 군페이라는 이름을 가진 일본인 남성입니다.

요코이는 학교에서 전자 공학 시험을 잘 치지 못했습니다.

and often merge things from different domains.

그래서 기기 수리공같은 낮은 수준의 일에 머물러야만 했는데

Someone whose work I've admired who was sort of on the forefront of this

is a Japanese man named Gunpei Yokoi.

교토의 카드 게임 회사에서 그랬습니다.

Yokoi didn't score well on his electronics exams at school,

그는 자신이 최첨단에서 일할 만큼 준비되지 않았음을 알아차렸지만

so he had to settle for a low-tier job as a machine maintenance worker

그 곳엔 쉽게 얻기 가능한 많은 정보들이 있었습니다.

at a playing card company in Kyoto.

이미 잘 알려져 있는 것들을 합쳐볼 수 있을지 모르는 것들이요.

He realized he wasn't equipped to work on the cutting edge,

전문가들이 너무 좁게 보고 있어 놓치는 방식으로요.

but that there was so much information easily available

그래서 그는 계산기 산업에서 잘 알려진 몇몇 기술을 합쳤습니다.

that maybe he could combine things that were already well-known

신용 카드 산업에서 잘 알려진 몇몇 기술과요.

in ways that specialists were too narrow to see.

그리고 손에 쥐고 할 수 있는 소형 게임을 만들었습니다.

대박이 났죠.

So he combined some well-known technology from the calculator industry

이 카드 게임 회사를 바꿔놓았습니다.

with some well-known technology from the credit card industry

19세기에 목재로 지어졌던 상점 앞을

and made handheld games.

장난감과 게임 사업체로요.

And they were a hit.

들어보셨을지도 모르겠네요; 닌텐도라고 불리는 곳입니다.

And it turned this playing card company,

요코이의 창조 철학은

which was founded in a wooden storefront in the 19th century,

“저물어가는 기술에 대한 수평적 사고” 라고 번역될 수 있습니다.

into a toy and game operation.

잘 알려진 기술을 거두어 새 방법으로 사용하는 것이죠.

You may have heard of it; it's called Nintendo.

그리고 그의 최고작은 이것입니다.

Yokoi's creative philosophy

translated to "lateral thinking with withered technology,"

게임 보이요.

기술 농담은 어디에나 있고 게임기 이름에도 있죠.

taking well-known technology and using it in new ways.

세가와 아타리가 발색을 가지고 경쟁하고 있던 같은 시기에 출시되었고

And his magnum opus was this:

완전히 그들을 보내버렸죠.

the Game Boy.

요코이가 그의 소비자가 신경쓰는 것이 무언지 알았기 때문입니다.

Technological joke in every way.

And it came out at the same time as color competitors from Saga and Atari,

다양한 색상이 아니었죠.

내구성, 휴대성, 가격 합리성, 배터리 수명,

and it blew them away,

because Yokoi knew what his customers cared about

게임 선택의 다양성이었습니다.

이건 부모님의 지하실에서 발견한 제 게임보이입니다.

wasn't color.

It was durability, portability, affordability, battery life,

(웃음)

좋은 때였죠.

하지만 아직도 그 빨간 불이 들어오는 걸 보실 수 있죠.

game selection.

뒤집어 테트리스 같은 걸 했습니다.

This is mine that I found in my parents' basement.

특히 인상적이라고 생각했던 부분은

(Laughter)

배터리들 보증 기간이 2007년도와 13년도까지라는 겁니다.

It's seen better days.

But you can see the red light is on.

(웃음)

I flipped it on and played some Tetris,

자 이 폭넓음에 대한 강점은 더 주관적인 영역 또한 포함합니다.

which I thought was especially impressive

무엇이 일부 만화책 창작자들을 우위로 이끄는 지에 대한 흥미로운 연구에서

because the batteries had expired in 2007 and 2013.

(Laughter)

대박이 나는 만화책을 만들 가능성이 높게요.

So this breadth advantage holds in more subjective realms as well.

연구자 두 명이 발견했습니다.

그건 업계에서 보낸 경험 연수도 아니었고

In a fascinating study of what leads some comic book creators

출판사의 자산도 아니었습니다.

to be more likely to make blockbuster comics,

전작의 수도 관련이 없었습니다.

a pair of researchers found

that it was neither the number of years of experience in the field

창작자가 만들어 온 다양한 장르의 수였습니다.

nor the resources of the publisher

흥미롭게도

폭넓은 지식을 가진 개개인이 완전히 대체될 수 없었습니다.

nor the number of previous comics made.

It was the number of different genres that a creator had worked across.

전문가 팀에 의해서요.

아마 우리는 노력해도 그들처럼은 많이 벌지 못할 수도 있습니다.

And interestingly,

a broad individual could not be entirely replaced

왜냐하면 이른 때에, 그들은 뒤떨어지는 것처럼 보였기 때문입니다.

by a team of specialists.

또 우리는 이른 시작이 아닌 것 같은 어떤 것도 장려하지 않는 경향이 있죠.

We probably don't make as many of those people as we could

아니면 전문화나요.

사실, 전 좋은 의도로 이른 시작을 위해 몰아가기도 한다고 생각합니다.

because early on, they just look like they're behind

and we don't tend to incentivize anything that doesn't look like a head start

심지어 우리는 자주 생산성이 저해되고 지치는 방식으로

새 분야를 배웁니다.

or specialization.

기초 단계부터요.

In fact, I think in the well-meaning drive for a head start,

지난 연도의 한 연구에선, 미국의 7학년 수학 학급에

we often even counterproductively short-circuit even the way

각기 다른 형태의 학습이 무작위로 배정되었습니다.

we learn new material,

at a fundamental level.

일부에겐 “막는 연습” 과정이 주어졌습니다.

In a study last year, seventh-grade math classrooms in the US

이건 이런 건데, A라는 형태의 문제가 주어졌을 때

계속 그 방식에만 집중하는 방식입니다. AAAAA, BBBBB, 계속해서요.

were randomly assigned to different types of learning.

진도는 빠릅니다,

Some got what's called "blocked practice."

아이들은 만족합니다,

모든 건 좋습니다.

That's like, you get problem type A,

다른 학급에서는 “엮어끼우는 연습” 이라고 부르는 것이 배정되었습니다.

AAAAA, BBBBB, and so on.

Progress is fast,

모든 유형의 문제가 주어졌다면 그것들을 모자 속에 집어넣고

kids are happy,

everything's great.

무작위로 꺼내는 것이지요.

Other classrooms got assigned to what's called "interleaved practice."

진도는 더 느립니다, 아이들은 더 실망합니다.

하지만 과정을 수행하는 방법을 배우는 것 대신에

That's like if you took all the problem types and threw them in a hat

문제의 유형에 대한 전략을 어떻게 대응할 것인지 배웁니다.

and drew them out at random.

Progress is slower, kids are more frustrated.

시험이 돌아왔을 때

엮어끼우는 그룹은 막는 연습 그룹을 수월하게 이겼습니다.

But instead of learning how to execute procedures,

they're learning how to match a strategy to a type of problem.

심지어 비슷한 점수도 아니었습니다.

이제, 전 이 연구의 많은 부분이 매우 직관에 반한다는 것을 발견했습니다,

And when the test comes around,

the interleaved group blew the block practice group away.

이른 시작이라는 아이디어는

직업을 고를 때 아니면 교육 과정을 고를 때

It wasn't even close.

또는 새 분야를 배울 때,

Now, I found a lot of this research deeply counterintuitive,

때때로 장기간의 성장을 약화시킬 수 있습니다.

the idea that a head start,

그리고 자연스럽게, 저는 성공에 다양한 방법이 있다고 생각하게 되었습니다.

whether in picking a career or a course of study

사람들의 수만큼요.

or just in learning new material,

하지만 우리는 그저 미리 정해진 길을 장려하고 응원하는 경향이 있습니다,

can sometimes undermine long-term development.

And naturally, I think there are as many ways to succeed

이 순간 점점 더, 사악한 세상에서

우리는 가지 않은 길을 여행하는 사람들도 필요합니다.

as there are people.

But I think we tend only to incentivize and encourage the Tiger path,

혹은 탁월한 물리학자이자 수학자로서

그리고 멋진 저술가이기도 한, 프리먼 다이슨은 말한 바가 있죠.

when increasingly, in a wicked world,

we need people who travel the Roger path as well.

다이슨은 어제 세상을 떠났습니다.

Or as the eminent physicist and mathematician

저는 그의 말을 영광스럽게도 여기에 옮기고자 합니다.

and wonderful writer, Freeman Dyson, put it --

그가 말했듯이: 건강한 생태계에서, 우리는 새와 개구리 모두 필요합니다.

and Dyson passed away yesterday,

개구리는 진흙 아래에서

so I hope I'm doing his words honor here --

모든 세부 사항 알갱이를 봅니다.

as he said: for a healthy ecosystem, we need both birds and frogs.

새들은 이런 세부 사항을 보지 못하고 하늘로 치솟습니다.

하지만 개구리들의 지식을 통합합니다.

Frogs are down in the mud,

그리고 우리는 둘 다 필요합니다.

seeing all the granular details.

문제는, 다이슨은 말했습니다.

우리가 모두에게 개구리가 되라고 말하고 있다는 점입니다.

The birds are soaring up above not seeing those details

그리고 제 생각에는

but integrating the knowledge of the frogs.

사악한 세상에서

And we need both.

이는 갈수록 더 근시안적입니다.

The problem, Dyson said,

감사합니다.

is that we're telling everyone to become frogs.

(박수)

And I think,

in a wicked world,

that's increasingly shortsighted.

Thank you very much.

(Applause)