How to build a company where the best ideas win | Ray Dalio

번역: SeungGyu Min 검토: SooAn Han

Whether you like it or not,

여러분들의 호불호를 떠나서

radical transparency and algorithmic decision-making is coming at you fast,

혁신적인 투명성과 알고리즘 기반의 의사 결정이 빠르게 다가오고 있고

and it's going to change your life.

이것들이 우리의 삶을 바꿀 겁니다.

That's because it's now easy to take algorithms

이제는 알고리즘을

and embed them into computers

컴퓨터에 심어서

and gather all that data that you're leaving on yourself

여러분들이 여기저기 남긴

all over the place,

모든 정보를 모으고

and know what you're like,

여러분들이 어떤 사람인지 알아내서

and then direct the computers to interact with you

사람들이 하는 것보다 더 효율적으로 방법으로

in ways that are better than most people can.

컴퓨터가 여러분들과 소통하는 것이 쉽기 때문입니다.

Well, that might sound scary.

글쎄요, 섬뜩한 이야기일 수도 있습니다.

I've been doing this for a long time and I have found it to be wonderful.

하지만 저는 오랫동안 이 일을 해왔고 아주 환상적이라고 생각합니다.

My objective has been to have meaningful work

지금까지의 제 일의 목적은 의미있는 일을 하고

and meaningful relationships with the people I work with,

같이 일을 하는 사람들과 의미있는 관계를 가지는 것이었습니다.

and I've learned that I couldn't have that

그러나 저는 혁명적인 투명성과 알고리듬에 기반한 결정 없이는

unless I had that radical transparency and that algorithmic decision-making.

그 목적을 이루지 못한다는 것을 깨달았습니다.

I want to show you why that is,

왜 그런가를 여러분들에게 설명드리면서

I want to show you how it works.

작동원리를 알려드리고자 합니다.

And I warn you that some of the things that I'm going to show you

또한, 제가 보여드리는 것들 중 몇 가지는

다소 충격적인 것도 있음을 말씀드립니다.

probably are a little bit shocking.

Since I was a kid, I've had a terrible rote memory.

저는 어렸을 때 단순암기력은 빵점이었습니다.

And I didn't like following instructions,

저는 시키는대로 하는 게 싫었고,

I was no good at following instructions.

그런 것을 잘하지도 못했습니다.

But I loved to figure out how things worked for myself.

하지만, 저는 저만의 방법으로 여러 일의 작동원리를 알아내는 게 좋았습니다.

When I was 12,

제가 12살이었을 때

I hated school but I fell in love with trading the markets.

학교는 싫었지만 시장의 거래 원리를 알고 싶었습니다

I caddied at the time,

당시 짐을 운반했었는데

earned about five dollars a bag.

짐 하나에 5달러 정도 받았습니다.

And I took my caddying money, and I put it in the stock market.

그 돈을 저는 주식에 투자했습니다.

And that was just because the stock market was hot at the time.

당시에는 주식시장이 잘 나갈 때였습니다.

And the first company I bought

제가 최초로 산 회사는

was a company by the name of Northeast Airlines.

Northeast 항공사의 주식이었습니다.

Northeast Airlines was the only company I heard of

Northeast 항공사는 주당 5달러 아래로

that was selling for less than five dollars a share.

거래가 된다고 들은 유일한 회사였습니다.

(Laughter)

(웃음)

And I figured I could buy more shares,

저는 제가 주식을 더 살 수 있었고

and if it went up, I'd make more money.

가격이 오른다면 더 많은 돈을 벌 수 있음을 깨달았습니다.

So, it was a dumb strategy, right?

바보라도 알 수 있는 사실 아닌가요?

But I tripled my money,

근데 저는 3배나 벌었습니다.

and I tripled my money because I got lucky.

운이 좋았기에 가능했었죠.

The company was about to go bankrupt,

그 회사는 파산직전이었는데

but some other company acquired it,

어떤 다른 회사가 합병을 했고

and I tripled my money.

저는 돈을 3배로 불릴 수 있었습니다.

And I was hooked.

그리고 저는 주식에 빠져 버렸습니다

And I thought, "This game is easy."

당시 저는 생각했죠. "주식은 껌이네."

With time,

시간이 흐르면서

I learned this game is anything but easy.

주식투자는 절대 쉬운 일이 아님을 알게 됐습니다.

In order to be an effective investor,

효과적인 투자가가 되기 위해서는

one has to bet against the consensus

남들과는 다르게 걸되

and be right.

그게 옳아야만 합니다.

And it's not easy to bet against the consensus and be right.

하지만 남들과 다른 길을 가면서 옳은 판단을 내리긴 쉽지 않습니다.

One has to bet against the consensus and be right

남들과 다르되 옳은 판단을 내려야 하는 이유는

because the consensus is built into the price.

합의가 주식 가격을 정하기 때문입니다.

And in order to be an entrepreneur,

성공한 기업가가

a successful entrepreneur,

되기 위해서는

one has to bet against the consensus and be right.

다른 생각을 가지고 현명한 판단을 해야 합니다.

I had to be an entrepreneur and an investor --

저는 기업가이자 투자가여야 했습니다.

and what goes along with that is making a lot of painful mistakes.

그 일들에는 고통스러운 실수들이 따릅니다.

So I made a lot of painful mistakes,

저는 많은 실수를 했습니다.

and with time,

시간이 흘러

my attitude about those mistakes began to change.

그동안의 실수에 대한 저의 태도는 변화하기 시작했습니다.

I began to think of them as puzzles.

저는 실수를 퍼즐이라고 생각하기로 했습니다.

That if I could solve the puzzles,

만약 퍼즐을 다 맞출 수 있다면

they would give me gems.

아마 제가 상을 받겠죠.

And the puzzles were:

그리고 그 퍼즐은 이런 것이었습니다.

What would I do differently in the future so I wouldn't make that painful mistake?

고통스러운 실수를 하지 않기 위해서 앞으로 무엇을 다르게 해야할까?

And the gems were principles

그리고 그 보상으로 원칙을 배우게 되었습니다.

that I would then write down so I would remember them

내가 그것들을 기록한다면 기억을 하지 않을까.

that would help me in the future.

그 기억이 미래의 나에게 도움을 줄것이다라구요.

And because I wrote them down so clearly,

그래서 제가 세세하게 실수를 기록했기 때문에

I could then --

저는 그때

eventually discovered --

마침내 저는

I could then embed them into algorithms.

그것들을 알고리즘에 포함시킬 수 있었습니다.

And those algorithms would be embedded in computers,

그 알고리즘은 컴퓨터에 저장되고

and the computers would make decisions along with me;

저와 함께 의사결정을 내리는 일을 할 수 있었습니다.

and so in parallel, we would make these decisions.

그리고 동시에 우리는 이러한 결정을 내릴 수 있었습니다.

And I could see how those decisions then compared with my own decisions,

그리고 저는 이런 결정들을 저 자신의 결정과 비교해 볼 수 있었고

and I could see that those decisions were a lot better.

제 결정보다 더 낫다는 것을 알게 되었습니다.

And that was because the computer could make decisions much faster,

이는 컴퓨터가인간보다 더 빠르게 의사결정을 하고

it could process a lot more information

휠씬 많은 정보를 처리할 수 있고

and it can process decisions much more --

매우 덜 감정적으로

less emotionally.

의사 결정들을 처리하기 때문입니다.

So it radically improved my decision-making.

이 일은 저의 의사결정 과정을 바꾸어 놓았습니다.

Eight years after I started Bridgewater,

Bridgewater를 시작한지 8년 뒤에

I had my greatest failure,

최고의 실패이자

my greatest mistake.

최고의 실수를 했습니다.

It was late 1970s,

1970년 후반이었습니다.

I was 34 years old,

그때 제 나이는 34살 이었습니다.

and I had calculated that American banks

당시 저는 미국 은행들이 개발도상국들에게

had lent much more money to emerging countries

그들이 갚을 수도 없을 만큼의 금액을

than those countries were going to be able to pay back

대출해줬다고 판단했습니다.

and that we would have the greatest debt crisis

그리고 대공황 이후로 최대의 부채 위기를

since the Great Depression.

맞을 것이라고 판단했습니다.

And with it, an economic crisis

그와 더불어 경제위기가 오고

and a big bear market in stocks.

주식시장이 바닥을 칠 것이라고 예상했습니다.

It was a controversial view at the time.

당시에 그것은 논란이 많은 견해였습니다.

People thought it was kind of a crazy point of view.

사람들은 말도 안되는 어거지라 했습니다.

But in August 1982,

하지만 1982년 8월

Mexico defaulted on its debt,

멕시코가 채무불이행을 선언하게 되고

and a number of other countries followed.

많은 개발도상국들도 동참을 하게 되었죠.

And we had the greatest debt crisis since the Great Depression.

경제 대공황 이후는 최대의 위기였습니다.

And because I had anticipated that,

하지만 저는 이런 사태를 이미 예측했었기에

I was asked to testify to Congress and appear on "Wall Street Week,"

의회에 나가 증언을 하고 주요경제신문에 나가게 되었죠.

which was the show of the time.

시대의 모습이었죠.

Just to give you a flavor of that, I've got a clip here,

어떤 느낌인지 보여드리기 위해 짧은 영상을 준비했습니다.

and you'll see me in there.

제가 나오는 영상입니다.

(Video) Mr. Chairman, Mr. Mitchell,

(영상) 존경하는 미첼의장님

it's a great pleasure and a great honor to be able to appear before you

여기에 서게 된 것을 영광으로 생각합니다.

in examination with what is going wrong with our economy.

우리 경제의 무엇이 잘못되었는지에 대한 연구에 따르면

The economy is now flat --

우리 경제는 위기의 상태로

teetering on the brink of failure.

거의 붕괴 직전이라 할 수 있습니다.

Martin Zweig: You were recently quoted in an article.

Martin Zweig: 한 신문 기사에서 당신의 말을 인용했는데요.

You said, "I can say this with absolute certainty

그때 "나는 이 일을 이미 확신하고 있었다.

because I know how markets work."

시장의 원리를 이미 간파했기 때문이다." 라고요.

Ray Dalio: I can say with absolute certainty

Ray Dalio: "나는 확신컨대

that if you look at the liquidity base

만약 여러분들이 기업과 전세계의

in the corporations and the world as a whole,

유동성을 하나의 관점으로 살펴본다면

that there's such reduced level of liquidity

현금 유동성의 정도가 많이 감소가 된 상태라

that you can't return to an era of stagflation."

스태그플레이션 시대로 되돌아 갈 수 없습니다."

I look at that now, I think, "What an arrogant jerk!"

그 모습을 보면 지금도 "저런 거만한 녀석"이라고 생각합니다.

(Laughter)

(웃음)

I was so arrogant, and I was so wrong.

너무 건방지고 헛소리를 해댔습니다.

I mean, while the debt crisis happened,

부채위기가 발생했을때

the stock market and the economy went up rather than going down,

주식시장과 그 경제는 하락보다는 상승했습니다.

and I lost so much money for myself and for my clients

저와 제 고객들은 많은 손해를 입었습니다.

that I had to shut down my operation pretty much,

많은 사업을 접어야 했습니다.

I had to let almost everybody go.

직원들이 떠나는 것을 지켜볼 수 밖에 없었습니다.

And these were like extended family,

그들은 또다른 가족과 같았습니다.

I was heartbroken.

하늘이 무너지는 것 같았습니다.

And I had lost so much money

너무 많은 돈을 날려버렸습니다.

that I had to borrow 4,000 dollars from my dad

심지어 아버지로부터 4,000달러를 빌려야 할 정도였으니까요.

to help to pay my family bills.

생활비가 없었거든요.

It was one of the most painful experiences of my life ...

그 사건은 내 인생 최대의 실패작이었습니다...

but it turned out to be one of the greatest experiences of my life

하지만, 결국엔 그 사건으로 저는 많은 것을 배웠습니다.

because it changed my attitude about decision-making.

의사결정에 대하는 제 태도가 달라졌습니다.

Rather than thinking, "I'm right,"

"내가 옳아"라고 생각하기 보다

I started to ask myself,

저는 스스로에게 묻기 시작했습니다.

"How do I know I'm right?"

"내 결정이 옳다는 근거가 무엇인가?"

I gained a humility that I needed

저는 대담함의 균형을 잡기 위한

in order to balance my audacity.

겸손을 배웠습니다.

I wanted to find the smartest people who would disagree with me

제 의견에 "No"라고 할 수 있는 똑똑한 사람을 만나려고 노력했죠.

to try to understand their perspective

그들은 어떤 관점을 가지고 있는지 이해하려고 했습니다.

or to have them stress test my perspective.

또 그들에게 제 관점을 시험하게 했습니다.

I wanted to make an idea meritocracy.

저는 아이디어 실력주의를 만들고 싶었습니다.

In other words,

쉽게 말씀드리면

not an autocracy in which I would lead and others would follow

제가 이끌고 남이 따라오는 독재도 아니고

and not a democracy in which everybody's points of view were equally valued,

모든 사람들의 관점이 똑같이 평가되는 민주주의도 아닌

but I wanted to have an idea meritocracy in which the best ideas would win out.

가장 좋은 아이디어가 살아남는 아이디어 실력주의를 만들고 싶었습니다.

And in order to do that,

그 꿈을 이루기 위해서

I realized that we would need radical truthfulness

저는 급진적인 정직성과

and radical transparency.

급진적인 투명성의 필요성을 알게 되었습니다.

What I mean by radical truthfulness and radical transparency

제가 말하는 급진적인 정직성과 투명성이란

is people needed to say what they really believed

자신들이 믿는 것을 말할 수 있어야하고

and to see everything.

모든 것을 볼 수 있어야 한다는 것입니다.

And we literally tape almost all conversations

우리는 말그대로 모든 대화를 녹음하고

and let everybody see everything,

모든 이들이 볼 수 있도록 합니다

because if we didn't do that,

그 이유는 그렇게 하지 않는다면

we couldn't really have an idea meritocracy.

아이디어 실력주의 실현은 불가능하기 때문입니다.

In order to have an idea meritocracy,

아이디어 실력주의를 실현하기 위해서

we have let people speak and say what they want.

우리는 사람들이 원하는 것을 자유롭게 말하게 합니다.

Just to give you an example,

예를 하나 든다면

this is an email from Jim Haskel --

Jim Haskel 보낸 메일인데요.

somebody who works for me --

우리 직원입니다.

and this was available to everybody in the company.

우리 회사의 누구나 볼 수 있는 내용입니다.

"Ray, you deserve a 'D-'

"Ray, 오늘 회의에서

for your performance today in the meeting ...

당신이 한 발표에 D-드릴께요.

you did not prepare at all well

회의준비를 전혀 하지 않았더군요.

because there is no way you could have been that disorganized."

그렇지 않았으면 그렇게 정리되지 않았을리가 없습니다."

Isn't that great?

멋지지 않습니까?

(Laughter)

(웃음)

That's great.

참 놀랍죠!

It's great because, first of all, I needed feedback like that.

무엇보다도 전 이런 식의 피드백이 필요합니다.

I need feedback like that.

전 그런 피드백이 필요합니다.

And it's great because if I don't let Jim, and people like Jim,

좋은 점이 있다면 Jim 이나 다른 직원들이

to express their points of view,

자기 의견을 말하지 못하게 한다면

our relationship wouldn't be the same.

저와 직원들의 관계는 지금과는 달라질 것입니다.

And if I didn't make that public for everybody to see,

그리고 만약 모든 것을 공개하지 않는다면

we wouldn't have an idea meritocracy.

우리는 아이디어 실력주의를 갖추지 못 할 것입니다.

So for that last 25 years that's how we've been operating.

지난 25년 동안 우리는 이것을 실행해 왔습니다.

We've been operating with this radical transparency

우리는 완전한 투명성을 가지고 일을 해 왔고

and then collecting these principles,

그리고 그 원칙을 수집하고 있습니다.

largely from making mistakes,

주로 실패에서 얻은 교훈들입니다.

and then embedding those principles into algorithms.

그리고, 그 원칙들을 알고리듬화 했습니다.

And then those algorithms provide --

그 알고리즘은 이제 우리들이

we're following the algorithms

현재 수행하고 있는 모든 의사결정과정에서

in parallel with our thinking.

우리의 판단을 도와 일을 하고 있습니다.

That has been how we've run the investment business,

지금까지 이런 방식으로 투자회사를 운영하고 있고,

and it's how we also deal with the people management.

또한 인사관리도 같은방식으로 하고 있습니다.

In order to give you a glimmer into what this looks like,

어떤 모습인지 여러분들께 잠깐 보여드리겠습니다.

I'd like to take you into a meeting

먼저 여러분들을 회의실로 안내해

and introduce you to a tool of ours called the "Dot Collector"

'Dot Collector'를 소개하겠습니다.

that helps us do this.

우리 일을 도와주고 있습니다.

A week after the US election,

미 대선 일주일 후

our research team held a meeting

우리 연구팀은 회의를 했습니다.

to discuss what a Trump presidency would mean for the US economy.

트럼프 정부가 미국경제에 끼치는 영향을 분석했습니다.

Naturally, people had different opinions on the matter

당연히, 많은 이견들이 난무했죠.

and how we were approaching the discussion.

우리의 토론 방식은 늘 이런 식입니다.

The "Dot Collector" collects these views.

"Dot Collector' 가 우리의 의견을 모두 수집합니다.

It has a list of a few dozen attributes,

그 컴퓨터는 많은 특징이 있습니다.

so whenever somebody thinks something about another person's thinking,

어떤 이가 다른 사람에 대한 무엇인가를 생각할 때마다

it's easy for them to convey their assessment;

자신들의 평가를 전달하는 것이 쉬어졌습니다.

they simply note the attribute and provide a rating from one to 10.

그들은 단순히 특징을 주목할뿐 아니라 1에서 10까지 등급을 매깁니다.

For example, as the meeting began,

예를 들어 회의가 시작되면

a researcher named Jen rated me a three --

젠이라는 연구원이 나에게 점수 3 점을 줬습니다.

in other words, badly --

쉽게 말하면, 엉망이란 얘기죠.

(Laughter)

(웃음)

for not showing a good balance of open-mindedness and assertiveness.

이유는 제가 개방적이지 못하고 확신을 주지 못했다는 겁니다.

As the meeting transpired,

회의가 계속 진행되면서

Jen's assessments of people added up like this.

사람들에 대한 젠의 최종평가가 이것입니다.

Others in the room have different opinions.

방에 있던 다른 사람들도 각기 다른 점수를 매기게 되었죠.

That's normal.

늘 하는 과정입니다.

Different people are always going to have different opinions.

다른 사람들은 항상 다른 의견을 가지고 있습니다.

And who knows who's right?

누가 옳은지는 아무도 모릅니다.

Let's look at just what people thought about how I was doing.

사람들이 제가 어떻게 했다고 생각하는지 보도록 하겠습니다.

Some people thought I did well,

어떤 사람은 잘했다고 하고

others, poorly.

어떤 사람은 형편없었다고 했네요.

With each of these views,

각기 자신들의 관점에서 점수를 준것입니다.

we can explore the thinking behind the numbers.

우리는 점수 뒤에 숨어있는 정보를 읽어야 합니다.

Here's what Jen and Larry said.

여기에 젠과 레리가 말했습니다.

Note that everyone gets to express their thinking,

모든 이들이 자신들의 생각을 발표하는 점에 주목을 해주세요.

including their critical thinking,

비판적 사고도 상관없습니다.

regardless of their position in the company.

회사내의 직위도 상관 없구요.

Jen, who's 24 years old and right out of college,

젠은 24살이고 대학을 막 졸업했습니다.

can tell me, the CEO, that I'm approaching things terribly.

그녀가 회장인 저에게 접근방법이 형편없다고 합니다.

This tool helps people both express their opinions

이런 방법은 사람들의 의견발표를 도와주고

and then separate themselves from their opinions

자신과 자신의 의견과의 분리를 도와서

to see things from a higher level.

좀 더 고차원적으로 일을 보게 됩니다.

When Jen and others shift their attentions from inputting their own opinions

젠과 다른 직원들이 자신들의 의견을 자신의 틀에서 제거해서

to looking down on the whole screen,

전체적인 배경에서 내려다 보는 겁니다.

their perspective changes.

스스로의 관점의 변화를 유도하게 합니다.

They see their own opinions as just one of many

직원들은 자신들의 아이디어가 전체의 부분임을 알게 되고

and naturally start asking themselves,

자연스럽게 스스로에게 질문을 던지기 시작합니다.

"How do I know my opinion is right?"

"어떻게 내 생각이 옳다고 확신하는가?"

That shift in perspective is like going from seeing in one dimension

이러한 관점의 변화은 마치 일차적 관점에서

to seeing in multiple dimensions.

다수의 관점으로 보는 것으로 변화하는 것과 같습니다.

And it shifts the conversation from arguing over our opinions

그리고 이런 변화는 언쟁보다는

to figuring out objective criteria for determining which opinions are best.

어느 의견이 최적인지에 대한 평가 목표의 기준을 제시합니다.

Behind the "Dot Collector" is a computer that is watching.

'Dot Collector"이면에는 감시하는 컴퓨터가 있습니다.

It watches what all these people are thinking

이것이 우리 모두의 생각을 지켜보고

and it correlates that with how they think.

우리가 생각하는 방법에 있어 상호연관성을 찾아냅니다.

And it communicates advice back to each of them based on that.

그리고 발견에 기초한 조언을 전달하죠.

Then it draws the data from all the meetings

그런 후 모든 회의의 자료를 수집해서

to create a pointilist painting of what people are like

모든 이들의 현재 모습과 어떻게 생각하는가에 대해

and how they think.

점으로 표시해 줍니다.

And it does that guided by algorithms.

이 모든 것들은 알고리즘에 기초합니다.

Knowing what people are like helps to match them better with their jobs.

그들의 현재 생각을 이해함으로써 더 적합한 일에 배치할 수 있습니다.

For example,

예를 들어

a creative thinker who is unreliable

신뢰성은 부족하지만 창의성이 뛰어난 직원은

might be matched up with someone who's reliable but not creative.

성실하지만 창의성이 부족한 직원과 매치가 가능해집니다.

Knowing what people are like also allows us to decide

또한 사람들의 생각을 읽는다는 것은

what responsibilities to give them

우리로 하여금 그들에게 어떤 책임을 부여해야 하는지를 결정하게 하고

and to weigh our decisions based on people's merits.

직원들의 장점에 기초를 두고 우리의 결정을 경중을 따져 볼 수가 있습니다.

We call it their believability.

우리는 그것을 신뢰성이라고 부릅니다.

Here's an example of a vote that we took

우리가 했던 투표결과를 보여드리겠습니다.

where the majority of people felt one way ...

대부분의 직원들이 이런 식으로 생각했다는 것을 보여주는 결과입니다.

but when we weighed the views based on people's merits,

하지만 각자의 뛰어난 부분에 기반해서 가중치를 조정했더니

the answer was completely different.

결과는 완전히 달랐습니다.

This process allows us to make decisions not based on democracy,

이러한 과정은 우리로 하여금 민주주의도 아닌, 독재도 아닌

not based on autocracy,

사람들의 신뢰성을 고려한

but based on algorithms that take people's believability into consideration.

알고리즘을 기반으로 판단을 하게 해줍니다.

Yup, we really do this.

네 저희는 진짜로 이렇게 합니다.

(Laughter)

(웃음)

We do it because it eliminates

우리가 이렇게 하는 이유는 단지

what I believe to be one of the greatest tragedies of mankind,

우리가 최악이라고 믿는 상황을 제거하기 위함입니다.

and that is people arrogantly,

그리고 그 과정을 통해 사람들의 거만함이나

naïvely holding opinions in their minds that are wrong,

무지함이 만든 잘못된 관념과

and acting on them,

행동을 방지해주고

and not putting them out there to stress test them.

잘못된 것을 하도록 하지 않습니다.

And that's a tragedy.

그것이야 말로 비극이라 할 수 있습니다.

And we do it because it elevates ourselves above our own opinions

또한 우리는 우리가 한 결정이 우리 자신의 틀을 극복하게 하고

so that we start to see things through everybody's eyes,

마침내 우리는 "우리"의 눈을 통해 세상을 보기 시작합니다.

and we see things collectively.

다함께 세상을 보게 됩니다.

Collective decision-making is so much better than individual decision-making

집단의사결정은 단독의사 결정보다 더 안전합니다.

if it's done well.

단, 정확한 과정을 조건으로 합니다.

It's been the secret sauce behind our success.

이것이 우리가 성공한 비법입니다.

It's why we've made more money for our clients

실제로 우리는 더 많은 수익을 고객에게 주었습니다.

than any other hedge fund in existence

이 세상에 운영되는 어떤 헤지펀드보다도요.

and made money 23 out of the last 26 years.

그리고 지난 26년 동안 23년이 흑자였습니다.

So what's the problem with being radically truthful

그래서 극단적으로 정직하고 투명한

and radically transparent with each other?

의사결정에 어떤 문제가 있을까요?

People say it's emotionally difficult.

어떤 이들은 감정적으로 받아들이기 어렵다고 합니다.

Critics say it's a formula for a brutal work environment.

비평가들은 잔인한 근무조건의 공식일 뿐이라고 하겠죠.

Neuroscientists tell me it has to do with how are brains are prewired.

신경과학자들은 이 방식은 우리 뇌의 습관화와 관계가 있다고 합니다.

There's a part of our brain that would like to know our mistakes

우리 뇌에는 실수를 인지할 수 있는 영역이 존재합니다.

and like to look at our weaknesses so we could do better.

그리고 우리의 단점을 인지하여서 후일에 개선을 하기 위해서입니다.

I'm told that that's the prefrontal cortex.

그 영역이 전액골 피질이라고 들었습니다

And then there's a part of our brain which views all of this as attacks.

또한 이러한 인지사실을 공격으로 간주하는 영역이 있습니다.

I'm told that that's the amygdala.

소뇌 편도체부분인데요.

In other words, there are two you's inside you:

쉽게 설명드리면 여러분 안에 두가지가 존재한다는 것입니다.

there's an emotional you

하나는 감정의 여러분

and there's an intellectual you,

또 하나는 이성의 여러분입니다.

and often they're at odds,

이 둘은 합치가 되지 않습니다.

and often they work against you.

종종 이 둘은 여러분들의 일을 방해합니다.

It's been our experience that we can win this battle.

지금까지 저희는 이 싸움에서 이기고 있습니다.

We win it as a group.

우리는 뭉쳐서 이기고 있습니다.

It takes about 18 months typically

보통 18개월 정도의 시간이 지나야

to find that most people prefer operating this way,

대부분의 사람들은 이러한 방식에 더 관심을 가지게 되고

with this radical transparency

최대치의 투명성이 존재하는 이 방법이

than to be operating in a more opaque environment.

불투명한 환경보다 더 낫다라고 인식하게 됩니다.

There's not politics, there's not the brutality of --

정치처럼 남을 속이지도 않고 나만 살자는 잔인함, 그리고

you know, all of that hidden, behind-the-scenes --

그 뭐랄까, 밀실에서 짜고치는 그런 일들이 없습니다.

there's an idea meritocracy where people can speak up.

집단지성체에선 모든 이들이 자신의 생각을 주장할 수 있습니다.

And that's been great.

이것은 위대한 경험이었습니다.

It's given us more effective work,

이것은 우리가 더 효율적으로 일을 하게 하고

and it's given us more effective relationships.

우리에게 더 나은 관계를 맺도록 해주었습니다.

But it's not for everybody.

하지만, 전부는 아니었습니다.

We found something like 25 or 30 percent of the population

우리는 25에서 30퍼센트의

it's just not for.

반대의견을 고집하는 사람들이 있다는 것을 알게 되었습니다.

And by the way,

어쨌든

when I say radical transparency,

제가 말씀드린 최대의 투명성이란

I'm not saying transparency about everything.

모든 것이 투명해야 한다는 일반화가 아니라는 것을 말씀드립니다.

I mean, you don't have to tell somebody that their bald spot is growing

예를 들어 머리가 벗겨지고 있는 친구한테 그 사실을 말해야 한다거나

or their baby's ugly.

아기가 못 생겼다고 솔직하게 말할 필요는 없다는 겁니다.

So, I'm just talking about --

제 요점은

(Laughter)

(웃음)

talking about the important things.

중요한 일에 대한 투명성입니다.

So --

그래서

(Laughter)

(웃음)

So when you leave this room,

여러분들이 나가실 때

I'd like you to observe yourself in conversations with others.

다른 사람들과 얘기를 나누시는 자신을 살펴보세요.

Imagine if you knew what they were really thinking,

상대방의 생각을 여러분이 알고 있다고 상상해보세요.

and imagine if you knew what they were really like ...

그들의 본래 모습도 알고 있다고 상상해보시고,

and imagine if they knew what you were really thinking

그들이 여러분의 생각과 실제 모습도

and what were really like.

알고 있다고 가정해보세요.

It would certainly clear things up a lot

이 것은 모든 것들은 선명하게 합니다.

and make your operations together more effective.

그리고 현재 하고 계신 일이 더욱 효율성을 가지게 됩니다.

I think it will improve your relationships.

저는 이렇게 하면 사회적 관계도 향상될것이라고 확신합니다.

Now imagine that you can have algorithms

이제 여러분들이 알고리즘을 가지고 있다고 상상해 보세요

that will help you gather all of that information

여러분들이 정보를 모으는데 도움이 되는 알고리즘을요.

and even help you make decisions in an idea-meritocratic way.

심지어 집단지성의 힘처럼 의사결정의 힘을 가지게 될것입니다.

This sort of radical transparency is coming at you

바로 이런 최고의 투명성이 요구되는 시대가 시작되고 있습니다.

and it is going to affect your life.

이것은 여러분의 삶에 영향을 줄 것입니다.

And in my opinion,

제 생각으로는

it's going to be wonderful.

아마 여러분들은 다 성공하실 겁니다.

So I hope it is as wonderful for you

여러분들이 다 잘 되시길 바랍니다.

as it is for me.

저도 마찬가지입니다.

Thank you very much.

감사합니다.

(Applause)

(박수)