Criticism is Easy

회사에서는 충돌의 과정을 거칠 때, 최대한 서로에 대한 신뢰를 바탕으로 존중을 하면서 진행을 한다. 이를 여러 회사에서는 “신뢰와 충돌(Trust and Conflict)”이라는 문장으로 강조하곤 한다.

머신러닝 엔지니어는 업의 특성상 끊임없이 가설을 세우고 이를 검증하며, 실험 결과를 통해 증명한다. 나의 실험뿐 아니라 동료의 실험을 검증하면서 논리적 허점은 없는지, 통계적으로 유의미한지를 서로 끊임없이 의심하고 확인한다. 그렇기에 일을 임하는 자세가 더 냉정하고 비판적일 수밖에 없다.

그런데 이 비판적 자세를 적절히 조절하는 것은 정말 어렵다. 더 비판적인 말이 더 논리적으로 들리기 때문이다.

“이 가설 괜찮은데요?”보다는 “이 가설은 이런 점들을 검토해야 할 것 같아요.”

후자가 더 현명해 보인다. 하지만 문제는, 항상 모든 가능성을 실험할 수 없다는 점이다. 머신러닝에서 하이퍼파라미터 조합만 보더라도 지수적으로 증가한다. 결국 모든 실험을 다 해보지 않고서는 최적을 찾을 수 없기에 주어진 리소스와 시간 안에서 최선을 택해야 한다. “왜 이걸 하지 않았느냐”라는 비판을 들었을 때 사실 안해보면 모르고, 어느정도 가능성이 있는 주장이라면 더더욱 이를 반박하기 어렵다.

반대로 상대방에 대한 존중을 바탕으로 적절한 비판을 하는 것은 훨씬 어렵다. 상대방의 상황을 이해하고, 의사결정의 맥락을 이해해야 하고, 현실적인 제약을 알고 있어야 한다. 이건 시간과 노력이 필요하다.

비판적 사고는 반드시 필요하다. 그건 모델을 더 정확하게 만들고, 더 나은 의사결정을 돕는다. 하지만 상대의 리소스와 제약을 이해하지 못한 비판은 결국 서로의 에너지를 갉아먹는다. 프로젝트를 진행하는 사람은 적절한 비판이 가능하도록 논리적으로 의사결정을 하고 있었어야 하고, 피드백을 주는 사람은 진행자에 대한 신뢰를 바탕으로 맥락을 이해하고 적절한 비판을 할 수 있어야 한다.

Criticism is easy, but understanding and respect require effort.