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아, 그러니까… 음… 챕터 14? 그래요, 챕터 14에 대해서 한번 얘기해볼까 해요. "제자리로 돌아오다" 뭐, 그런 느낌인데…
이미 숙련되어 있다고 해야 하나? 어쨌든 추상화를 통한 발전 덕분에 우리가 진짜 복잡한 것들을 만들 수 있게 됐잖아요. 이게… 가치 창출 방식, 물건 만드는 방식 자체를 다시 생각하게 만들어요. 결국, 인간은 자신의 능력을 이용해서 새로운 가치를 만들어내는데… 지난 몇백 년 동안은 내부 인과 관계에 기반한, 좀 하드 스킬이라고 해야 하나? 그런 것들이 중요시됐죠. 뭘 잘한다는 건, 그게 내부적으로 어떻게 작동하는지 안다는 거였어요.
그런데 AI 같은 기술이 이런 낮은 수준의 스킬들을 보편화시키고, 심지어 자동화까지 하면서… 우리가 가치를 어떻게 창출하는지에 대한 생각을 바꿔야 하는 거예요.
인간이 뭔가를 만들기 시작한 이래로, 처음으로 도구가 우리의 가장 자연스러운 능력에 더 가까워지게 됐다고나 할까요? 이전처럼 점점 더 세밀하고 복잡한 걸 추구하는 게 아니라, 이제는 다른 차원의 추상화를 향해 나아가는 거죠.
오늘날의 기술은 진정한 복잡성을 포용함으로써 우리를 제자리로, 그러니까 원래 모습으로 돌아오게 만들고 있어요. 지금 중요한 건… 예전에 중요했던 것들, 우리가 진화하면서 얻은 능력들이죠. 인간은 불확실성이 높은 환경에 굉장히 잘 적응하잖아요. 경험에서 얻은 지식이나 패턴 인식을 이용해서 어려운 문제들을 해결하고. 계몽주의 시대에 중요하게 여겨졌던 능력들은 복잡성 아래에서는 작동하지 않아요. 고립이나 추출에 초점을 맞추는 방식은 자연의 작동 방식과는 거리가 멀거든요. 이제 우리는 자연이 만드는 방식대로 만들어야 해요.
예를 들어 맞춤법 검사나 자동 완성 같은 기술을 생각해 보면… 어떤 사람들은 자동 완성 기능 때문에 사람들이 맞춤법에 신경 안 쓰게 된다고, 그래서 멍청해진다고 말할 수도 있겠죠. 하지만 원래 우리는 맞춤법에 그렇게 신경 쓸 필요가 없었어요. 사실, 맞춤법이 틀려도 메시지의 내용이 크게 달라지는 경우는 별로 없잖아요. 그… typoglycemia라고, 철자가 틀리거나 글자 위치가 바뀌어도 글을 이해할 수 있는 현상이 있잖아요. 이게 글쓰기에서 세세한 부분이 이해도에 큰 영향을 미치지 않는다는 걸 보여주는 거죠. 맞춤법은 학문적인 집착이지, 자연스러운 게 아니에요. 우리가 해야 할 일은 단어의 맞춤법을 확인하는 게 아니라, 생각을 정리하고 직관을 표현하는 거죠. 자동 완성 기능은 그걸 가능하게 해주는 거고요. 맞춤법에 시간을 낭비할 필요 없이 그냥 소통하면 되는 거니까.
맞아요, 맞춤법과 문법은 자연스럽게 생겨나죠. 하지만… 음… 패턴이 길이 아니라는 걸 기억해야 해요. 우리가 보는 구조가 거기에 도달하는 방법은 아니라는 거죠. 그래서 언어는 시간이 지나면서 새로운 문법과 구문을 진화시키는 거고요. 언어는 역동적인 시스템이고, 사용자의 필요와 사용에 맞춰서 적응하는 거예요. 우리는 맞춤법과 문법에 얽매일 필요가 없어요. 그런 건 그냥 자연스러운 소통의 부산물일 뿐이죠. 우리는 실제 세계의 문제를 해결하는 데 집중해야 해요. 사실, 최고의 문법은 소통하려는 내용에 따라서 자연스럽게 말하는 사람에게서 나오는 거죠. 그게 현재의 학문적 정의에 "좋은" 문법인지 아닌지는 중요하지 않아요.
앞으로 우리가 만들 기술들은 지난 몇백 년 동안 칭찬받았던 많은 능력을 없애 줄 거예요. 하지만 사람들이 자연스럽게 잘하는 것을 드러낼 수 있게 해주고, 그런 능력이 우리의 가장 큰 문제들을 해결할 수 있게 해줄 겁니다.
자, 그럼… 우리가 제대로 된 걸 만들고 있는 걸까요?
우리가 만드는 것에 대한 유일한 진정한 검증은 생존이지만, 한 세대 안에서 그걸 직접 평가할 방법은 없어요. 시간만이 무엇이 효과가 있는지 보여줄 수 있는 거죠. 시뮬레이션은 실제 세상의 스트레스 요인과는 너무 거리가 멀어서 실효성을 확인할 수 없고, 한 사람의 삶은 성공을 단정하기에는 너무 짧아요. 우리가 만들고 있는 게 맞는지, 제대로 가고 있는지 어떻게 알 수 있을까요?
이미 원인 대신 속성에 집중하는 것의 중요성, 그리고 그걸 논리적 주장에 포함시키는 것이 더 진실한 형태의 검증을 가져온다는 것에 대해 이야기했었죠. 속성이 인식론적 타당성의 궁극적인 원천이 되는 이유는 영원성이 있다는 거예요. 그런 불멸성은 오늘날의 패러다임 아래에서 만들어진 허약한 인과 관계와는 다르죠. 속성은 자연이 따르는 제약 조건이에요. 자연의 해법에 대한 특정 사례와는 별개로 존재하기 때문에 견고한 거고요.
한 세대 안에서 장기적인 생존을 직접 평가할 방법은 없지만, 속성을 사용해서 우리가 제대로 가고 있는지 확인할 수 있어요. 챕터 8에서 저는 물리적, 화학적, 생물학적 과정이 발생하는 경계와 관련된 복잡성의 여러 속성을 나열했었죠. 그건 무엇이 만들어지고, 파괴되고, 변형되고, 일정하게 유지되고, 감소하고, 증가하고, 끌어당기고, 밀어내고, 복제하고, 순환하고, 흐르는지와 관련되어 있어요. 본질적으로, 현실의 변덕 속에서 불변성을 유지함으로써 생존하는 것이죠.
이러한 불변의 속성은 궁극적으로 정보적이에요. 자연이 계산하는 방식이기 때문에 자연에서 발생하는 거죠. 이러한 속성을 더 일반적인 패턴으로 분류하면 비선형성, 자기 조직화, 적응성, 탄력성, 피드백, 계층, 임계성, 주기성, 동기성, 상전이와 같은 것들을 볼 수 있어요.
이러한 패턴은 시스템이 단순한 영역에서 복잡한 영역으로 전환될 때 볼 수 있을 거라고 예상할 수 있는 것들이에요. 이러한 창발성의 징후는 진정한 복잡성이 달성되고 있음을 알려주는 거죠. 이러한 패턴 중 어느 것도 의도적으로 엔지니어링할 수 없어요. 자연의 시행착오를 통해서만 나타날 수 있는 거죠. 직접 엔지니어링할 수 있는 것은 변화, 반복 및 선택 과정을 시행하는 초기 설정과 높은 수준의 발견법을 적용하는 거예요.
책을 쓰는 것을 생각해 보세요. 학문적인 접근 방식은 문학적 장치와 모범 사례를 사용해서 처음부터 작품을 구조화하는 거죠. 하지만 그러한 관행은 직관만 따를 때 얻을 수 있는 것에 비해서 작품의 질을 떨어뜨릴 수밖에 없어요. 올바른 단어를 찾으려고 하지 말고, 올바른 느낌을 얻으려고 노력하세요.
창발적인 창의성을 포용해야만 독창적인 구조와 중요한 통찰력을 얻을 수 있어요. 그렇기 때문에 우리 자신의 작품이 우리를 놀라게 해야 하는 거죠. 우리는 순진한 행동 덕분에 저절로 드러나는 것들을 목격해야 해요.
우리 작품의 세부 사항은 우리를 놀라게 해야 하지만, 좋은 작품에서 보이는 속성은 완전히 예상할 수 있는 거예요. 새롭게 발견된 심해 생물처럼, 이전에 본 적 없는 모습이지만 놀랍지 않고 불변하는 속성을 따르겠죠. 하지만 우리가 보는 속성을 작품을 위한 씨앗이나 사전 결정으로 사용해서는 안 돼요. 그건 스스로 나타나야 하는 거죠. 복잡성의 징후가 나타날 때만 내부 세부 사항이 필요한 대로 상호 작용해서 올바른 것을 만들어내는 거죠.
우리 자신의 작품에서 놀라움을 찾는 것은 복잡성의 징후에 주의를 기울이는 한 가지 방법이고, 따라서 우리가 만드는 것에 대한 적절한 검증인 셈이죠. 우리 작품의 시작 시점에 알려진 것은 깊은 직관과 삶의 경험이지만, 이러한 것들에는 라벨이 없어요. 우리의 직관에는 그것을 표현할 기호도 없고, 우리가 넣을 수 있는 범주도 없어요. 우리의 직관과 경험이 결국 어떻게 표현되고 표현되는지는 사후에만 볼 수 있는 거죠.
챕터 8에서 논의한 것처럼, 복잡성의 속성은 창발적으로 글을 쓸 때 나타나요. 아이디어의 도착에서 비선형성을 볼 수 있고, 반복을 통해 내용이 개선될 때 자기 조직화를 볼 수 있죠. 새로운 관점이 우리의 원래 표현을 조정할 때 자기 참조 및 피드백 루프를 볼 수 있고요. 살아남는 부분에서 탄력성을 볼 수 있고, 단어가 문장이 되고, 문장이 섹션이 되고, 섹션이 챕터가 될 때 계층을 볼 수 있죠. 시간이 지남에 따라 분리된 생각과 어색한 표현이 유창해지면서 상전이가 발생하기도 하고요.
이것은 복잡성의 시대에 우리가 만드는 모든 것에 적용돼요. AI에서 다음 도약을 이루는 것은 모범 사례를 따르거나 현재 최고의 모델의 작업을 복제하는 것으로는 일어나지 않을 거예요. 그러한 개입 관행은 우리의 노력에서 창발적인 구조와 행동이 발생하도록 보장하는 데 필요한 가능성을 손상시킬 뿐이죠.
복잡한 결과물의 다중 실현 가능성은 복잡한 시스템에서 가장 불변의 속성이 여러 방식으로 도달할 수 있다는 것을 의미해요. 중요한 것은, 이전에 했던 방식과는 다른 방식으로 도달해야 한다는 거예요. 이렇게 해야만 우리가 특정 관행이나 디자인이 아닌 메타 수준 속성에만 주의를 기울일 수 있죠. 우리 작품의 내용을 설계하려는 유혹은 혁신에 필요한 다음 수준의 추상화로 이어질 수 없어요.
메타 디자인…
디자인이라는 개념 자체가 끝난 걸까요? 우리가 만드는 것의 결과를 통제하려는 생각을 버려야 할까요? 현재의 디자인 정의에서는 그렇다고 할 수 있어요. 내부 인과 관계적인 디자인은 복잡성 아래에서는 유지될 수 없어요. 진정으로 어려운 문제를 해결하기 위해 복잡한 것을 만들어야 한다면, 현재 정의되고 사용되는 디자인은 제쳐두어야 해요.
하지만 저는 이 책에서 새로운 종류의 지식에 대해 주장해 왔어요. 이 지식은 복잡한 것들이 항상 따르는 메타 수준 속성에 기반을 두고 있죠. 이것은 근본적으로 다른 종류의 디자인을 위한 자리가 있다는 것을 시사해요. 우리의 노력이 신뢰할 수 있는 결과물을 보장하는 데 가장 도움이 되도록 설정하는 방법을 고려하고, 그 타당성에 대해 추론할 수 있는 방법 말이죠.
이제 독자는 이러한 다른 디자인 개념이 우리가 만드는 시스템의 외부적이어야 한다는 것을 알아야 해요. 우리는 복잡한 것을 만드는 데 사용되는 절차가 그 자체의 내용과는 거의 관련이 없다는 것을 알고 있어요. 이것은 디자인이 창발성을 이끄는 알려진 프로세스를 제자리에 두려고만 한다면, 디자인은 실제로 미리 가능할 수 있다는 것을 의미하죠. 다시 말해서, 결과를 안내하기 위해 사전 구조를 사용하는 디자인 정신은 디자인이 시스템 외부에 유지된다면 유지될 수 있어요.
어떤 것이 메타 디자인되려면 메타 수준에서만 조각과 연결을 선택하는 것에 해당할 거예요. 이것은 전제에 이유 대신 속성을 두어서 더 나은 논리적 주장을 하는 것과 다르지 않죠. 우리는 해결하고자 하는 과제를 살펴보고, 특정 답변이 아닌 생존하거나 생존하지 못할 시스템으로 이어지는 메타 수준 구성을 제자리에 둘 수 있어요. 이렇게 하면 문제 해결의 초점이 인과적 추론에서 생존하는 것을 만드는 것으로 바뀌게 되죠. 우리는 필요한 것에 스스로 도달하지만 예상되는 방식으로 수렴하는 시스템을 엔지니어링해야 해요.
과학과 공학은 하나의 학문이어야 한다…
과학과 공학은 항상 밀접하게 관련되어 있지만 완전히 다른 학문이었죠. 과학은 기본적인 발견을 하고, 공학은 그 발견을 사용 가능한 도구로 바꾼다는 이야기가 있어요. 과학은 공학의 기초라고 하는데, 왜냐하면 엔지니어가 기술을 만들고 개선하는 데 사용하는 이론적 이해와 원리를 제공하기 때문이라고 하죠.
양자 역학 없이는 현대 컴퓨터가 존재할 수 없었을 거라고들 하죠. 항공우주 부품, 전자 제품, 건축 자재, 생체 의료 임플란트는 재료 과학 덕분에 여기에 있다고들 하고요. 전통적인 기계는 정역학, 동역학 및 유체 역학 이론 덕분에 가능했다고들 해요. 토목 엔지니어는 재료와 환경의 물리학 및 지질학과 관련된 기술적 지식 없이는 만들 수 없다고들 하고요.
모두 말이 되는 것 같아요. 결국, 엔지니어는 작동하는 것을 만들려고 노력하고, 작동하는 것은 협력해서 작동하는 기본적인, 무작위가 아닌 힘의 집합을 가지고 있을 때만 작동하는 거잖아요. 과학은 그러한 지식의 축적자이고, 그래서 과학과 공학의 결합은 당연해 보이는 거죠.
하지만 다른 많은 현대 이야기와 마찬가지로, 이것은 복잡성의 방향과 정반대라는 문제에 부딪히게 돼요. 복잡한 것에서 조각에서 속성으로 가는 경로가 없다는 것은 과학이 공학으로 이어진다는 이야기가 성립하지 않는다는 것을 의미하죠. 과학이 무엇을 발견하든 복잡한 솔루션 내부에서 사용될 가능성은 거의 없어요. 이것은 이전에 논의한 유전학과 나노 기술과 같은 분야에서 이미 입증되었고요. 이제 우리는 창발적인 결과물을 가진 진정으로 복잡한 것을 만들려고 하기 때문에, 현재의 과학이 구성 요소를 제공할 수 없다는 것은 당연한 일이죠.
지금 작동하는 것은 창발하는 구조이고, 그 구조는 환원주의적 발견이 아니라 외부 노력을 통해서만 도달할 수 있어요. 우리가 무언가를 발견하기 위해 추출하고 고립하는 과학 실험의 본질은 이제 우리가 만들어야 할 것과 근본적으로 분리되어 있어요. 얻어지는 지식은 결과적으로 진실한 것이 아니라 자기 중심적인 것이 되어버리죠.
엔지니어는 이제 외부 노력을 구현하는 동안 우연한 깨달음을 얻어야 하고, 그런 다음에야 발견된 진실에 도달할 수 있어요. 이것은 사실 과학적 발견이 항상 발생했던 방향이기도 하고요. 기초가 응용으로 이어진다는 학문적 이야기에도 불구하고, 나중에 교과서에 정리되는 것을 발견하는 것은 순진한 시행착오에 착수하는 사람들이에요. 더 간단히 말해서, 발명의 실제 이야기는 과학이 공학으로 이어지는 것이 아니라, 공학이 과학으로 이어지는 것이죠.
학문적 이야기는 우리가 인류 역사를 통해 구축한 것들이 거의 결정론적이었기 때문에 오랫동안 살아남았어요. 인간의 발명품이 내부 인과 관계로 설명될 수 있을 때, 공은 너무 쉽게 과학자에게 돌아갈 수 있죠. 하지만 우리가 만드는 것이 과학의 인과적 설명과 근본적으로 단절되었을 때, 이 이야기는 더 이상 성립하지 않아요.
과학이 좋은 시작점 역할을 한다고 주장할 수도 있지만, 현실적으로 그러한 시작점은 의심스러운 것으로 취급해야 해요. 왜냐하면 그것은 진전을 방해할 가능성이 높기 때문이죠. 환원주의적 지식으로 만들어진 기초에서 새로운 창작 프로젝트를 시작하는 것은 결함이 있는 계획에 빠지게 해요. 왜냐하면 창발하지 않는 구조는 복잡한 시스템이 스스로 조정하는 방식에 따르지 않기 때문이죠. 더 중요하게는, 이것은 디자인을 믿는 것이 어리석더라도 시도하도록 동기를 부여한다는 주장에 위배되요. 우리가 프로젝트에 강요하는 디자인이 시스템을 그렇게 극적으로 파괴하지 않는다면 이것은 정말 가치가 있을 거예요. 디자인은 복잡한 시스템이 작동하는 방식을 적극적으로 방해할 때 단순한 동기가 될 수 없어요.
하지만 분명히 합시다. 이것은 우리가 만드는 것에서 과학의 중요성을 부정하는 것이 아니에요. 오히려 그 반대죠. 복잡한 시스템이 따르는 속성은 제가 합리적인 사고의 기초가 되어야 한다고 주장하는 속성은 과학적 발견에 뿌리를 두고 있어요. 속성의 발견을 인과적 설명과 근본적으로 다르게 만드는 것은 그들이 인과적이지 않다는 거예요. 속성은 자연에 대한 메타 수준의 진실이고, 어떻게 생겨났는지에 대해 구애받지 않아요. 속성은 주어진 복잡한 시스템의 모든 사례에 적용되죠. 이것이 제가 진짜 과학이라고 주장하는 이유인데, 왜냐하면 그것은 접근할 수 없는 정보에 접근할 수 있다고 가장하지 않기 때문이에요.
과학이 실제로 공학에 정보를 제공하지 않았던 것은 항상 그랬지만, 복잡성의 시대에는 발견된 속성이 우리가 제대로 가고 있는지 알려줄 수 있어요. 이런 종류의 과학적 지식은 이제 복잡한 것을 엔지니어링하려는 우리의 노력을 검증할 수 있어요. 하지만 방향성을 잊지 마세요. 과학적 진실은 구조와 행동이 이미 나타난 후에 사후에 적용해야 해요.
만약 우리가 AI에서 차세대 대규모 언어 모델을 만들려고 한다면, 그것은 인간이 만든 것 중에서 가장 복잡한 것 중 하나이고, 내부 원칙을 따라야 한다고 제안하는 것은 진전을 방해할 뿐이에요. 오늘날의 AI 시스템은 진정한 복잡성에 접근하고 있어요. 우리는 이것을 알고 있는데, 왜냐하면 단순한 시스템은 복잡성의 징후를 만들어낼 수 없기 때문이죠. 하지만 복잡한 시스템의 외부 원칙은 우리가 제대로 가고 있다는 것을 실제로 알려줄 수 있어요. 다시 말하지만, 여기서 매우 중요한 것은 내부에서 작업하는 것과 외부에서 작업하는 것의 차이에요. 외부의 메타 수준 노력만이 인간이 창발성을 엔지니어링할 수 있게 해줄 수 있어요.
진정으로 복잡한 것을 구축해서 과제를 해결해야 하는 복잡성의 시대에는 과학과 공학이 단일 학문이 되어야 해요. 이것은 지식 수집에 대한 유일하게 인정받는 접근 방식이 순진하게 무언가를 구축한 다음, 그 발견을 가치 있는 지식으로 바라보는 데서 나온다는 것을 의미해요. 즉, 효과적인 구축을 알려주는 데 사용할 수 있는 지식이죠. 과학과 공학을 지식 발견 및 창조의 단일 학문으로 통합하는 것은 복잡성의 방향이 존중되도록 보장하는 거예요.
우리는 편향을 가지고 있어야 한다…
현재의 패러다임은 인간의 편향을 폄하하는 것을 좋아해요. 결국, 실제 세계의 상황에 근본적인 원인이 있다고 가정하고 있다면 이것은 말이 되죠. 인종적 편견이 의료 환경에서의 치료에 영향을 미치고, 고용 결정에 영향을 미치고, 사법적 결정에 영향을 미치고, 다른 사람들에게 불리한 재정적 기회를 가져다주고, 과학 연구의 무결성을 손상시키는 많은 문제를 야기할 수 있다는 것을 생각해 보세요. 편향이 어떻게든 통제되지 않으면 우리의 노력은 불공정함을 야기할 뿐만 아니라, 진실하지도 않아요. 사실, 이것은 메타로 가는 것이 매우 중요한 주요 이유 중 하나인데, 왜냐하면 그것은 더 잠재적이고, 더 진실하고, 더 편향되지 않은 무언가를 말하기 위해 많은 다른 의견/조각/접근 방식을 함께 가져오기 때문이에요.
하지만 인간의 편향은 없애야 할 진화의 잔재가 아니에요. 우리에게는 이유가 있어서 편향이 있는 거예요. 진화적 이유죠. 진화가 무언가를 유지하는 이유는 가장 중요한 목적을 달성하기 위해서예요. 즉, 복잡한 환경 내에서 범주적으로 어려운 문제를 해결하기 위해서죠. 인간의 편향을 제거하는 것은 틀림없이 잘못된 거예요. 이것은 우리가 복잡한 솔루션을 만들어야 할 시대에는 더욱 그렇고요.
문제는 편향이 아니라 집단 선택의 부족인 것으로 밝혀졌어요. 인종적 편견이 의료 환경에 영향을 미치는 것은 개인이 치료를 관리할 때 발생해요. 물론, 개인적인 치료가 모두 나쁜 것은 아니에요. 왜냐하면 사람들의 독특한 경험, 훈련 및 관점은 종종 일대일 상호 작용을 통해 얻어지기 때문이죠. 하지만 통증 관리를 생각해 보세요. 이것은 인간의 신체라는 복잡한 시스템과 함께 작동하기 때문에 범주적으로 어려운 문제예요. 통증 관리 문제 자체는 개인이 적절하게 처리할 수 없어요. 자연은 조각의 (n - 1) 수준이 (n) 수준 집계 과제를 해결하는 구성을 생성하도록 집단을 선택함으로써 문제를 해결해요. 여기서 (n - 1) 수준은 독특한 (그리고 종종 피할 수 없는) 편향을 가진 많은 다른 의료 종사자로 구성되고, (n) 수준은 통증 관리를 해결하는 창발적인 솔루션을 필요로 하는 것이죠.
개인이 얼마나 많은 약물을 투여할지에 대한 결정을 내리는 데서 좋은 솔루션이 나올 거라고 기대해서는 안 돼요. 이러한 결정은 개인의 편향된 조각 모음에서 자연스럽게 발생해서 개인적으로는 만들어낼 수 없는 것을 만들어내야 해요. 군중의 지혜가 (설계되지 않았을 때) 더 정확하고 사용 가능한 정보로 이어지는 것처럼, 집단도 어려운 문제에 대한 해결책으로 이어지는 거죠. 현실은 개별적인 편향이 편견 없는 집계 결과를 생성하는 데 필요하다는 거예요.
개인에게서 편향을 제거하려는 시도는 잘못된 거예요. 그 이유가 잘못된 것은 편향이 문제 해결에 대한 집단의 능력을 보완하는 데 필요하기 때문이에요. 우리는 진실의 다양한 측면이 자연의 복잡한 현실에서 드러날 수 있도록 편향을 가지고 있어야 하는 거예요. 메타 모델이 하나의 모델이 밝힐 수 있는 것보다 더 깊고 보편적으로 진실한 것을 찾으려고 하는 것처럼, 사람들도 메타 방식으로 일해야 하는 거죠.
이 시점에서 중요한 점은 사람들이 메타 방식으로 일할 수 있는 가장 좋은 방법은 작동하는 것을 만드는 것이라는 것을 깨닫는 거예요. 복잡성 아래에서 작동하는 것을 만드는 것은 목표를 외부의 메타 목표로 높일 때만 발생해요. 그때서야 시스템의 내부 역학, 편향을 포함해서 어려운 문제를 해결하기 위해 스스로 정렬하는 거죠.