리처드 고트, 브랜던 카터, 존 레슬리, 닉 보스트롬 등은 데카르트가 그랬던 것처럼 "나는 지금 여기 관찰자로서 있다"를 다른 주요 믿음들의 증거로 삼았다. 인간 원리 또는 관찰선택 효과를 연구했던 보스트롬 및 여러 학자들은 두 가지 점을 놓치고 있다. 첫째, 처음 생겨난 이가 갖는 자기의식 정보는 다시 깨어난 이가 갖는 자기의식 정보와 다르다. 다시 깨어난 '나'는 기억을 더듬어 과거로 거슬러 갈 수 있지만 새로 생겨난 '나'는 그렇게 할 수 없다. 둘째, 믿음직함을 셈할 때 가능 세계 안에 있는 이들과 실현된 세계 안에 있는 이들을 구별해야 한다. 두 가능 세계들 가운데 하나만 실현되는 상황에서 믿음직함 셈은 두 세계들이 모두 실현되는 상황에서 믿음직함 셈과 근본 차원에서 다르다. 이 점들을 염두에 두면서 우리는 새로 생겨난 이의 자기의식 정보가 어떤 본성을 갖는지 탐구했다. 먼저 보스트롬의 인큐베이터 생각실험을 소개하고 이와 비슷한 두 인간 배아 생각실험을 주의 깊게 살펴보았다. 이로써 우리는 "나는 생겨났다"는 정보와 생겨난 이가 차츰 알게 된 정보는 "누군가 생겨났다"와 다를 바 없는 정보라는 것을 논증했다. 우리 논증이 옳다면 정보 "나는 지금 여기 처음 생겨났다"와 정보 "나는 지금 여기 다시 깨어났다"가 다른 믿음의 믿음직함을 바꾸는 정도는 다르다. 만일 두 정보가 다른 믿음의 믿음직함을 바꾸는 정도가 다르다면 두 정보는 다른 정보인 셈이다.
본 연구는 소비자의 의료서비스 만족도에 영향을 미치는 중요한 요인들을 규명해 보고 그 관계를 살펴보고자 하였다. 특히 의료소비자가 인지하는 의료서비스의 만족도에 영향을 미치는 구성요소 가운데 의사, 간호사 등 의료인력 요소와 시설, 대기시간, 행정절차 등 비의료적 구성요소를 중심으로 만족도에 영향을 미치는 관련요인을 규명해 보았다. 본 연구에서 사용된 실증적 자료는 서울에 거주하는 사람으로 조사시점인 2007년 10월을 기점으로 지난 3개월 내에 의료서비스를 이용한 경험이 있는 사람을 대상으로 설문조사에 의해 수집되었고, 최종 543사례가 분석에 활용되었다. 의료서비스에 대한 만족도와 요인들간의 관련성을 파악하기 위해 상관관계 분석과 다중회귀분석을 실시하였고 특히 의료서비스의 질과 만족도에 직접적인 영향을 미치는 의료 인력의 자질과 태도와의 연관성에 초점을 두어 분석하였다. 분석결과, 소비자의 의료서비스 만족도에 영향을 미치는 핵심적인 관련 요인으로는 의료인력 구성요소로서 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 "의사실력", "의사의 자상한 설명과 친절", "의사의 믿음직함", 그리고 "의사가 환자의 얘기를 귀담아 들어줌"이라는 의사의 자질과 태도가 가장 중요한 요인이라고 할 수 있다. 이와 같은 의료서비스의 질과 만족도연구는 소비자의 의료서비스 만족도 정보로 활용하므로 의료서비스 공급자와 의료기관 종사자들의 책임의식 고취와 고객중심적 의료서비스 문화 정착에 도움이 되고 소비자들에게 좀 더 나은 의료서비스를 제공할 수 있도록 의료공급자들에게 동기를 부여해 준다는 점에서도 의의가 있을 것이다.
우리는 일상적인 대화에서 '과학적'이라는 수식어를 '믿음직한', '체계적인', '참된' 등을 의미하도록 사용하는 경우가 많다 .다른 누구보다도 광고 제작자들은 이 사실을 잘 알고 있다. 그래서 우리는 '과학적으로 설계되고 만들어진 침대' 정도로는 부족해서 아예, '침대가 아니라 과학입니다'라는 식의 광고문구에 어느덧 익숙하게 되었다. 침대를 광고하는 것이 분명한데도 침대가 아니라는 이 역설적인 주장에는 그냥 적당히(\ulcorner) 나무를 깎고 용수철을 달아 침대를 만든 것이 아니라 수많은 경험적 연구와 객관적 사용 테스트를 거쳐서 가장 편안하게 잠을 잘 수 있도록 침대를 만들었음을 강조하려는 의도가 숨어있을 것이다.(중략)
자기 자신이 지금 깨어나 있다는 사실은 때때로 자기 믿음의 크기를 바꿀 만한 정보로 사용될 수 있다. 현대 우주론에서는 인간 의식의 존재를 가능한 여러 가지 우주들이 현실화되어 있다는 가설을 뒷받침하는 증거로 사용할 수 있는지 논란거리이다. 우리는 이 글에서 자기 자신이 깨어나 있다는 자기의식 정보가 어떤 본성을 갖고 있는지 탐구하고자 한다. 가나와 다라가 참여하는 다음과 같은 실험을 생각해 보자. 일요일에 멀쩡한 동전을 던져 앞면이나오면 가나와 다라 가운데 마구잡이로 한 명을 뽑아 월요일에 깨우고, 뒷면이 나오면 가나와 다라를 둘 다 월요일에 깨운다. 가나와 다라 가운데 적어도 한명은 월요일에 깨어날 텐데, 이들은 동전이 앞면이 나왔으리라고 얼마큼 믿어야 할까? 우리는 이 문제의 올바른 답이 1/3이라고 논증한다. 이와 함께 잠에서 깨어난 이가 얻게 되는 "내가 지금 깨어났다"라는 정보는 마구잡이 절차를 거쳐 그 자신에게 알려졌음을 주장한다.
우리가 기억을 잃었거나 자아 정체성이 흐려졌을 때 마치 하나의 마음이 여러 마음들로 갈라지는 양 느껴질 수 있다. 어젯밤 누군가 나의 몸과 마음을 그대로 베껴 또 다른 나를 만들었다면, 두 명의 나들은 자신의 기존 믿음들을 어떻게 바꾸어야 하는가? 이러한 생각 실험은 자기 자신이 지금 깨어나 있다는 자기의식 정보의 본성을 성찰하는 철학 탐구의 한 조각이 될 수 있다. 우리는 이 글에서 두 아담 문제라 부를 수 있는 새로운 생각 실험을 선보이고자 한다. 일요일 저녁 아담이 잠들자마자 철학자 로로는 아담의 몸과 마음을 그대로 베껴 또 다른 아담을 만든다. 이들은 다른 방에서 따로 자고 있다. 이내 로로는 동전을 던져 앞면이 나오면 두 아담들 가운데 오직 하나만 마구잡이로 뽑아 월요일 아침에 깨운다. 그 동전이 뒷면이 나오면 두 아담들을 모두 깨운다. 이러한 실험 설정에서 월요일 아침에 깨어난 이에게 묻는다. 일요일 한밤에 던진 동전이 앞면이 나왔으리라고 얼마큼 믿는가? 이 글은 이 물음의 올바른 답변이 1/2이라는 것을 논증한다. 두 아담 문제에서, 자신이 지금 깨어나 있다는 자기의식 정보는, 한 사람이 아니라 여러 사람이 지금 깨어나 있다는 주장을 뒷받침하는 증거로 쓸 수 없다.
사물인터넷, 인공지능, 로봇공학, 증강현실, 가상현실과 같은 고급 기술의 융합과 사용자 행동의 변화가 미래 사업의 모습을 다시 만들고 있다. 기업이 어떻게 잠재적 변화, 작업 공간의 설계, 업무의 정의, 업무 절차를 인식하느냐가 기업이 경쟁 우위를 갖게 하는 데 도움이 되는 중요한 요인이다. Frost & Sullivan은 사회적 진화, 미래에도 견고한 사업 모델, 기술 혁신 등 미래 사업의 모습을 만들어갈 3개의 중요한 동인을 찾아냈다. 실제 작업 공간에서 작업자와 기계의 융합, 사람과 공간의 융합과 같은 트랜드가 사이버 작업 공간에 일어날 것으로, 이를 통해 점진적으로 사업과 업무의 미래 모습을 만들 것이다. 하지만 디지털 전환을 받아들이는 와중에 기업은 숙련된 인력의 부족, 기술의 정렬, 직원 반발, 사이버 보안, 조직 구조와 사고 방식 등과 같은 문제를 해결해야만 한다. 이런 문제들을 해결하기 위해 SHARED 방법론이 기술 수용과 업무 절차 개선에 관심이 있는 기업을 위한 가이드라인 역할을 할 수 있다. 시장에서 성공하기 위해 기술 솔루션 제공자(Technology Solution Provider)는 서비스 제공자로서 역할을 계속하는 동시에, 고객에게 인력 관리 솔루션의 필요성을 교육해야 한다. 기술 솔루션 제공자는 디지털 전환 과정에서 기업과 동반할 믿음직한 조언자이자 장기적 파트너에 기초한 사업 관계를 구축해야만 한다.
'한 어머니 상금 씨가 낳은 두 아이 가운데 적어도 하나는 딸이다'라는 정보를 입수했을 때 '상금 씨의 두 아이가 모두 딸이다'를 우리는 얼마큼 믿을 수 있는가? 이 확률이 1/3이라는 것은 거의 분명해 보인다. 그런데 상금 씨가 '보미는 내 딸이다'라는 정보를 새로 더 알려줄 경우 많은 학자들은 우리의 확률이 1/3에서 1/2로 바뀌어야 한다고 말한다. 하지만 나는 그 확률이 여전히 1/3에 머물러야 한다고 주장한다. 증거와 가설의 지지 관계나 정보 유입과 확률 변화를 가늠하기 위해 조건화 규칙을 사용할 때 우리가 주의해야 할 점이 있다. 관련 정보 또는 증거가 어떤 절차를 거쳐 우리에게 주어졌는지를 따져보아야 한다. 해당 증거가 마구잡이로 주어졌다고 여길 수 없을 때는 조건화 규칙을 조심해서 사용해야 한다. 다시 말해 특정 관찰, 증언, 증거가 주어지도록 정보를 갖고 있는 누군가가 그 증거를 각별히 선택하지는 않았는지 잘 따져야 한다. 관련 정보 또는 증거가 우연히 주어지지 않고 그 정보를 이미 알고 있는 사람이 그 정보를 각별히 골라 우리에게 제공한 것이라면, 그 정보는 때때로 우리의 믿음직함을 바꿀 만한 정보가 되지 못한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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