Non-participant externalities reshape the evolution of altruistic punishment

사회과학의 조용한 구석에서, 연구자들은 오랫동안 특정한 인간 행동에 대해 의문을 품어왔다. 그것은 바로 규칙을 어기는 사람을 처벌할 때, 설령 그 처벌이 처벌자 자신에게 비용을 발생시키더라도 기꺼이 처벌하려는 의지이다. 이 행위는 '이타적 처벌(altruistic punishment)'로 알려져 있으며, 인간 사회가 협력을 유지하는 데 있어 초석이 된다. 이것이 없다면, 개인들이 기여는 하지 않으면서 공유 자원을 이용하는 상황이 발생하여 집단은 흔히 혼돈 상태로 무너지곤 한다. 수년간 과학자들은 이러한 비용이 드는 행동이 어떻게 진화할 수 있는지 이해하려고 노력해 왔다. 왜냐하면 처벌을 하는 사람들은 단순히 처벌 없이 협력하는 사람들, 혹은 게임 자체를 거부하는 사람들에게 경쟁에서 밀리는 경우가 많기 때문이다. 한 대중적인 이론은 사람들이 집단 활동에서 단순히 빠져나갈 수 있게 하는 것—'자발적 참여(voluntary participation)'라고 불리는 전략—이 안전 밸브 역할을 한다고 제안했다. 이 이론에 따르면, 이 옵션은 집단이 완전히 붕괴하는 것을 방지하며, 협력과 처벌의 순환이 결국 자리 잡을 수 있도록 해준다. 그러나 이 이론은 매우 구체적이고 아마도 너무 단순한 가정에 의존하고 있었다. 즉, 떠나는 사람들은 수동적이라는 가정이다. 그들은 단지 허공 속으로 사라질 뿐, 남겨진 집단에 아무런 영향을 미치지 않는 존재로 여겨졌다.

영국, 일본, 이탈리아의 연구팀은 이러한 가정이 현실 세계에서도 유효한지 테스트하기로 했다. 그들은 사람들이 어떻게 상호작용하는지를 시뮬레이션하기 위해 컴퓨터 모델을 구축했지만, 더 복잡한 현실을 반영하도록 규칙을 변경했다. 그들의 시뮬레이션에서, 누군가가 집단을 떠나기로 선택했을 때 그들은 단순히 사라지는 것이 아니라, 흔적을 남겼다. 때때는 그들의 이탈이 인구 과밀을 줄이거나 비용을 낮춤으로써 남겨진 집단에 도움을 주기도 했다. 또 다른 경우에는 핵심 전문가가 기술을 가지고 떠나는 것처럼, 그들의 떠남이 집단에 해를 끼치기도 했다. 연구진은 또한 떠나는 것에 대한 보상을 다양하게 설정하여, 이를 매력적인 탈출구가 되게 하거나 비용이 드는 벌칙이 되게 만들었다. 수천 번의 시뮬레이션 시나리오를 실행한 결과, 그들은 기존의 이론이 불완전하다는 것을 발견했다. 떠나는 것이 집단에 도움이 될지 아니면 해가 될지는 전적으로 그 떠남이 남겨진 사람들에게 실제로 무엇을 하는지에 달려 있었다.

연구는 이탈을 선택하는 이들의 영향력이 집단 역학의 전체 결과를 뒤바꿀 수 있는 강력한 스위치라는 점을 밝혀냈다. 연구진이 떠나는 것이 공공의 이익에 도움이 되도록(예를 들어, 남겨진 자들을 위해 남은 자원이 더 가치 있게 만드는 방식) 시뮬레이션을 프로그래밍했을 때, 그룹은 협력에 필요한 시너지를 고려할 때 처벌이라는 비용이 드는 행동을 유지하기가 훨씬 쉬워졌으나, 이는 떠나는 것에 대한 보상이 충분히 높을 때만 가능했다. 이러한 경우, 탈출을 위한 유인책이 강력하다면 협력 조건이 상당히 취약하더라도 집단은 번창할 수 있었다. 그러나 그 반대도 마찬가지였다. 떠나는 행위가 집단에 해를 끼칠 때, 위반자를 처벌하는 능력은 유지하기가 훨씬 어려워졌다. 그룹은 협력을 유지하기 위해 훨씬 더 강력한 조건을 필요로 했으며, 종종 시스템은 아무도 규칙을 따르지 않는 상태로 붕괴되었다.

가장 놀라운 발견은 떠나는 것에 대한 유인책이 이러한 영향력과 어떻게 상호작용하는가 하는 점이었다. 연구진은 만약 떠나는 것이 집단에 도움이 된다면, 그룹이 처벌을 유지하기 위해서는 떠나는 것이 진정한 선택이 될 만큼 보상이 충분히 높아야 한다는 것을 발견했다. 만약 보상이 너무 낮으면 시스템은 무너지고 처벌은 완전히 붕괴된다. 반대로, 떠나는 것이 집단에 해를 끼친다면, 시스템은 놀라울 정도로 회복 탄력성을 보였다. 즉, 떠나는 것에 대한 보상이 낮거나 심지어 부정적일 때도 처벌을 유지할 수 있었으며, 이는 효과적으로 사람들의 이탈을 저지하는 역할을 했다. 그러나 이러한 회복 탄력성에도 한계는 있었다. 만약 떠나는 것에 대한 대가가 강력하게 부정적이 되면 처벌은 실패했다. 이는 자발적 참여의 메커니즘이 사회적 문제에 대한 보편적인 해결책이 아님을 시사한다. 그것은 매우 특정한 조건 하에서만 작동하는 섬세한 도구이다. 만약 떠나는 사람들이 집단에 긍정적인 영향을 미친다면, 시스템은 그들을 하나의 옵션으로 유지하기 위해 강력한 유인책을 필요로 한다. 만약 그들의 영향력이 부정적이라면, 시스템이 제대로 기능하기 위해 그들의 이탈을 저지해야 하지만, 시스템은 실패하기 전까지 어느 정도의 저지력을 견뎌낼 수 있다.

연구진은 결과가 특정 설정의 우연이 아님을 확실히 하기 위해 다양한 경쟁 수준과 집단 규모로 시뮬레이션을 실행했다. 그들은 성공적인 전략을 모방하려는 압박이 매우 높을 때도 이러한 패턴이 유효하다는 것을 발견했다. 모든 시나리오에서 핵심 요인은 참여하지 않기로 선택한 이들이 남긴 영향의 본질이었다. 연구는 단순히 사람들에게 '출구'를 제공하는 것이 자동으로 실패하는 집단을 구원할 것이라고 가정해서는 안 된다고 결론짓는다. 문 그 자체에는 결과가 따른다. 만약 떠나는 사람이 긍적인 유산을 남긴다면, 그 문은 생명줄이 될 수 있지만, 오직 그 문을 사용하는 유인이 강력할 때만 그러하다. 만약 부정적인 유산을 남긴다면, 그 문은 시스템이 사용을 적극적으로 저지하지 않는 한 배를 침몰시키는 원인이 될 수 있다. 이러한 발견은 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 리드 개발자의 이탈이 팀을 무력화할 수 있는 상황부터, 개인의 민간 의료 이용이 공공 의료 시스템의 부담을 완화할 수 있는 공중 보건 시스템에 이르기까지, 현실 세계의 상황을 이해하는 새로운 관점을 제공한다. 교훈은 명확하다. 협력을 관리하기 위해서는, 떠나기로 선택한 이들의 능동적이고도 종종 보이지 않는 영향력을 반드시 고려해야 한다는 것이다.