최적화는 합리적으로 느껴집니다: 낭비를 제거하고 효율성을 높이며 피드백 루프를 강화합니다. 하지만 기술적, 생물학적, 조직적, 심지어 개인적인 시스템은 종종 소홀히 해서가 아니라 과도한 최적화로 인해 무너집니다. 잘못된 것에 대해 너무 오랫동안 너무 어렵게 최적화하면 조용히 자신의 취약성을 설계하게 됩니다.

그 역동성은 다음과 같습니다.

1. 로컬 최적화 대 시스템 상태

복잡한 시스템에서는 하나의 지표를 개선하면 전체가 저하될 수 있습니다.

이것은 굿하트의 법칙 뒤에 숨겨진 통찰을 반영합니다:

"어떤 조치가 목표가 되면, 그것은 더 이상 좋은 조치가 되지 않습니다."

프록시 메트릭(참여율, 가동 시간, 분기별 수익)이 타겟이 되면 이를 게임화하는 것을 중심으로 행동이 재구성됩니다. 메트릭이 개선되고 현실성이 저하됩니다.

셀프 사보티지 패턴:

측정 가능한 프록시 선택

공격적으로 최적화

측정하기 어려운 품질(회복력, 신뢰, 적응력)을 정리합니다

보이지 않는 위험 누적 생성

2. 효율성이 슬랙을 없애다

중복성은 낭비처럼 보입니다—그렇지 않을 때까지요.

린 시스템은 버퍼를 제거합니다:

적시 재고

최소 인력

긴밀하게 결합된 마이크로서비스

예약 완료된 달력

하지만 느슨함은 낭비가 아닙니다. 느슨함은 충격 흡수입니다.

셀프 사보티지 패턴:

"비효율성" 제거

내결함성 상실

작은 섭동 연쇄 반응

시스템이 부서지기 쉽습니다

생물학에서 진화는 최고 성능을 위해 최적화되는 경우가 거의 없으며, 분산 상태에서 생존을 위해 최적화됩니다. 이상적인 조건에서 출력을 최대화하는 시스템은 스트레스를 받으면 실패하는 경우가 많습니다.

3. 단기 보상 루프 하이재킹 장기 생존 가능성

최적화는 보통 짧은 피드백 주기로 작동합니다.

분기별 실적 압박으로 인해 기업들은 비용 절감 및 재무 엔지니어링에 집중하고 있습니다.
정치 사이클이 가시적인 방향으로 편향되면 구조 개혁이 승리합니다.
개인 생산성 시스템은 의미보다 작업 완료를 최적화합니다.

더 깊은 문제는 블랙 스완의 전략적 경고와 유사합니다: 정상 변동성에 최적화된 시스템이 드물고 충격이 큰 충격에 노출된다는 점입니다.

셀프 사보티지 패턴:

빈번한 이벤트에 최적화

꼬리 위험 무시

극단적인 사건 하나가 수년간의 이익을 지웁니다

4. 전문화로 적응력 축소

최적화는 종종 전문화를 의미합니다.

고도로 전문화된 팀, 개인 또는 인프라는 안정적인 가정 하에서 탁월한 성과를 거두었습니다. 하지만 상황이 바뀌면 전환에 어려움을 겪습니다.

하나의 유통 채널에 최적화된 회사는 그 채널이 붕괴될 때 어려움을 겪습니다.
한 가지 기술에 최적화된 전문가는 기술이 변화할 때 노후화될 수 있습니다.

여기서 자기 과시는 미묘합니다: 좁은 모델 아래에서 더 많은 성공을 거둘수록, 그것에서 벗어나기가 더 어려워집니다.

5. 심리적 최적화 함정

개인 차원에서도:

일정한 생산성을 최적화하면 번아웃이 발생합니다.

사회적 승인을 최적화하는 것은 진정성을 약화시킵니다.

확실성을 위해 최적화하면 호기심이 줄어듭니다.

최대한의 성과를 추구하면 창의성과 갱신에 필요한 변동성을 제거할 수 있습니다.

6. 최적화가 우리에게 불리한 이유

최적화는 다음과 같은 경우에 자기 과시가 됩니다:

목적 함수가 불완전합니다.

환경은 비정상적입니다.

피드백 루프가 지연됩니다.

위험은 비대칭적입니다.

적응 능력은 성능을 위해 희생됩니다.

즉, 최적화는 안정적인 게임을 가정합니다. 현실은 규칙을 바꿉니다.

7. 자기모독 방지 설계 원칙

순수 최적화 대신 디자인:

효율성보다 옵션

우아함보다 중복성

단일 재배에 대한 다양성

최고 성능 대비 견고성

속도에 대한 가역성

역설: 비효율성의 여지를 남기는 시스템은 생존하기 때문에 장기적으로 더 나은 성과를 내는 경우가 많습니다.

요약 논문

최적화는 제한된 예측 가능한 시스템 내에서 강력합니다.

복잡하고 진화하는 환경에서는 공격적인 최적화가 시스템이 더 이상 놀라움에 반응할 수 없을 때까지 자유도를 좁힙니다.

그 시점에서 성공은 실패의 메커니즘이 됩니다.