Lindy Effect

Toby Ord는 2023년 논문에서 일반적인 경향과 정확한 수학적 규칙을 구분합니다. 책으로 보면 차이가 분명합니다. 작품이 계속 출판되는 기간을 보는 것인가요, 아니면 특정 책 한 권이 낡아 부서질 때를 보는 것인가요? 서로 다른 질문입니다. 마찬가지로 개별 제품과 버전이 사라져도 기술 원리는 오래 남을 수 있습니다. 한 범주의 역사가 다른 범주로 자동 이전되지는 않습니다. 나이에서 결론을 내리기 전에 조사할 수명의 시작과 끝을 정하세요. 프로젝트의 끝을 개발 중단, 이용자 이탈, 운영 종료 중 무엇으로 잡느냐에 따라 데이터도 달라집니다. [1]

Nassim Nicholas Taleb는 거듭제곱 법칙을 따르는 모형으로 설명합니다. 여기서 사용하는 파레토 모형은 서로 다른 수명에 확률을 부여하며, 아주 긴 수명도 가능하다고 봅니다. 매개변수 α > 1은 수명 분포의 모양을 정하고, t는 이미 도달한 나이입니다. 그 나이까지 생존했다는 조건에서 모형의 평균 전체 수명은 αt/(α − 1), 평균 잔여 수명은 t/(α − 1)입니다. α = 2이고 t = 10년이면 앞으로 10년, 전체로는 20년입니다. 지난 시간과 미래 시간을 혼동하면 안 됩니다. 이는 선택한 모형의 결과이지 특정 책이나 기술의 종료일을 약속하는 말이 아닙니다. 매개변수 역시 기분 좋은 답을 얻기 위해 고르지 말고 근거를 대야 합니다. [2]

Ord는 평균과 중앙값이 다른 질문에 답한다고 지적합니다. 평균은 모든 기간을 반영하므로 드물게 아주 긴 수명이 평균을 크게 높일 수 있습니다. 중앙값은 가능한 기간을 더 짧은 쪽과 더 긴 쪽의 같은 확률로 나눕니다. 같은 파레토 모형에서 α = 2이고 나이가 10년이면 남은 기간의 중앙값은 10 × (√2 − 1), 약 4.14년이며 10년이 아닙니다. 제곱근 기호는 이 모형의 계산을 나타낼 뿐입니다. α = 1이면 남은 중앙값은 10년이지만 평균은 유한하지 않습니다. 불멸이라는 뜻은 아닙니다. 이 모형에서 무한한 수명의 확률은 영입니다. 수치를 인용하기 전에 무엇을 뜻하는지 확인하세요. [1]

알려진 종료 위험률이 일정하게 유지되는 과정을 생각해 봅시다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 지침서는 이를 지수분포로 설명합니다. 위험률 λ는 아직 지속되는 사례에서 종료가 얼마나 빠르게 일어나는지 나타내며, 처음 집단의 단순한 백분율이 아닙니다. 연간 위험률이 λ = 0.1이라면 평균 잔여 수명은 1/λ = 10년으로, 이미 5년을 버텼든 20년을 버텼든 같습니다. 조건부 전체 평균은 각각 15년과 30년이지만 남은 평균은 바뀌지 않았습니다. 이 반례는 중요합니다. Lindy Effect는 오래된 모든 것에 검증 없이 적용하는 규칙이 아닙니다. [3]

실제 프로젝트의 위험은 대개 미리 알 수 없습니다. Ord는 견고함이 다른 사례가 섞여 있을 때 Lindy Effect가 어떻게 생기는지 보여 줍니다. 약한 사례가 사라지면서 생존자 중 강한 사례의 비중이 커집니다. 더 긴 역사는 대상이 어느 집단에 속할지 알려 주지만, 대상 내부가 개선된 것은 아닐 수 있습니다. 나이가 들수록 강해진다거나 모든 충격이 이롭다고 자동으로 결론 내릴 수 없습니다. 특정 조건에서는 각 사례 자체의 위험이 증가해도 이런 선별 효과가 생깁니다. [1]

100개 프로젝트를 10년간 추적한다고 합시다. 40개는 종료했고 60개는 여전히 활동 중입니다. 이 60개에 최종 수명 10년이나 무한대를 부여하면 안 됩니다. 아는 것은 관찰 종료까지 적어도 지속되었다는 사실뿐입니다. NIST는 이를 우측 중도절단이라고 부릅니다. 낯선 이름이지만 불편한 자료를 삭제한다는 뜻이 아니라 끝을 아직 모른다고 정직하게 다루는 것입니다. 실패한 프로젝트와 종료 시점도 필요합니다. 현재의 승자 목록만 보면 같은 시간의 시험을 통과하지 못한 사례가 가려집니다. [4]

Bitcoin.org는 공개 개발, 소프트웨어 오류 수정, 자금 접근권 상실 위험을 설명합니다. Bitcoin의 긴 역사는 네트워크에 대한 정보이지 새 지갑, 수탁업체, 바뀐 코드의 역사가 자동으로 되는 것은 아닙니다. 네트워크의 생존은 특정 보관 방식의 안전을 입증하지 않습니다. Self-custody는 개인키를 직접 관리하는 것입니다. 개인키란 비트코인 지출을 승인하는 데 사용하는 비밀 데이터입니다. 따라서 자금에 대한 접근 권한을 백업하고 복구하는 방법을 알아야 합니다. 다른 사람의 참여가 주는 유용성인 Network Effect도 지속을 설명할 수 있지만, 이는 구체적으로 조사해야 하는 원리입니다. 새로운 공격이나 의존 관계는 과거 경험이 쌓인 조건을 바꿀 수 있습니다. [5]

Lindy Effect는 생각의 결론보다 출발점으로 가장 유용합니다. Ord의 구분에 따라 비교 집단, 종료 사건, 데이터 선택, 평균과 중앙값의 차이를 정리하세요. 그런 다음 지금도 예전처럼 작동하는 것과 바뀐 것을 묻습니다. 돈에는 미래까지 구매력을 보존하는 능력인 Store of Value도 중요합니다. 계속 존재한다는 사실만으로 그 능력이 보장되지는 않습니다. 더 긴 예상 수명은 주장의 진실, 미래 수요, 자산 가격 상승을 증명하지 않습니다. 역사를 진지하게 받아들이되 구체적인 위험 검토를 대신하게 해서는 안 됩니다. [1]