알아두면 언젠가 한 번쯤은 똑똑한 척할 수 있는 법칙 이야기.

서점에서 한 번쯤은 “주식시장에서 손실을 피할 수 있는 법칙” 또는 “부동산시장에서 살아남는 법칙” 과 같은 책 제목을 보신 적 있으실 겁니다.

네이버 국어사전으로 “법칙”의 정의를 찾아보면 위와 같습니다.

“법칙”이라고 하면, “절대적인 것”입니다.

이 “법칙”이라고 하는 것은 다양한 분야마다,

상황마다 다르게 해석하고 적용을 해야 합니다.

물론 “법칙”이라는 것은 깨질 수 있습니다.

다만, 쉽게 변하지 않습니다.

“법칙”은 경험을 토대로 만들어졌습니다.

그렇기 때문에 법칙이 일어난 상황을 활용한다면,

결정을 내리는 데 도움이 되기도 합니다.

다양한 법칙들에 대해서 정의와 배경에 대해서 알고 있는다면,

살면서 언젠가 한 번쯤은 도움이 될 날이

한 번쯤은 올 것입니다.

아래는 Chat GPT를 통해 유명한 속담 50가지를 뽑은 결과입니다.

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• 파레토의 법칙 (Pareto Principle): 대부분의 결과(80%)는 상대적으로 소수의 원인(20%)으로부터 발생한다.
• 머피의 법칙 (Murphy’s Law): 잘못될 수 있는 상황이 있다면 그럴 가능성이 있다.
• 시프의 법칙 (Zipf’s Law): 어떤 텍스트에서 단어의 사용 빈도는 해당 단어의 랭킹에 반비례한다.
• 멧캐피의 법칙 (Metcalfe’s Law): 네트워크의 가치는 그것을 이루는 개별 사용자의 수의 제곱에 비례한다.
• 브룩스의 법칙 (Brooks’ Law): 프로젝트가 지체될 때 더 많은 인력을 투입하면 오히려 지체 시간이 더 길어진다.
• 코닝의 법칙 (Conway’s Law): 시스템 디자인은 그 시스템을 설계하는 조직의 커뮤니케이션 구조를 반영한다.
• 파인만의 법칙 (Feynman’s Law): 준비 시간이 없는 상황에서는 물리학자가 일하는 시간에 비례하여 비용이 발생한다.
• 피처의 법칙 (Fitts’s Law): 인간의 움직임에 관한 법칙으로, 타깃에 도달하는데 걸리는 시간은 타깃의 크기와 거리에 비례한다.
• 라이너스의 법칙 (Linus’s Law): “충분히 많은 눈이 모든 버그를 표면화시킨다”라는 원칙으로, 오픈 소스 소프트웨어 개발에서 주로 사용된다.
• 무어의 법칙 (Moore’s Law): 트랜지스터의 수는 대략 2년마다 2배씩 증가한다.
• 힉스의 법칙 (Hick’s Law): 선택할 옵션이 많을수록 결정을 내리는 데 시간이 더 많이 걸린다.
• 더비의 법칙 (Dunbar’s Number): 인간이 유지할 수 있는 안정적인 사회적 관계의 수는 대략 150개로 제한된다.
• 피터의 법칙 (Peter Principle): 조직 내에서는 모든 사람이 그의 능력을 넘는 위치까지 승진한다.
• 마키아벨리의 법칙 (Machiavelli’s Law): 목표를 달성하는 데는 모든 수단이 정당화될 수 있다.
• 살갈로의 법칙 (Say’s Law): 공급이 자체적으로 수요를 창출한다.
• 스텐슨의 법칙 (Sturgeon’s Law): 어떤 분야든 90%는 쓰레기다.
• 톰슨의 법칙 (Thompson’s Law): 무엇이든 실제로 이루어지기까지의 시간은 항상 예상보다 2배 이상 걸린다.
• 아이빙의 법칙 (Ivy Lee Method): 각 날짜에 대해 가장 중요한 일을 먼저 작성하고 그 일을 차례로 처리하는 방법을 통해 생산성을 높인다.
• 옥샴의 면도날 (Occam’s Razor): 가장 간단한 설명이 대체로 최선의 설명이다.
• 파크슨의 법칙 (Parkinson’s Law): 일은 제공된 시간 내에 완료되도록 팽창한다.
• 게슈탈트 법칙 (Gestalt Laws): 인지 심리학에서, 사람들은 시각적 정보를 조직화하고 이해하는 기본적인 방법을 설명하는 일련의 원칙들.
• 로프트의 법칙 (Laffer Curve): 세율이 너무 높거나 너무 낮으면 세수가 줄어든다는 이론.
• 매튜 효과 (Matthew Effect): 부자는 더욱 부유해지고 가난한 이는 더 가난해진다.
• 홉슨의 법칙 (Hofstadter’s Law): 일은 항상 예상보다 더 오래 걸린다, 예상 시간을 고려한 경우에도 마찬가지다.
• 매카비의 법칙 (Maccabees’s Law): 충분히 많은 시간이 주어지면, 예상치 못한 사건은 반드시 발생한다.
• 모스의 법칙 (Morse Law): 휴대전화의 처리 능력은 18개월마다 약 두 배씩 빨라진다.
• 갠드의 법칙 (Gandhi’s Law): 우리는 변화를 만들기 위해 우리 스스로가 그 변화가 되어야 한다.
• 아마라의 법칙 (Amara’s Law): 우리는 장기적으로는 기술의 영향을 과소평가하고, 단기적으로는 과대평가한다.
• 리플리의 법칙 (Ripley’s Law): 믿을 수 없을 정도로 흥미롭다면, 그것은 대체로 사실이다.
• 어윈의 법칙 (Erwin’s Law): 인터넷 논쟁은 충분히 오래 지속되면 언젠가 누군가를 나치로 비교하게 된다.
• 디메인의 법칙 (Deming’s 14 Points): 품질 관리와 생산 효율성을 높이는 데 중요한 14가지 원칙.
• 캐머런의 법칙 (Cameron’s Law): ‘해야 할 일’은 ‘하고 싶은 일’에 비해 항상 더 많다.
• 길버트의 법칙 (Gilbert’s Law): 개인의 지능은 그의 환경에 비례한다.
• 구톤의 법칙 (Goodhart’s Law): 측정치가 목표가 되면 그것은 더 이상 좋은 측정치가 아니다.
• 아담스의 법칙 (Adams’s Law): 모든 사람은 그가 건너가야 하는 다리의 일부분을 설계하고 구축해야 한다.
• 드레이크의 방정식 (Drake’s Equation): 외계 생명의 가능성을 추정하기 위한 수식.
• 에어하트의 법칙 (Ehrhart’s Law): 인간의 시간과 에너지는 그들이 사용하는 기술의 복잡성에 비례한다.
• 카를마르크의 법칙 (Karmarkar’s Law): 생산 기술의 개선은 생산 비용을 지수적으로 감소시킨다.
• 크룸의 법칙 (Krum’s Law): 사용자 인터페이스는 사용자의 능력에 맞게 설계되어야 한다.
• 러브록의 법칙 (Lovelock’s Gaia Hypothesis): 지구 생명체는 지구 환경을 생물학적으로 규제한다.
• 롭슨의 법칙 (Robson’s Law): 사람들은 항상 시간을 넘어 싸우며, 시간은 항상 이긴다.
• 셸렌버거의 법칙 (Shellenberger’s Law): 기술 변화의 속도는 사회의 수용력에 의해 제한된다.
• 소크라테스의 법칙 (Socratic Method): 질문과 대답을 통해 지식을 도출하는 방법.
• 스파크스의 법칙 (Sparks’s Law): 기회는 준비가 만날 때 생성된다.
• 울프의 법칙 (Wolfe’s Law): 뼈는 그것이 받는 스트레스에 따라 리모델링된다.
• 일리치의 법칙 (Illich’s Law): 최적의 생산성을 초과하면 생산성이 감소한다.
• 제라르의 법칙 (Gerard’s Law): 사람들은 그들이 통제할 수 있는 것들을 더 선호한다.
• 존스의 법칙 (Jones’s Law): 성공은 성공을 낳는다.
• 케이프크의 법칙 (Kapfek’s Law): 변화는 항상 저항을 만난다.
• 퀸즈의 법칙 (Queen’s Law): 잘 관리되지 않은 프로젝트는 3배의 시간과 비용을 요구한다.

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“법칙” 이란 오래전부터 사람들이 겪어온 경험들로 만들어진 산출물입니다.

그렇다면,

사람들이 많이 찾는 “성공하는 법칙” 이란 것은 과연 있을까요…?

유튜브에서 검색해 보면,

성공한 사람들의 여러 가지 명언이 있을 것이고,

그들이 살아온 삶에 대해서 들어볼 수 있을 겁니다.

그럼 그대로 내 삶에 적용시켜서 따라 한다면

성공한 사람이 될 수 있을까요?

아닙니다.

성공한 사람들의 경험과 견해는 물론 중요하고, 여러 가지 통찰력을 제공해 줄 수 있습니다.

다만, 현재 본인의 상황과 성공에 살아온 사람들의 배경들은 전혀 다를 것입니다.

그렇기 때문에 모두에게 일괄적으로 적용될 수 있는

“성공하는 법칙” 이란 건 세상에 존재하지 않습니다.

그럼에도 불구하고,

성공하기를 원한다면,

우리는 좌절하지 않고 계속해서 찾아나아가야만 합니다.

본인만의 상황 속에서 끊임없이 탐구하고 옳은 선택을 통해

의미 있고 풍요로운 삶을 살아야 합니다.

저는 이런 삶을 위해 노력하겠습니다.