연역법과 귀납법의 논리 정리

안녕하세요. 오늘은 알면서도 잊게 되는 연역법과 귀납법의 논리를 한 방에 정리해보는 포스팅입니다!

연역법과 귀납법

연역법과 귀납법

연역법과 귀납법은 우리나라 국민이라면 누구나 들어보았고 또 누구나 알고 있는 개념입니다. 그러나 다른 사람에게 설명해보라고 권한다면 정확히 그 개념을 전달할 수 있는 사람은 몇 이나 될까요? 알 땐 쉬운데 또 모르고 잊게 되면 어떤 게 연역인지 귀납인지 참 헷갈리는 개념이기도 한데요. 오늘 포스팅을 통해서 정확히 정리해보도록 하겠습니다.

연역법의 논리

우선 연역법부터 정리해보도록 하겠습니다. 연역이라 함은 이미 알고 있는 하나 또는 둘 이상의 명제를 전제로해서 새로운 명제를 결론으로 이끌어내는 추리의 방법입니다. 쉽게 정리해보면 이미 알고 있는 개념과 연결 시켜서 새로운 결론을 내는 것입니다. 이런 특징으로 인해서 연역법에서 얻은 결론은 이미 전제로 가지고 있는 개념에 포함되어 있는 것입니다. 즉, 새로운 사실적 확장에 대한 결론이 아닌 이미 전제 속에 있는 개념을 조금 더 명확히 하는 결론이 도출되는 것이죠.

연역법의 추리 방법으로 삼단논법이 잘 알려져 있습니다. 그 예시도 항상 같은 것인 소크라테스 이야기입니다. 삼단논법이란 대전제와 소전제에 공통으로 포함되어 있는 개념을 가지고 결론을 도출하는 것인데요.

모든 사람은 죽는다(대전제), 소크라테스는 사람이다(소전제)>소크라테스는 죽는다(결론)

위와 같이 대전제와 소전제를 통해서 결론을 이끌어 내는 방법이 연역의 예로 잘 알려진 개념입니다.

귀납법의 논리

그렇다면 귀납법의 논리는 무엇일까요? 귀납법은 개별적인 특수한 사실이나 현상에서 그러한 사례들이 포함되어 있는 일반적인 결론을 이끌어내는 방법인데요. 귀납법은 그 사례를 통해서 살펴보면 이해하기가 쉬운데요. 예를 들면 여론조사 같은 것이 있습니다. 여론조사는 어떤 표본의 관찰이나 통계를 근거로 일반적은 결론을 이끌어내는 방법입니다.

하지만 연역법이 정확한 사실에 기반한 결론을 도출하는 것과는 달리 귀납법은 근거를 가지고 그럴싸한 개연성을 띤 가설을 유도할 뿐 그것이 논리적 필연을 가진 사실이라고는 확신할 수 없다는 특징이 있습니다. 최근에 챗GPT와 같은 생성형 AI가 질문에 대해서 여러 정보를 가지고 그럴싸한 결론을 제시해 주기는 하나 그것이 사실이라고 확신할 수는 없는 것과도 마찬가지 이치입니다.

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지금까지 연역과 귀납에 대해서 살펴보았는데요. 사실 이 두 가지 논리는 항상 공부할 땐 어렵지 않게 머릿 속에 들어오면서도 뒤돌아서면 잊게 되는 마법과 같은 개념입니다. 그래도 오늘 포스팅을 통해서 어느정도 기억 속에 오래 남아 있었으면 좋겠네요!

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