The efficiency of a system depends not on the quantity of resources it contains but on the structure of interactions among participants.

시스템의 효율성은 그것이 포함하는 자원의 양이 아니라 참여자들 간 상호작용의 구조에 달려 있다.

This principle challenges the assumption that adding capacity — more roads, channels, or pathways — automatically improves outcomes for all users.

이 원리는 용량을 추가하면 — 더 많은 도로, 채널, 또는 경로 — 모든 사용자에게 자동으로 결과가 개선된다는 가정에 도전한다.

Consider a network where a new pathway is introduced: although it appears beneficial, each participant’s selection of the optimal route can destabilize the entire system.

새로운 경로가 도입된 네트워크를 생각해 보라: 유익해 보이지만, 각 참여자의 최적 경로 선택이 전체 시스템을 불안정하게 만들 수 있다.

Indeed, when all participants rationally pursue individual optimization, the system inevitably reaches a Nash equilibrium — a stable state where no one gains from switching, even though aggregate performance deteriorates significantly.

실제로, 모든 참여자가 개인적 최적화를 합리적으로 추구할 때, 시스템은 필연적으로 내시 균형에 도달한다 — 총체적 성과가 현저히 악화됨에도 불구하고 전환을 통해 아무도 이득을 얻지 못하는 안정 상태이다.

Specifically, users converge on newly available options, increasing overall completion time beyond what existed when fewer alternatives were present.

구체적으로, 사용자들은 새로 이용 가능한 선택지에 집중하게 되어, 대안이 더 적었을 때의 완료 시간보다 전체 완료 시간이 증가한다.

The same dynamic governs any domain where independent decisions aggregate into collective outcomes — in markets, organizations, or policy design, the critical variable is the incentive structure.

동일한 역학이 독립적인 결정들이 집합적 결과로 모이는 모든 영역을 지배한다 — 시장, 조직, 또는 정책 설계에서 핵심 변수는 유인 구조이다.

Ultimately, true optimization lies in designing how participants interact, rather than in merely expanding shared capacity.

궁극적으로, 진정한 최적화는 단순히 공유 용량을 확장하는 것이 아니라 참여자들이 어떻게 상호작용하는지를 설계하는 데 있다.