'뉴스토리'가 추천 알고리즘은 어떤 원리로 작동하며 어떻게 활용할 것인지를 알아보고, 그 부작용인 편향성을 최소화할 수 있는 대안을 모색해 본다.

26일 방송되는 SBS '뉴스토리'에서는 우리 생활 곳곳에서 작동되고 있는 추천 알고리즘과 관련해 편리와 편향이라는 양면성을 균형 있게 조명한다.

인공지능이 나의 성향을 파악해서 필요한 것을 추천해 주는 ‘추천 알고리즘’이 우리 생활 곳곳에서 영역을 넓히고 있다. 어떤 음악을 들을지, 어느 뉴스를 볼지, 어느 길을 갈지, 어떤 식당에 갈 것인지 선택을 할 때마다 추천 알고리즘은 우리가 알게 모르게 강력한 영향력을 발휘한다.

추천 알고리즘은 우리 생활에 편리를 더하는 긍정적 역할을 한다. 필요한 정보를 제공하고 선택의 효율성을 높인다. 인공지능의 추천 알고리즘은 크게 두 가지 원리로 작동한다. 개인이 그동안 선택한 콘텐츠의 특징을 바탕으로 추천하는 콘텐츠 기반 필터링, 본인이 비슷한 성향의 사람들이 좋아하는 것을 추천해 주는 협업 필터링 방식이 있다. 일상 속에서 접하는 추천은 두 가지 방식이 함께 작동해서 이뤄진다.

추천 알고리즘은 아마존이나 유튜브 같은 기업의 성장 동력이다. 더 효율적이고 편리한 알고리즘을 내놓는 기업이 더 많은 이용자를 불러 모은다. 고객의 수요를 예측하는 아마존의 알고리즘은 소비자가 주문하지 않은 물건까지 먼저 배송하기도 한다. 아마존 매출의 40%가 추천에서 나오는 것으로 추산된다. 유튜브에서 소비되는 동영상의 대부분은 알고리즘이 추천한 동영상이다. 유튜브는 ‘맞춤 동영상은 채널 구독이나 검색보다 전체 유튜브 시청률의 훨씬 많은 부분을 차지한다’고 직접 밝힌 바 있다.

추천 알고리즘은 생활의 편리한 보조자인 동시에 우리의 선택을 은밀히 지배하는 빅브라더이기도 하다. 추천 알고리즘을 사용하기 위해서는 개인 정보를 대가로 지불해야만 한다. 다른 한편으로는 개인의 편향성을 강화하는 역할도 한다. 내 선택을 바탕으로 제공하는 추천을 따라가다 보면 편향된 정보 속에 갇히는 ‘필터 버블’ 현상이 발생하기도 한다.

필터 버블은 심각한 사회 갈등을 초래할 수 있다. 뉴스나 정보를 담은 영상을 선택할 때 추천 알고리즘을 무비판적으로 수용하면 개인의 편향성이 강화되고, 사회적인 공통 인식은 희박해져 간다. 갈수록 정치적 사회적 분열이 확산되고 갈등이 깊어지고 있는 현실은 우리 사회뿐 아니라 세계적인 현상이기도 하다. 그 배경에는 추천 알고리즘의 역할도 한 자리를 차지하고 있다.