추천 알고리즘, 무엇이 문제일까?
우리는 인공지능이 결정을 도와주는 시대를 살아간다.
유튜브 영상부터, 이번 겨울에 입을 옷까지 모두 추천 알고리즘을 활용해서 고른다.
이런 과정이 편리하기는 하지만, 한편으론 불편하다.
추천 알고리즘은 우리에게 더 넓은 세상을 보여주고 있는 것일까, 우리의 시각을 좁히고 있는 것일까?
추천, 또 추천 연속인 일상
아침에 일어나서 나갈 채비를 한 뒤 음악을 들으며 등교를 한다. 내가 사용하는 음악 서비스는 ‘스포티파이’. 내가 ‘좋아요’를 표시한 곡이 무엇인지, 어떤 음악을 끝까지 듣는지 등 사용자의 이용 정보를 바탕으로 노래 재생 목록을 제작해준다. 매일 내가 좋아할 음악 수백 곡을 찾아내는데 한정적인 이용 정보로 어떻게 이렇게 많은 곡을 다 추천해주는지 신기할 따름이다.
하교 후 휴식을 하려 ‘넷플릭스’에 접속했다. 나중에 보려고 직접 찜해놓은 작품을 제외하면, 메인 화면은 넷플릭스 추천 작품들로 가득하다. 지금까지 봤던 영화와 드라마에서 공통점을 찾아내고 그와 비슷한 작품들을 보여준다. 추천 항목은 굉장히 구체적이다. 이를테면 ‘영화제 수상 미국 작가주의 영화’ 같은 이름으로 추천작을 묶어주기도 한다. 이런 알고리즘은 넷플릭스만의 특별한 기능이 아니다. 유튜브 또한 추천 알고리즘을 이용하여 사용자가 좋아할 만한 영상을 메인에 띄운다. 그 영상을 보려면 누가 봐도 20대 여성인 나를 타깃으로 지정한 듯한 광고를 시청해야 한다.
이처럼 우리는 일상생활 속 사소한 부분에서도 인공지능이 제공하는 추천 알고리즘을 바탕으로 살아간다. 심지어는 포털 사이트 뉴스 카테고리에서도 원하는 언론사를 구독한다. 인공지능은 지금까지 읽은 기사들을 분석해서 마음에 들어 할 새로운 기사를 추천해준다. 주변에서 더욱 흔하게 볼 수 있는 추천 서비스는 광고다. 새 옷을 사기 위해 포털 사이트에 ‘여성 코트’를 검색하면 알고리즘 때문에 최소 한 달은 계속 코트 광고를 봐야 한다.
추천 알고리즘 덕분에 나는 세상의 모든 노래를 듣지 않고도 좋아할 만한 새 노래를 찾을 수 있고, 취향인 영상을 유튜브에서 간편하게 볼 수 있다. 무엇이 필요한지 알고리즘이 알아서 파악을 해주니 물건을 사기 위해 이것저것 고민할 필요도 없다. 너무나도 편안한 방법으로 나의 세상을 넓혀가고 있는 것만 같다. 그런데 과연 그럴까?
