[청년아고라] 우리를 이끄는 알고리즘, 그 이면에 감춰진 함정
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[청년아고라] 우리를 이끄는 알고리즘, 그 이면에 감춰진 함정
  • 정경채 칼럼니스트
  • 승인 2021.04.19 18:02
  • 댓글 0
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- 취향으로 포장된 편향
▲ 정경채 한국청년신문 칼럼니스트
▲ 정경채 한국청년신문 칼럼니스트

[한국청년신문] “당신은 이 영상을 검색해서 들어오지 않았습니다”라는 댓글을 유튜브에서 본 적이 있을 것이다. 이 댓글을 가진 영상들은 사용자의 타임라인에 갑자기 등장한다. 사용자가 구독을 누르지 않았음에도 당당히 등장한다. 심지어 몇 년 전에 업로드된 영상들도 등장한다. 그러면 사람들은 해당 영상이 “알고리즘의 선택을 받았다”라고 말하며 신기해한다. 알고리즘은 비단 유튜브에만 국한되지 않는다. 다양한 영상 플랫폼에서도 마찬가지로 사용자의 취향에 따라 영화나 도서를 추천한다.

알고리즘은 우리에게 굉장한 편의성을 선물했다. 우리는 우리가 보고 싶은 영화와 도서를 일일이 찾을 필요가 없다. 단지 알고리즘이 추천한 데이터들을 손가락을 이용해 몇 번 클릭하면 된다. 만약 별다른 내용이 없어 새로고침을 하면, 새로운 정보들이 다시 자동으로 배치된다. 일련의 과정을 반복할수록 알고리즘은 더욱 정교한 데이터를 얻고, 이는 우리가 알고리즘이 우리의 취향을 정확히 알고 있다는 믿음을 준다. 여기서 문제가 발생한다. 이른바 ‘필터 버블(filter bubble)’이다.

알고리즘은 우리의 믿음을 교묘하게 이용한다. 우리는 무의식적으로 알고리즘이 제공한 정보를 받아들인다. 그러나 개개인의 취향은 매우 주관적이고 편향적인 영역이다. 따라서 알고리즘이 각자에게 제공한 정보들은 양면을 공정하게 다루지 않는다. 사용자가 액션 영화를 선호하고 공포 영화를 꺼리면, 알고리즘은 공포 영화를 추천에서 제외한다. 비단 영화뿐이 아니다. 정치, 경제, 문화 등 모든 영역에서 필터가 적용된다. 지난 2016년 미국에서 필터 버블 문제가 드러났다. 버즈피드(BuzzFeed)가 2016년 11월 17일에 출간한 기사에 따르면 미국 대선 이전 3개월 동안 가짜 뉴스 20개가 SNS에서 공유·반응·댓글 수는 871만 1천 건으로 주요 매체보다 높았다. 특히 가짜 뉴스들은 특정 계층이나 집단 사이에서 공유되었다. 알고리즘이 해당 계층과 집단에 가짜 뉴스들을 제공한 빈도가 높았기 때문이다.

이처럼 알고리즘은 우리도 모르게 우리의 취향과 정보를 한정된 영역 내에서 습득하도록 만든다. 그 결과로 우리는 한정된 정보만을 얻고, 자신과 상반되는 외부 정보의 유입은 방해받는다. 더 나아가 고정관념을 형성하고 그에 맞춰 상황을 해석하는 ‘확증편향’을 유발한다. 그래서 우리는 항상 균형된 관점을 가지고 자발적인 태도를 견지해야 한다. 물론 매일 쏟아지는 수많은 정보의 물결 속에서 모든 정보의 옳고 그름을 판단하는 것은 불가능하다. 하지만 모든 정보를 무의식적으로 수용하지 않고, 균형된 시각에서 바라보려는 태도만 가져도 알고리즘의 함정에서 벗어날 수 있다.

“스포트라이트, 즉 집중 조명이다. 그것은 당신의 삶에서 특정한 사람이나 집단을 골라내고 당신이 그 한 줄기 빛에 가득 담긴 감정을 모두 빨아들이는 동안 나머지 세상은 어둠 속으로 사라진다.”

- 뤼트헤르 브레흐만(Rutger Bregman) 의 저서 <휴먼카인드> p.302.


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