우리는 진짜 ‘고르고’ 있는가
유튜브, 넷플릭스, 쿠팡을 자주 사용한다. 사용할수록 그 안에서 늘 비슷한 선택을 반복한다. 알고리즘은 과거의 데이터를 분석해 취향에 맞는 콘텐츠나 상품을 추천한다. 내가 선택하는 것 같지만 알고리즘이 제시한 선택지 안에서 소비하고 있는 셈이다. 선택지는 많아졌지만 실질적인 다양성은 줄어들었다. 알고리즘이 제공하는 개인화는 과거 데이터를 반영한 결과일 뿐이며 새로운 가능성에 대한 여지는 좁아진다. 이것이 과연 진정한 맞춤형 소비라고 할 수 있을까?
추천 시스템은 본질적으로 ‘예측 모델’이다. 사용자의 클릭, 검색어, 체류 시간, 구매 이력 같은 데이터를 수집하고, 유사한 행동 패턴을 보인 다른 사용자들과의 비교를 통해 선호 가능성이 높은 항목을 제시한다. 문제는 이 구조가 현재의 나를 반영하기보다, 과거의 나에 머문다는 점이다. 한 번 관심을 보인 분야나 제품은 더욱 자주 노출되고, 그로 인해 소비가 유도된다. 강화된 데이터의 순환 구조는 사용자의 취향을 점점 고정시키고, 시간이 지날수록 새로운 선택지는 사라진다.
추천 시스템은 나와 잘 맞는 콘텐츠와 상품을 자동으로 제공하기 때문에 편리하다. 하지만 그것이 내가 고른 것인지, 아니면 고르도록 유도된 것인지는 점점 불분명해진다. 자율적으로 선택해 소비하는 것이 아니라, 선택된 것을 따라가는 소비 행위는 점점 피로해진다. 게다가 알고리즘 안에서는 새로운 가능성을 탐색할 기회가 점점 줄어든다. 결국 사용자는 효율을 얻는 대신, 우연한 발견과 예상 밖의 기쁨, 자기 확장의 기회를 잃는다.
개인화된 추천 시스템은 효율적이다. 그러나 그 효율은 ‘반복 가능한 나’를 기준으로 설계된 시스템 안의 나일 뿐이다. 기술은 나를 돕기 위해 작동하지만, 지나치게 최적화된 구조는 결국 나를 고정시키고, 내가 어떤 사람이 될 수 있는지를 상상할 여백을 지운다. 때로는 추천받지 않은 것을 고르고, 우연히 발견한 것을 믿어보는 경험이 시스템이 설계하지 못한 나만의 취향을 만드는 출발점일 수 있다.