"알고리즘은 나의 자유로운 선택일까?"

유튜브 추천 서비스 '알고리즘'

유튜브는 이용자의 관심사와 선호도를 파악해 이용자가 원할만한 정보를 선별적으로 제공한다. 유튜브에 접속하여 로그인하면 메인화면에 개인 맞춤별 추천 영상 리스트가 제공되고, 영상을 하나 재생하면 ‘다음 동영상'으로 표시된 목록에도 추천 영상이 제공한다.

유튜브의 최고 상품 담당자(CPO)인 닐 모한(Neal Mohan)의 인터뷰에 따르면 유튜브 이용자들의 시청 시간 중 70%가 추천 알고리즘에 의해 이뤄진다고 한다. 하지만 대부분의 기업이 그렇듯 유튜브 추천 알고리즘은 차별화된 서비스를 제공할 수 있는 자원이기 때문에 외부에 공개되지 않는다. 더욱이 유튜브 추천 알고리즘은 영상을 통해 광고 이익을 얻는 크리에이터와 광고주들 간의 이해관계가 얽혀있기 때문에 공개되기 어렵다. 다만 유튜브 추천 알고리즘은 구글의 인공지능(AI) 알고리즘을 기반으로 구축되었기 때문에 구글 연구자들의 인공지능 설계 경향성으로 일부 추측해볼 수 있다.

사실상, 인공지능은 주어진 데이터 집합의 ‘패턴’을 찾아내는 데 효율적이다. 

인공지능 추천 시스템은 데이터 집합으로 각 개인의 과거 선택 기록과 그 개인과 유사한 선택 패턴을 보여주는 다른 사람들의 선택 기록을 활용한다. 이를 바탕으로 각 개인에게는 ‘의외의’ 추천이 성공적인 가능성이 있다. 데이터 크기가 커지고 알고리즘이 더 정교화되면 더 성공적인 추천이 가능해지는 이유도 그 때문이다.

인공지능 추천 시스템 상황에서의 전제는 개인의 ‘자유로운 선택'이다. 하지만 자연스럽게 자신의 ‘취향'이나 ‘생각'이 강화되고, 다른 ‘생각’이나 ‘취향'에 대해 접할 기회를 잃어간다. 이를 ‘메아리의 방(echo chamber)’ 효과라 한다. 결국 ‘자유로운 선택'을 강조한 인공지능 추천 시스템이, 더 체계적인 방식으로 편향되기 쉽다는 것이다. 즉 알고리즘은 언뜻 개인의 자유로운 선택으로 보이지만, 그 선택의 주체가 나 자체이기보다는 추측된 나일 수 있다.

물론 인간의 모든 선택이 자유성과 자율성을 가지는 건 아니다. 예를 들어, 와인을 잘 아는 친구에게 좋은 와인을 추천 받아 그중 하나를 사는 것, ‘비자율적 선택’이라 볼 수 있다. 인간의 선택이 자유성을 가지지만, 자율성을 가지는 건 아닐 수 있다.