AI와 동거 5일 차: 내 일상을 들여다보는 AI

추천 알고리즘 AI

10명 중 7명은 눈을 뜨자마자 스마트폰을 집어 든다. 그리고 6명은 자기 전에도 스마트폰을 보다가 잠을 잔다.

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눈을 뜨자마자 스마트폰부터 집어 드는 것이 현대인의 일상이 된 지 오래다. 그 현대인 중 하나가 여기에 있다. 아침에 눈을 뜨자마자 습관처럼 스마트폰을 집어 들고 인스타그램을 켠다. 피드 맨 위에는 며칠 전 발견한 귀여운 반려견 계정이 올라와 있다. 내가 보고 싶은 콘텐츠들이 마치 나를 위해 특별히 준비된 것처럼 완벽하다. 따로 팔로우한 것도 아닌데 원하는 콘텐츠가 마련되어 있는 걸 보면 마치 인스타가 나를 감시하고 있는 것 같다는 느낌을 받는다. '알고리즘' 덕분일 것이라 막연하게 생각할 것이다. 그런데 그 알고리즘은 어떻게 이렇게 나의 취향을 잘 파악할 수 있는 걸까? 그 비밀은 바로 AI에 있다.

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내 취향을 맞춘 추천 알고리즘: 콘텐츠 기반 필터링

내 마음을 훔쳐본 것처럼 딱 맞아떨어지는 콘텐츠들. 내가 그동안 좋아요를 누른 사진과 영상을 분석한 AI의 능력 덕분이다. 내가 클릭하고, 좋아하고, 저장했던 발자취를 따라 내 취향을 기억해 주는 것이다. 이는 '콘텐츠 기반 필터링'의 예다.

 인스타그램은 컴퓨터 비전 AI 기술과 자연어 처리 기술로 사용자가 좋아요를 누른 사진과 영상의 패턴을 분석한다. 사용자가 선호하는 콘텐츠의 특성을 파악해 유사한 콘텐츠를 추천하는 것이다. 때문에 좋아요를 함부로 누르면 다음과 같은 상황이 벌어지기도 한다.

#추천 글이 온통 고양이 사진뿐

고양이 사진에 좋아요를 많이 누르는 사람에게는 계속 고양이 사진이 추천으로 뜬다. 고양이 이미지의 내용(고양이), 해시태그(#cat, #고양이, #냥이), 설명이나 댓글 내용 등을 분석하여 사용자가 좋아할 만한 유사한 콘텐츠를 찾아낸 것이다. 이렇게 파악된 특성을 바탕으로 유사한 고양이 사진이나 영상을 추천해 준다.

#온통 운동화, 운동복

나이키 브랜드의 게시물에 자주 좋아요를 눌렀다면, 스포츠 브랜드 관련 계정이나 게시물이 추천으로 뜬다. 나이키뿐만 아니라 아디다스 등등 최근에 핫한 스포츠 패션과 관련된 게시물이나 광고가 뜨게 될 것이다. 이는 내가 좋아요를 누른 옷 스타일, 색상, 해시태그 등을 자연어 처리와 컴퓨터 비전 기술로 파악하고 이해하여 다른 브랜드에서도 비슷한 제품이 있다는 걸 알려주는 것이다.

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다른 사용자의 행동을 반영한 추천 알고리즘: 협업 필터링

인스타그램에서 다른 사람의 계정을 팔로우할 때, "이 계정을 팔로우한 사람들이 팔로우하는 다른 계정"을 추천받는 경우가 있다. 연락이 끊겼던 친구들을 우연히 발견하는 경우도 있고, 흥미로운 새로운 계정을 발견하는 경우도 있다. 예를 들어 내가 가 특정 여행 관련 계정을 팔로우하면, 인스타그램은 나와 비슷한 취향을 가진 다른 사용자들이 팔로우하는 여행 관련 계정을 추천해 주는 식이다. 이는 협업 필터링을 통해 이루어진다.

협업 필터링은 쉽게 말해, 나와 같은 것을 좋아하거나 연관성 있는 사람들에 대한 추천을 제공한다. 예를 들면 다음과 같다.

#취향이 비슷한 계정을 추천받는 경우

예를 들어, 내가 특정 여행 관련 계정을 팔로우하면, 인스타그램은 나와 비슷한 취향을 가진 다른 사용자들(B, C, D)이 팔로우하는 여행 관련 계정을 추천해 준다. B, C, D가 팔로우한 계정이 주로 유럽 여행에 관한 것이었다면, 인스타그램은 나에게도 유럽 여행 관련 계정을 추천할 수 있다. 이렇게 해서 나는 새로운 여행 취향을 추천받아 새로운 여행 계정을 팔로우하게 된다.

#새로운 취미를 추천받는 경우

내가 건강과 피트니스에 관심이 많아서 관련 계정을 많이 팔로우하고 있다고 하자. 인스타그램은 나와 비슷한 관심사를 가진 다른 사용자들(B, C, D)의 행동 데이터를 분석한다. C, D가 최근에 팔로우한 요가 관련 계정을 발견한 인스타그램은 나에게도 해당 요가 계정을 추천한다. 나는 이를 통해 새로운 관심사를 발견하고, 요가에 대한 흥미를 가지게 된다.

#연락이 끊긴 친구를 발견하는 경우

재우라는 친구와 같은 고등학교를 졸업했고, 몇 년 동안 연락이 끊겼다고 해보자. 재우는 인스타그램에서 다양한 여행 관련 계정을 팔로우하고 있다. 어느 날, 나는 여행 사진을 많이 올리는 계정을 팔로우하기 시작했고, 인스타그램은 나와 재우가 같은 고등학교 출신이라는 정보와 재우 팔로우하는 계정을 분석하여, 나에게 재우의 계정을 추천한다. 이렇게 해서 나는 연락이 끊겼던 친구를 우연히 발견하게 된다.

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맞춤형 추천 알고리즘: 하이브리드 필터링

인스타그램을 스크롤하다 보면 마침 필요했던 물건이 추천되거나, 요새 핫한 쇼핑 아이템이 추천되고는 한다. 이는 인스타그램이 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링을 결합한 하이브리드 필터링을 활용하여 사용자의 관심사와 유사한 사용자들의 패턴을 종합적으로 분석한 결과이다.

인스타그램은 사용자가 좋아하는 콘텐츠의 특성을 분석하고(콘텐츠 기반 필터링), 비슷한 취향을 가진 다른 사용자들이 좋아하는 아이템을 분석한다(협업 필터링). 이렇게 두 가지 필터링 방식을 결합해 사용자가 좋아할 만한 새로운 콘텐츠를 추천하는 것이 하이브리드 필터링이다.

광고주는 이렇게 AI가 분석한 데이터를 바탕으로 타겟팅 광고를 할 수 있다. 하이브리드 필터링을 통해 사용자의 관심사와 유사한 사용자들의 패턴을 종합적으로 분석함으로써, 광고 효과를 극대화할 수 있는 것이다.

#옆 친구가 쓰는 아이템이 내 피드에

특정 브랜드의 패션 아이템 사진에 자주 좋아요를 누르고, 그 브랜드의 계정을 팔로우한다면, 인스타그램은 사용자의 활동 데이터를 기반으로 해당 브랜드의 다른 패션 아이템을 추천할 뿐만 아니라, 비슷한 취향을 가진 다른 사용자들이 좋아하는 유사한 브랜드의 아이템도 추천해 준다.

#주변 사람들은 이번에 어디로 여행을 가지?

내가 산속에서 캠핑하는 콘텐츠에 좋아요를 많이 누르고 해당 캠핑 관련 계정을 팔로우했다면 비슷한 취향의 사람들이 산속뿐만 아니라 호수 근처 캠핑도 좋아한다는 사실을 근거로 나에게 호수 캠핑을 추천할 수도 있는 것이다.

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'알고리즘'

그동안 말로만 들었던 '알고리즘' 덕분에 풍부한 콘텐츠를 더 편리하게 소비할 수 있게 되었다. 반면 내 관심사를 너무 잘 알고 있는 AI가 약간은 무서워 보이기도 한다. 우리의 일상 깊숙이 파고든 AI다.

관심사를 추천하는 글 속에는 콘텐츠 기반 필터링, 협업 필터링, 하이브리드 필터링 등 다양한 추천 알고리즘이 숨어있다. 그리고 그 알고리즘은 모두 AI기술이다.