‘알고리즘’이라는 단어가 매우 일상화된 세상에 살게 되었다. 특히 유튜브의 이용이 일상화되고 그 영향력이 정치, 경제, 사회, 문화 전 영역에 걸쳐 폭발적으로 커지면서 덩달아 많은 사람들의 머릿속에 자리잡은 단어이기도 하다. 알고리즘의 사전적 정의는 어떤 문제를 해결하기 위한 절차나 방법, 명령어들의 집합이다. 즉 어떤 문제가 해결되는 경로나 해결 과정을 의미하는 것이다.

어떤 일이 이루어지기 위해서는 과정이 필요하다. 시작하면 바로 끝인 일은 없다. 그 과정에 일정한 공식이 있다면 그것은 하나의 알고리즘이 구현된 것으로 생각해볼 수 있다. 유튜브를 다시 예로 들면, 우리가 어떤 영상을 하나라도 봤을 때 그에 관련된 영상이 따라오거나, 우리의 시청 패턴에 어떤 경향성이 생기면, 그 경향성에 따라 유튜브는 우리가 흥미를 가질 만한 콘텐츠를 지속적으로 추천해준다. 개인적으로는 이것으로 꽤 유익한 정보를 얻을 수 있었지만, 대체로 시간을 허투루 오래도록 낭비하게 하는 경우가 많다.

인공지능과 빅데이터 기술의 발달로 알고리즘은 더욱 강화되어 우리가 모르는 사이에 우리의 취향까지 일정한 틀에 가두어버리기도 한다. 이것은 요즘 많이 회자되는 인지편향이나 확증편향의 문제를 일으키기도 한다. 특히 정치적인 문제와 연결되면서 사회를 더욱 심한 갈등과 분열의 상태로 몰아가는 원인이 되기도 한다.

쇼핑사이트에서 어떤 제품을 검색하거나 상품과 관련한 페이지를 몇 번 보다 보면 그것과 상관없는 페이지를 보고 있는데 그 상품과 관련된 정보가 화면 가장자리에 팝업광고처럼 뜨는 경험을 누구나 했을 것이다. 이것 역시 알고리즘의 작동 결과다. 이는 우리의 웹상에서의 모든 행위가 일정한 데이터로 수집되고 분석되어 다시 우리에게 영향을 주기 위한 콘텐츠로 개발되고 있다는 것을 의미한다. 유튜브와 마찬가지로 어떤 사람들은 편리함과 더불어 시간을 아껴주는 효과를 얻을지도 모르지만, 대부분의 사람들에게 불필요한 소비를 불러일으키는 원인이 되곤 한다.

전통적으로 미디어는 대중을 통제하는 수단으로 활용되어왔다. 그리고 컴퓨터와 인터넷 기술이 발전하면서 이는 더욱 교묘하게 대중을 조종하는 데 이용되어왔다고 해도 과언이 아니다. 이제는 전통적인 미디어 환경을 넘어 인터넷이라는 가상공간에서 덩치를 부풀리고 있는 뉴미디어는 사람들로 하여금 특정한 이슈에 함몰되게 만들어 사유를 방해하는 지경에 이르렀다. 하지만 우리는 우리의 생각이 어떻게 형성되고 어디로 이끌려가는지 파악하는 데 어려움을 겪는다.

신간 『알고리즘의 블랙박스』는 우리의 삶에 지대한 영향을 미치고 있는 알고리즘 세계의 안팎을 짧지만 깊이 있게 분석한 내용을 담고 있는 책이다. 기술의 발달이 우리의 삶을 어떻게 통제하고 있는지 대강 그 윤곽만이라도 파악하고 있다면 역으로 그것을 우리에게 이익이 되는 방향으로 활용하는 것도 그리 힘든 일은 아니라는 생각이 들었다. 하지만 거시적 관점에서 이는 그리 환영할 만한 일은 아니다. 힘들게 쟁취했지만 아직도 불안정한 우리 사회의 민주주의를 근간부터 뒤흔드는 위험천만한 기술이라는 생각도 함께 들었기 때문이다.

* 네이버 「리앤프리 책카페」 카페 이벤트를 통해 출판사로부터 책을 무상으로 제공받아 읽고 쓴 서평입니다.

#알고리즘의블랙박스, #오세욱, #북저널리즘, #스리체어스, #리앤프리책카페

추천시스템이 많은 곳에서 쓰이고 있습니다.

네이버도 이전에는 실시간 검색어가 있었습니다.

넷플릭스도 영화나 드라마 등 고객의 취향에 맞게 추천을 해줍니다.

그 외에도 쇼핑도 상품을 추천해주는 세상에서 살아가고 있습니다.

추천시스템은 알고리즘에 대해 알려주는 책을 소개해드리려 합니다.

소개해드릴 책은 ‘알고리즘의 블랙박스’입니다.

블랙박스라고 표현한 것은 무엇을 의미할까요?
블랙박스 단어를 풀어보면 검은 상자입니다.

상자 속을 알 수가 없다는 것을 표현합니다.

이 책을 통해 알고리즘이 어떻게 추천하는지 알아가는 시간이 되길 바랍니다.

◆ 자동화 기술의 문제점
자동화 기술은 원하지 않는 정보도 보여주는 문제점이 있습니다.

알고리즘은 수집된 데이터를 분석하고 결과물을 보여줍니다.

구글 광고의 경우에도 수집된 키워드를 기반으로 광고를 추천해줍니다.

원하는 정보와 관심 있는 광고를 보여줄 때는 눈길이 갈 수 있습니다.

하지만 불편한 정보를 보여주는 부분은 광고를 보는 것도 싫어하는 경우도 생깁니다.

광고의 목적은 클릭률을 올리는 것인데 광고가 목적을 잃은 결과가 아닐까 생각됩니다.

◆ 자동화 알고리즘의 결과물
알고리즘 결과물은 인간의 데이터를 기반해 만들어집니다.

인공지능 기술이 자동화를 학습하려면 기존의 데이터 있어야 합니다.

데이터를 기반으로 학습시키기 때문에 인간에 대해 완벽하게 학습할 수는 없습니다.

한마디로 알고리즘은 사람이 학습하듯이 컴퓨터를 학습시킨다고 봐야 합니다.

데이터가 한쪽에 편향된 데이터라면 편향된 알고리즘이 만들어지는 겁니다.

알고리즘을 중립에 가깝게 만들려면 일관되게 데이터를 학습시켜야 합니다.

끝으로 사람들은 스마트폰을 쓰게 되면서 생활패턴이 달라졌습니다.

매일 SNS를 이용하는 삶을 살고 있기에 스마트폰이 없다면 하루가 힘들 수 있습니다.

유튜브, 뉴스 기사, SNS 등 스마트폰으로 다양한 서비스들을 이용합니다.

이를 편하게 보기 위해 구독하거나 자동화 시스템도 사용하는 사람들도 있습니다.

약 120페이지의 책으로 가볍게 알고리즘에 대한 내용을 보고 싶은 분들에게 이 책을 추천합니다.

 

요즘 알고리즘에 관해 종종 생각했다. 처음에는 알고리즘이 마냥 편리하기만 했는데, 이제는 약간 거슬린다. 너무 비슷한 틀에 나를 가두는 것 같아서 '왜 자꾸?'라는 생각을 한 것이다. 물론 누군가 사람이 권유하는 것이 아니라 기계가 한다는 것 정도만 알고 있었으니, 좀 더 구체적인 내용을 들어보고 싶었다.

그 뉴스는 왜, 어떻게 우리에게 추천되었나

우리 일상을 잠식한 미디어를 알고리즘이 장악하고 있다. 콘텐츠가 우리에게 추천되는 과정에 인간의 개입은 점차 사라진다. 자동화 기술은 인간의 통제를 벗어나 인간 사회에 내재한 편향마저 흡수하며 증식한다. (책 띠지 중에서)

안 그래도 포털사이트에서 모 신문사의 뉴스를 자꾸 추천하고 있는데, 내가 제목에 낚여서 자꾸 클릭했고, 이제는 거의 그쪽 뉴스를 추천해 주니 뉴스를 보기가 싫어졌다.

인간이 다룰 수 없는 방대한 양의 데이터를 바탕으로 통찰력 있고 효율적인 정보를 제공하는 것처럼 보이지만, 알고리즘은 결코 중립적이지 않으며 통제의 목적으로도 사용될 수 있다. 미디어의 영역도 마찬가지다. 어떤 책을 사야 하는지, 어떤 영상을 봐야 하는지, 어떤 뉴스를 봐야 하는지 등을 알고리즘이 자동으로 추천하고 있으며, 그 대가로 봐야 할 광고도 자동으로 결정하고 있다. 우리는 이 보이지 않는 과정에 대해 의문을 가질 필요가 있다. (15쪽)

이 글을 보면 무의식적으로 접하던 부분에 대해 한번 깊이 생각할 필요가 있음을 깨닫게 될 것이다. 이 책을 지금, 깊이 읽어봐야 할 이유는 충분하다.

이 책의 저자는 오세욱. 한국언론진흥재단 책임연구위원으로 기술이 저널리즘에 미치는 영향에 대해 연구하고 있다. 신문사와 방송사에서 기자 생활을 하였고 자동 배열 이전 포털에서 뉴스 편집 일을 한 적이 있다. 저널리즘 가치에 따른 뉴스 배열을 목적으로 한 '뉴스 트러스트 알고리즘' 개발 책임을 맡은 바 있고, 현재는 한국언론진흥재단에서 연구와 함께 언론의 디지털 혁신을 목적으로 하는 사업을 담당하고 있다. (책날개 중에서)

이 책은 우리 일상생활 커뮤니케이션을 담당하는 미디어들이 자동화되는 과정을 세 단계로 나눠 살펴보려 한다. 미디어 논리 관점에서 현재까지의 미디어 발전 과정을 구분한 것이다. 일상생활의 매개로서 '미디어화', 미디어의 표상으로서 '소프트웨어화', 표상의 표상으로서 '알고리즘화'의 세 단계다. 미디어의 관점에서 알고리즘이 우리의 문화와 일상생활을 자동화하는 보이지 않는 과정을 '알고리즘화'로 설명하는 것이 목표다. (16쪽)

이 책은 총 5장으로 구성된다. 1장 '자동화 시대의 미디어', 2장 '미디어 진화의 3단계: 미디어는 어떻게 자동화되는가', 3장 '알고리즘의 논리', 4장 '알고리즘의 블랙박스', 5장 '기술의 고삐를 쥐어라'로 나뉜다. 에필로그 '자동화 시대의 저널리즘', 주, '북저널리즘 인사이드: 인간을 닮은 기술' 등으로 마무리된다.

이 책은 '마스터 알고리즘은 가능할까'에 대한 이야기부터 시작된다. 미국 워싱턴대학교의 페드로 도밍고스 컴퓨터 공학과 교수는 '마스터 알고리즘'이 존재할 것이라고 이야기하는데, 이는 데이터를 학습함으로써 모든 자동화의 방식을 마스터 알고리즘 하나로 끌어낼 수 있다는 주장(8쪽)이다. 보편적이고 최종적인 기계 학습 알고리즘을 만들어 낸다면 하나의 알고리즘이 데이터에서 배울 수 있는 모든 것을 배울 수 있을 것이라는 가정에서 나온 주장이라고 한다.

이 책에는 그 예를 구체적으로 들어주니 그 생각에 힘을 실어준다. 실제로 기계가 절대로 대신하지 못할 것으로 여겨졌던 미디어 창작의 영역도 기계가 학습을 통해 침공하고 있고, 알고리즘에 따라 자동으로 생성된 미디어 콘텐츠의 품질이 인간의 것과 비교해도 상당한 수준에 이르고 있다는 평가까지 나오고 있다는 것이다.

이야기의 시작을 마스터 알고리즘에 대한 것으로 했지만, 마스터 알고리즘까지는 아니더라도 알고리즘이 우리 일상생활에 적용된 것을 언급하니, 그 정도는 이미 우리 생활 속에 깊이 들어와있다는 생각이 들었다. 전혀 모르는 세계가 아니라 이미 우리 생활에 들어와있는 부분에 대해서 생각하는 것이니, 저자의 이야기를 따라가며 진지하고 깊게 생각해 보는 시간을 가졌다.

기술의 발전을 막을 수 없다면, 기술이 인간과 조화를 이루며 발전하는 방향으로 유도할 필요가 있다. 이를 위해서는 알고리즘 혹은 인공지능의 결과물들에 대해 끊임없이 감시하고 이를 보완 및 수정해 나가는 것이 필요하다. 또한 감시, 수정 및 보완 주체들의 상호 존중을 바탕으로 한 협력이 필수적이다. 민주적 시민들을 공적 대화에 참여시켜 공동체의 유지 발전을 도모하는 것은 저널리즘의 핵심 역할이다. 정책 결정권자, 알고리즘 등 기술의 설계자들, 연구자들, 일반시민 등 모두가 협력해 문제를 해결하기 위해 함께 노력해야 한다. 이 또한 저널리즘의 핵심 역할이며 그 수행은 전문 직업군으로서 저널리스트뿐만 아니라 시민 모두가 가능하다. (109쪽)

이 책에서는 지금 우리가 한 번은 생각해 보아야 할 문제를 짚어주고 있다. 기계가 방대한 양의 데이터를 학습하여 인간에게 보여주면, 인간으로서 그냥 그 결과만을 전달받고 접하고 있었는데, 이 책은 거기에 대해 의문을 가지고 멈춰 서서 생각을 하도록 계기를 마련해 준다.

이 책이 얇고 학술적이라는 지레짐작을 하며 펼쳐들었는데, 의외로 풍성하게 접근할 수 있어서 몰입해서 읽어나가게 되었다. 다양한 예시를 들어가며 의외로 이해하기 쉽게 풀어서 거시적인 시각으로 알고리즘에 대해 접근할 수 있었다. 저자의 그동안의 연구와 노고가 고스란히 들어가서 정돈된 느낌의 책이다.

도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다

불편한 진실은 사라지고 듣고 싶은 가십만 난무한다.

언제부턴가 우리는 보여지고 들려지는 것을 당연하다고 믿기 시작했고 다수가 외치는 것을 사실이라고 믿기 시작했다. 알고리즘에 의한 정보의 수집과 수용. 이는 과학의 발달, 딥러닝을 반복하는 AI의 등장이 발달 원인이었지만 갈수록 방대해지는 데이터에 피로감을 느낀 인간의 편리가 만들어낸 산물이기도 하다. 하지만 우리의 이기가 만들어낸 알고리즘은 효율적인 것 같기도 하지만 결코 중립적이지 않으며 권력자들의 통제의 수단으로 사용 될 수 있다. 갈수록 불편한 정보에 길들여지는 우리. 알고리즘 전문가의 시선으로본 편향적이지 않은 의견, 미디어와 매체를 중용적으로 대하여 자세를 배워본다.

중국 정부는 알고리즘 감시 체계를 통해 자신들에게 위협이 되는 시민들을 가려내고 있다. 물건의 구매를 통한 빅데이터의 수집은 구매패턴을 파악해 더 나은 상품을 권하고 소비를 촉진하기 위해서이다. 하지만 중국은 비디오, 게임, 책, 주류등 구매내역을 통해 사람의 정치적 성향을 파악하고 있다. 심지어 인터넷 참여와 빈도, 댓글 하나등과 종합하여 사람에게 점수를 매긴다. 이처럼 권력자들의 정치적 목적에 의해 정보수집이 이루어지며 우리의 동의와 이해가 없이 알고리즘 하나로 행해지고 있다. 우리나라의 대표 포털사이트 네이버, 네이버는 클리스터링 기술을 통해 저널리즘 관점에서 나온 기사 우선시 되는 것이 아니라 본문의 형태소 분석을 통해 기사들을 묶어 중요성이 강한 기사로 중앙에 배치하고 나머진 자동으로 배열한다. 이는 개인맞춤이라고 추천하지만 개인화에 따른 가격 책정도 내포 하고 있기에 기업의 이해관계가 우선 반영 되는 것이다. 이처럼 알고리즘은 수치화 할수 없는 범주로 개발자의 이해관계와 기준을 적용으로 사회의 편향을 자신들에게 유리하게 유도하고 프라이버시가 없는 획일화의 기준만 양산하고 있다.

블랙박스처럼 어느 기술에나 적용된 것처럼 이제 알고리즘은 신기술이 아니라 우리에게 일반화된 과정으로 다가오고 있다. 기계적 분석의 통찰과 전망이 우리 삶에 크게 영향을 미치는 만큼 알고리즘에 대한 비판적인 이해와 정보수용에 대한 확고한 기준이 있어야 할 것이다.

 

언제부터인가 네이버 순위가 없어졌다.

이젠 조금 된 이야기이긴 하지만 이 검색 순위 때문에 검경찰에 고발이 난무하기도 했다. 여론이 그걸로 설명이 된다고 말을 할 정도로 검색 사이트의 순위는 지대한 영향을 끼치곤 했는데 사실 순위가 없어졌다고 해서 검색 사이트를 이용하지 않지는 않으니 역시 검색을 했을 때 제일 위에 나오는 것에 눈이 먼저 갈 수밖에 없다. 그런데 한편으로는 좀 궁금하다. 많이 본 순서도 아니고 최신 순서도 아니고 그렇다고 가끔 회사 사이트를 검색해 보면 오히려 원판(진짜 회사)보다 짝퉁(다른 연관 회사)이 더 먼저 올라오는 경우도 비일비재하다. 네이버나 다음이야 뭔가 덕지덕지 광고가 붙어서 그렇다고 하지만 광고 없는 구글까지도 그런 상황이니 좀 당황스럽긴 한데, 바로 이걸 결정하는 것이 알고리즘이라고 한다.

과거 알고리즘 관련 책을 읽어보았었다.

사실 이것이 단순할 것이라는 생각은 안 해보았다. 그리고 항상 누군가는 이 알고리즘을 통해서 이득을 보려는 사람이 있기 때문에(특히 쇼핑몰 등의 경우 상위에 있는 것이 정말 엄청난 이득이다. 강남 노른자 땅과 같은 느낌이라고 할까?) 알고리즘 자체를 계속 바꾼다고 한다. 주기도 얼마나 되는지 모르지만 아마도 모두 SW를 하는 사람이기 때문에 그 조차로 랜덤으로 할 수 있도록 조정을 하고 있지 않을까? 어찌 됐건 알고리즘 관련해서는 코카콜라의 제조 기법과 같이 각 검색 사이트의 엄청난 비밀이 아닐까 생각을 해 본다.

하지만 사실 결국은 사람이 만들어 놓은 것이기 때문에 머신러닝도 편향성을 가지게 된다.

흔히 남자의 경우 굉장히 다양한 직업의 사람을 의미할 수 있지만 여자의 경우 주부를 기준으로 직업을 설정하는 경우가 많다. 사실 시스템 입장에서는 가장 합리적인 부분일 수 있다. 거의 모든 직업 여성을 다 합쳐도 주부보다 사람 수가 적은 상황이니 당연히 확률적으로 높은 것을 기준으로 잡는 것이 맞는데 이로 인해서 전반적인 밸런스가 완전히 무너지게 되는 경우가 많이 있다. 그래서 사용자로 하여금 각종 정보를 달라고 구걸하는 듯한(?) 행동을 취하는 사이트가 많은 이유는 바로 이러한 문제를 조금이나마 해결해 보고자 하는 부분이 있다. 각자 개개인의 원하는 정보 기준에 따라서 다르게 알고리즘을 설정한다는 의미이다.

'왜 그 뉴스가 나에게 추천되는가?'

사실 이러한 알고리즘은 비단 검색 사이트 뿐만 아니라 넷플릭스와 같은 OTT에서도 적용된다. 단순히 같은 장르를 많이 본다고 해서 추천하는 것이 아니라 교묘하게 다른 장르로 넘어갈 수 있게 브릿지를 하나씩 놓는 등의 넛지를 활용하곤 하는데 이 역시도 넷플릭스가 가진 여러 가지 머신러닝 기법에 힘 입어 사람들의 마음을 파고든 것이다. 많은 사이트 관리자들이 이렇게 알고리즘을 통해서 자연스럽게 우리 사이트에서 머물 수 있는 시간을 더 갖거나 이쪽으로 편향될 수 있도록 노력을 하고 있다. 한편으로는 세뇌당하고 있다는 느낌이기도 하지만 한편으로는 너무나 똑똑해지고 있는 기업들이 조금은 무섭다는 느낌이 드는 것은 비단 나만의 문제인가 싶다.

출처: https://k50321.tistory.com/1148 [The EconoMic Person]