편향으로 가는 인공지능 추천 버스
인공지능 알고리즘, 스토킹에 다양성 역행하기도

페이스북에서 우연히 광고 하나 열어봤다가 이용할 때마다 원하지 않는 광고가 따라다니며 괴롭힘을 당한 적이 있다. 사이버 스토킹에 버금가는 수준이다. 또 인공지능 알고리즘이 추천하는 영화나 도서, 유튜브 영상이 취향을 저격할 때도 있지만 쏠림 현상으로 선택을 제한하기도 한다.

이처럼 디지털 뉴미디어 시대를 맞아 미디어 이용 방식의 다양성이 증가하고 있는 한편에서 인공지능 알고리즘이 곳곳에서 다양성을 훼손시키는 편향을 일으키고 있다. 일정한 규칙에 의한 계산을 바탕으로 구성되는 일반적인 컴퓨터 알고리즘과 달리 인공지능 알고리즘은 학습에 의해 변화되며 어떤 자료를 통해 학습했는가에 따라 정보처리 방식이 달라진다. 인공지능의 학습에 사용된 자료가 특정 방향으로 편향되어 있다면 인공지능은 사회의 다양성 유지에 반하는 방식으로 정보를 처리하게 돼 결국 이용자의 편향으로 귀결된다.

인공지능은 미디어 이용 방식을 분석하여 사용자에게 최적화된 미디어 환경을 꾸며주고 좋아할만한 콘텐츠를 추천해 준다. 이러한 점에서 양방향적 환경의 디지털 뉴미디어와 인공지능의 등장은 미디어 이용의 다양성 증가에 긍정적인 역할을 할 것으로 기대됐다. 하지만 인공지능이 각 개인에게 맞춤화된 미디어 이용만을 유도한다면, 그리고 이를 통해 개인의 미디어 이용이 특정 방식으로 정형화된다면 다양성의 증가보다는 오히려 특정 방향으로 편향된 미디어 이용을 유도하게 된다.

이 책은 미디어 이용과 관련된 다양성의 관점에서 알고리즘에 대한 이야기를 제공한다. 또한 인공지능 알고리즘이 어떠한 점에서 미디어 이용의 다양성을 훼손시킬 수 있는가에 대해 살펴본다. 책의 전체적인 논의가 인공지능 알고리즘의 원리에 기반을 두고 있는 만큼, 독자들이 인공지능 알고리즘의 원리와 역할에 대한 이해의 폭을 넓히게 될 것이다.