[스프] 내 생각을 조종하는 자들을 극복하려면... '알고리듬' 선택이 대안인가

뉴스페퍼민트 NewsPeppermint

"한국에는 없지만, 한국인에게 필요한 뉴스"를 엄선해 전하는 외신 큐레이션 매체 '뉴스페퍼민트'입니다. 뉴스페퍼민트는 스프에서 뉴욕타임스 칼럼을 번역하고, 그 배경과 맥락에 관한 자세한 해설을 함께 제공합니다. 그동안 미국을 비롯해 한국 밖의 사건, 소식, 논의를 열심히 읽고 풀어 전달해 온 경험을 살려, 먼 곳에서 일어난 일이라도 쉽고 재밌게 읽을 수 있도록 부지런히 글을 쓰겠습니다. (글: 이효석 뉴스페퍼민트 대표)

알고리듬(algorithm)은 페르시아의 수학자 알 콰리즈미의 이름에서 유래한 단어로 알려져 있습니다. 어떤 일을 수행하는 절차나 방법을 의미하는 이 단어는 곱셈을 하는 방법에서부터 음식의 레시피에 이르는 중립적인 단어였습니다. 하지만 오늘날 이 단어는 인간의 선택에 관여하며 자유의지를 침해하는 부정적 의미를 가지게 되었습니다.

물론 알고리듬은 그 정의상 사용자의 선택 폭을 줄입니다. 이는 사용자가 너무 많은 선택지를 원하지 않기 때문이기도 합니다. 그리고 선택지를 어떻게 보여주든 순서는 필요합니다. 곧, 기업은 적어도 사용자에게 사용자가 원하는 순서대로 보여주기 위해 노력하게 됩니다.

이 과정에서 부정적 의미를 가진 가장 대표적인 알고리듬인 추천 알고리듬이 등장합니다. 오늘날 추천 알고리듬은 어디에나 존재합니다. SNS의 피드와 온라인 쇼핑의 상품, 넷플릭스의 영화 등 사용자가 무언가를 선택해야 하는 거의 모든 순간 추천 알고리듬은 그 뒤에서 돌아가고 있습니다. 문제는, 이 추천 알고리듬의 시작은 고객의 만족이었을지 몰라도 끝은 결국 기업의 이익이라는 것입니다.

SNS에서 이 문제는 특히 심각합니다. 이는 SNS가 제시하는 상품이 뉴스나 타인의 생각이기 때문입니다. 사람들은 타인의 생각에 영향을 받으며, 따라서 SNS는 사회 전체에 영향을 줍니다. 인간은 자신이 가지고 있던 생각을 고수하려는 성향이 있으며, 이는 자신과 비슷한 생각을 가진 사람들을 선호하는 결과로 나타납니다. 또, 자신이 잘 모르는 문제에 대해 다른 사람의 생각을 쉽게 따라가는 특징도 있습니다. 알고리듬과 이런 인간의 특성이 만나 필터 버블이라는 문제가 만들어집니다. 곧, 사람들이 자신과 비슷한 생각의 사람들에 둘러싸인 결과 모두가 자신과 같은 생각을 한다고 착각하며 그것이 정답이라 믿게 되는 현상입니다.

기업이 이를 방조하거나 조장하는 이유는 오늘날 기업의 수익이 서비스를 이용하는 사람들의 체류시간에 비례하기 때문입니다. 곧, 사람들을 가능한 오래 자신의 서비스에 머물게 하기 위해 그들을 떠날 수 없게 만드는 콘텐츠를 제시하는 것이 바로 오늘날 최고의 IT 기업들이 지난 수십 년 간 연구해 온 것이며, 그 결과가 바로 알고리듬을 부정적으로 보게 만들었습니다.

하지만 여기에 한 가지 문제가 더 있고 어쩌면 이 문제가 위의 문제보다 더 심각한 문제일 수 있습니다. 곧, 기업이 자신의 손해를 감수하고서라도 사람들에게 자신의 정치적 입장이나 사상을 주입하려 할 수 있다는 것입니다. 물론 우리는 시장의 힘과 선택의 자유를 믿으며, 따라서 해당 기업을 거부하고 다른 기업을 선택하게 될 것이라 말합니다. 문제는 세상이 그렇게 이상적이지 않다는 것, 그리고 인간 역시 그렇게 이상적이지 않다는 점일 겁니다.

탐사보도 전문기자인 줄리아 앵윈은 8월 17일 뉴욕타임스의 오피니언란을 통해 이 문제를 지적했습니다. 


그는 대표적인 예로 일론 머스크가 트위터를 인수하고 자신의 뜻대로 운영함으로써 트위터를 ‘극우 SNS’로 전락시켰다고 이야기합니다. 그리고 이 문제의 해법으로 알고리듬에 대한 선택권(pro-choice)을 이야기합니다. (참고로 선택권은 낙태 문제에서 보수의 생명권(pro-life)에 대항하는 진보의 캐치프레이즈였습니다.)

(남은 이야기는 스프에서)