유튜브, 넷플릭스, 쇼핑몰, 음악 앱까지…
요즘은 내가 좋아할 걸 말하기도 전에 AI가 먼저 추천합니다.
그런데 그건 정말 ‘나’에 대한 이해일까요, 아니면 ‘습관’에 대한 학습일까요?
추천 알고리즘, 어떻게 작동할까?
- 내가 어떤 콘텐츠를 얼마나 오래 봤는지, 어디서 스크롤을 멈췄는지
- 비슷한 행동을 한 사람들의 데이터를 바탕으로
- **“당신이 다음에 좋아할 만한 것”**을 예측
예:
- 넷플릭스 → 시청 시간과 장르 기반
- 유튜브 → 클릭률 + 체류 시간 + 비슷한 사용자의 반응
- 쇼핑몰 → 검색·찜·장바구니 패턴 분석
장점은 분명하다
- 원하는 걸 일일이 찾을 필요 없이 자동 추천
- 취향을 빠르게 파악해 몰입도 상승
- 개인 맞춤형 정보 제공으로 광고도 더 정교하게
하지만 문제도 크다
1. 나도 모르게 ‘필터 버블’에 갇힌다
→ 비슷한 콘텐츠만 반복해서 추천되며
→ 새로운 정보, 반대 시각에 대한 노출이 줄어든다
2. 나의 행동을 나보다 더 잘 알고 있다
→ “원하는 것”이 아니라 “반응한 것”만 학습
→ 진짜 관심사보다 자극적인 것 위주로 소비 패턴 왜곡
3. 선택은 자유지만, 제안은 조작될 수 있다
→ 특정 상품/영상 우선 노출
→ 알고리즘의 기준은 공개되지 않음
한국 사회의 대응
- 포털·플랫폼의 알고리즘 추천 기준 공개 요구 확산
- 네이버·카카오 일부 뉴스 영역에 ‘AI 추천’ 표시 의무화
- AI 알고리즘의 공정성, 투명성 검증 위한 법제화 논의 중
하지만 여전히 대부분의 플랫폼은 추천 기준과 데이터 처리 방식 비공개입니다.
개인적인 생각
AI가 똑똑해질수록,
나조차도 나에 대해 생각하지 않게 되는 시대가 오는 것 같아요.
추천은 도와주는 도구일 뿐,
내 선택의 기준은 여전히 ‘내가’ 쥐고 있어야 한다고 생각합니다.
여러분은 AI 추천 알고리즘이 얼마나 정확하다고 느끼시나요?
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