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네이버, AI로 뉴스 추천 … 사용자 정보 편식 키운다

뉴스유통 시장을 장악한 데 따른 폐해가 크다는 지적이 잇따르자 네이버·다음 등 포털은 정보기술(IT) 기업들의 무기인 ‘기술’을 앞세워 대응하고 있다. 알고리즘(연산절차)에 따라 뉴스를 추천하는 인공지능 기술이 대표적이다. 네이버와 카카오의 뉴스추천 인공지능은 포털이 개발한 알고리즘이 사용자의 취향을 학습하고 예측해 좋아할 만한 뉴스를 추천하는 기술이다.
 
네이버 한성숙 대표는 지난 9일 “뉴스 편집에서 손을 떼겠다”면서 AI가 뉴스를 추천하는 ‘뉴스피드판’(가칭) 신설 계획을 발표했다. 또 현재 네이버 뉴스의 80%에 적용된 인공지능 에어스(AiRS) 뉴스추천을 네이버는 올해 상반기까지 100%로 확대한다고 밝혔다. 국내 2위 검색·포털 다음을 운영하는 카카오는 네이버보다 앞선 2015년 부터 AI가 개개인의 취향과 상황에 맞게 뉴스를 추천하고 있다.
 
문제는 이들 포털이 인공지능 기반 뉴스추천 기술의 맹점을 전혀 언급하지 않는다는 데 있다. 네이버가 지난해 11월 싱가포르의 한 학회에서 공개한 뉴스추천 알고리즘 논문에 따르면, 네이버는 비슷한 관심사를 가진 사람들이 많이 본 뉴스를 고르는 ‘협력필터링(CF)’과 개인의 과거 콘텐트 소비 내역에 따라 좋아할 만한 뉴스를 골라주는 ‘인공신경망기술(RNN)’을 기반으로 뉴스를 추천한다.
 
[그래픽=김영옥 기자 yesok@joongang.co.kr]

[그래픽=김영옥 기자 yesok@joongang.co.kr]

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데이터가 쌓일수록 알고리즘은 사용자 개인의 정치적 성향을 파악할 수 있게 된다. 여기에 맞는 뉴스만 추천하는 알고리즘이 정보 편식을 부추길 수 있다. 플랫폼이 걸러낸 정보만 소비하는 ‘필터버블’에 빠지는 것이다. 최진봉 성공회대 교수는 “알고리즘에 따라 사용자들에게 보이는 정보, 보이지 않는 정보가 결정된다면 그것 자체가 편집”이라며 “포털이 알고리즘이 만능인 것처럼 포장하면 안 된다”고 말했다. 오세욱 한국언론재단 선임연구위원은 “특정 기업이 만든 알고리즘에 따라 대다수 소비자가 뉴스를 소비할 때 민주 사회에서 필요한 다양한 의제 형성을 제한할 수 있다”고 말했다.
 
특히 뉴스를 미끼로 트래픽을 모아 다른 서비스로 보내주는 포털 사업의 특성상 클릭률이 높고 체류시간이 긴 기사를 많이 노출할 수밖에 없다. 카카오에 따르면 카카오의 인공지능인 ‘루빅스’는 승률이 높은 슬롯머신을 찾아내듯 더 많은 클릭을 받을 것 같은 기사를 찾아내 추천하는 알고리즘을 기본으로 하고 있다.
 
현재 알고리즘검증위원회를 준비 중인 네이버는 뉴스 추천 알고리즘을 외부 전문가들에 공개하고 검증도 받겠다고 밝혔다. 하지만 페이스북처럼 포털도 자사의 필요에 따라 알고리즘을 수시로 바꿀수 있다. 외부 위원회가 이를 체크하기란 사실상 불가능하다. 기술 기업들이 알고리즘으로 추천한 뉴스의 한계는 해외 연구결과에서도 확인되고 있다. “가짜뉴스 유통 통로”라는 비판을 받는 페이스북은 지난 2월 뉴스피드 알고리즘을 크게 개편했다. 사용자가 신뢰도가 높다고 응답한 언론사들의 기사를 뉴스피드에 더 많이 노출해 클릭 유도형, 선정적, 가짜 뉴스를 퇴출하겠다는 것이었다. 하지만 최근 미국 콜럼비아저널리즘리뷰(CJR)에 따르면, 페이스북은 사용자들이 고품질 기사보다 자기 의견과 비슷한 기사를 더 믿을 만하다고 평가한다는 사실을 확인했다. 의도와 달리 필터버블이 더 강화된 격이다.  
 
박수련 기자 park.suryon@joongang.co.kr
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