맞춤형 뉴스 어떻게 볼 것인가?
△ 주제 다가서기
뉴스를 추천받는 시대다. AI(인공지능)의 발달로 우리는 더 이상 정보를 직접 찾기보다 AI가 제공하는 맞춤형 정보를 앉아서 제공받는 시대로 옮겨가고 있다. 네이버는 에어스(AiRS)라는 뉴스 추천 시스템, 다음은 루빅스라는 AI를 기반으로 뉴스를 배열한다. 유튜브도 사람이 개입하지 않는다. 다시 말해 AI와 알고리즘에 의해 개인의 관심사, 취향, 이념에 맞는 정보를 제공해 준다. 그러다 보면 기존에 관심 있게 본 뉴스 주제와 연관한 정보를 추천 받거나 음악, 여행, 맛집 등 나에게 딱 맞는 맞춤형 정보를 손쉽게 얻을 수 있게 된다. 한편 뉴스에 대한 논쟁은 정보 제공자의 의도에 부합하는 편향된 뉴스만 제공, 여론을 왜곡할 가능성이 있다는 우려가 있다. 결과적으로 이용자들은 자신에게 필터링된 정보 버블에 갇혀버리는 이른바 필터버블(Filter Bubble)에 대한 가정과 우려가 하나의 문제로 제기되고 있는 상황이다. 현 시대를 살아가는 시점에서 맞춤형 뉴스 어떻게 봐야할 것이지 고민해보고자 한다. △ 관련 교과
통합사회 Ⅸ. 미래와 지속가능한 삶 3. 미래 지구촌과 우리의 삶 1) 미래 지구촌과 삶의 방향
사회문화 Ⅲ. 문화와 일상생활 2. 대중문화를 어떻게 볼 것인가 교과서 개념 및 특징 확인
통합사회 Ⅲ. 생활 공간과 사회 2. 교통 통신의 발달과 정보화 2) 정보화에 따른 변화
우리가 살아갈 미래 사회는 더욱 복잡해지고, 변화 속도가 빨라지고 있어 미래에 관한 불확실성은 더욱 커지고 있다. 따라서 미래에 발생할 수 있는 위험을 막고 미래 사회에 유연하게 대응하기 위해 다양한 기법을 활용하여 체계적으로 미래를 예측해 볼 필요가 있다.
- 출처 : 통합사회 교과서(미래엔 교과서) -
사회문화 Ⅲ. 문화와 일상생활 2. 대중문화를 어떻게 볼 것인가
대중 매체란 텔레비전이나 신문, 라디오와 같이 불특정 다수에게 같은 정보를 대량으로 동시에 전달하는 수단을 의미한다. 대중 매체가 제공하는 일방적이고 획일적인 정보와 지식을 비판적으로 수용하는 자세를 길러야 한다. 그러기 위해서는 다양한 방법으로 정보와 지식을 접하고 비교할 줄 아는 태도를 함양해야 하며, 대중 매체를 끊임없이 감시하는 자세가 필요하다.
- 출처 : 사회문화 교과서(미래엔 교과서) - △ 신문 읽기
<읽기자료1>
네이버, 뉴스 편집 사람이 안하고 AI에 맡긴다.
네이버는 내부에서 편집하던 PC 뉴스홈 상단 기사와 모바일 네이버 첫 화면의 기사 편집을 4일부터 인공지능(AI) 기반 추천 시스템인 에어스(AiRS)에 맡긴다고 2일 밝혔다. 이로써 네이버는 2017년 2월 모바일 네이버 서비스 첫 화면에 에어스 추천 뉴스 영역을 선보이며 시작한 뉴스 편집 자동화를 마쳤다. 네이버 뉴스 서비스는 이용자가 구독한 언론사가 직접 편집하는 영역과 에어스를 통한 추천으로 이루어진 영역으로 구성된다. 또 속보 영역를 신설해 네이버 뉴스 콘텐츠 제휴 언론사들이 직접 선정한 주요 속보 기사를 확인할 수 있도록 했다.
유봉석 네이버 서비스운영총괄 리더는 뉴스 편집 자동화는 기술을 바탕으로 사람과 정보, 사람과 사람을 직접 연결한다는 네이버 본연의 가치에도 부합하는 것이라며 네이버 뉴스 서비스를 통해 평소 관심 있는 주제에 대한 다양한 매체의 기사를 편리하게 접하고, 선택한 매체의 편집 가치를 고스란히 전달받을 수 있는 플랫폼 역할에 충실하겠다고 강조했다.
(출처 : 국민일보 2019.04.02.) <읽기자료2>
밥 먹으면 배 부르다는 결과 발표한 네이버
네이버 뉴스 알고리즘 검토위원회는 지난달 29일 서울 중구 프레스센터에서 기자회견을 열고 △뉴스 검색 서비스 △AiRS(에어스) 뉴스 추천 서비스 △연예 및 스포츠 기사 추천 서비스 등에 대한 뉴스 알고리즘 검토결과를 공개했다. 앞서 뉴스 편집 편향성 논란이 일자 네이버는 컴퓨터공학, 정보학, 커뮤니케이션학 외부 전문가 11인으로 위원회를 꾸려 6개월 간 검토를 맡겼다.
검토위에 따르면 네이버는 뉴스 검색과 관련해 더 좋은 자질(feature)의 발굴에 초점을 두고 뉴스 랭킹 알고리즘으로 SVMRank를 사용한다. 네이버 모바일 개편의 핵심인 AiRS 뉴스 추천(개편 모바일 My뉴스)은 유사 성향 이용자가 많이 본 기사를 추천하는 협력 필터와 기사 질을 판단하는 품질 모델을 결합해 작동시킨다. 연예 및 스포츠 기사는 머신 러닝이 아닌 규칙 기반 알고리즘으로, 비 맞춤형 뉴스 추천이 이뤄진다. 이날 검토위 발표 중 포털 뉴스 서비스의 사회적 의무에 대한 기대라는 당초 위원회 출범과 관련 있는 사안은 뉴스 검색과 AiRS 뉴스 추천에 관리자나 편집자(사람) 개입이 없다는 내용 정도가 유일했다.
무엇보다 이번 검토위 발표는 알고리즘을 통한 뉴스 자동화 과정에서 불가피한 정량화나 기계적 도식에 대해 충분히 설명하기보다 논란 회피에 급급한 모습을 보였다는 점에서 안 좋은 선례로 남는다. 특히 네이버는 이번 제한된 공개만으로도 개선점을 드러냈다. 예컨대 맹 위원장은 이날 매체 전문성은 검색 서비스와 AiRS 쪽에선 반영이 안 되고 스포츠와 연예기사를 배열할 때 들어가는 자질이라며 전문성은 스포츠 전문 업체 등이 있고 그 부분에 더 가산점이 있다며 스포츠, 연예 분야 특정 매체는 우선 배열 가능성이 높다는 발언을 했다. 또 AiRS 뉴스 추천과 관련해 이용자 기존 관심사와 다른 분야 기사도 함께 추천되도록 해 필터버블 문제를 최소화한다는 검토의견도 냈다.
이에 대해 학계 관계자 A씨는 아무리 전문가들이 모여도 뉴스 다양성에 합의 가능한 피처 조합을 내는 건 불가능하다. 그러니까 네이버는 논란이 될 건 다 감춘 것이라며 제대로라면 전문매체 가이드라인을 제시해야지 지금으로선 마음에 드는 매체에 특혜를 준다는 거지 않나라고 했다. 이어 필터버블을 극복하려면 다른 정치 입장을 담은 기사를 보여줘야지, IT경제사회 등 다른 분야 기사를 보여주는 건 말이 안된다고 덧붙였다.
(출처 : 한국기자협회 2018.12.05.) <읽기자료3>
맞춤형 뉴스, 善인가 惡인가
인공지능(AI) 발달로 우리는 더 이상 정보를 직접 찾기 보다는 AI가 제공하는 맞춤형 정보를 앉아서 제공받는 시대로 옮겨 가고 있다. 최근 구글은 AI를 통해서 모두에게 최적화된 개인용 구글(personalized Google for each user)이 되겠다는 목표를 발표하기도 했다. 개개인에게 더 개별적이고 정확한 정보를 제공하겠다는 것인데, 한편으로는 이런 맞춤형 정보 제공 방식에 대한 우려의 목소리도 있다.
맞춤형 뉴스 정보의 경우, 당연히 긍정적인 측면도 있겠지만, 특정인의 주관적 가치에 부합하거나 혹은 좋아하는 뉴스만을 보게 될 수도 있다. 즉, AI와 알고리즘에 의해 제공하는 뉴스는 이용자의 이념, 취향, 관심에 맞는 콘텐츠만 선별해서 이용자들의 입맛에 맞는 뉴스만을 제공하게 될 가능성이 있다. 결과적으로 이용자들은 자신에게 필터링 된 정보들의 버블에 둘러싸여 갇혀버리게 된다는 것이다.
과연 이러한 필터버블(Filter Bubble)에 대한 가정과 우려는 앞으로 어디까지 현실화될 수 있는 것일까? 네이버는 사람이 뉴스를 배열하는 대신 에어스(AiRS)라는 AI 기반 뉴스 추천으로 대체할 것이라고 선언했고, 다음도 루빅스라는 AI를 기반으로 뉴스를 배열한다.
그러다 보니 맞춤형 뉴스에 대한 논쟁은 정보 제공자의 의도에 부합하는 편향된 뉴스만을 제공함으로써 여론을 왜곡할 가능성이 있다는 우려까지 확대되고 있다. 하지만 이러한 우려가 현실로 나타날 가능성은 크지 않다.
네이버의 AI 알고리즘기사 추천시스템을 외부 전문가들이 검증해 발표한 결과를 보면, 알고리즘을 통한 맞춤형 서비스의 뉴스 배치에 관리자 개입은 원칙적으로 불가능하다. 또 알고리즘에 의한 추천기사가 기존 사람이 배열한 뉴스 기사에 비해 다양한 관점이나 다양한 언론사의 기사를 접할 기회를 제한하고 있지 않았다고 한다.
필터버블에 의한 이용자들 간의 양극화나 사회 분절화 문제의 논쟁은 뉴스 서비스 제공자 측면보다는 뉴스 이용자의 관점에서의 이해도 필요하다. 인간은 기본적으로 통제보다는 자율성에 높은 가치를 두고 있으며, 통제된 정보를 제공한다고 해도 선택적 지각이라는 메커니즘이 작동한다. 선택적 지각이란 많은 자극 중에서 반복적으로 주어지는 자극에는 쉽게 무뎌지고, 심지어 싫증을 내기도 하는 반면, 새로운 자극에는 주의를 기울이게 되고 의미 있는 자극을 식별해 더 주의를 기울이게 되는 현상을 말한다.
선택적 지각이라는 메커니즘이 작동한다는 점을 감안하면, 사람들이 맞춤형 뉴스를 선호한다고 해서 맞춤형 뉴스만을 볼 것으로 가정하기 어렵다. 36개국을 조사한 디지털 뉴스리포트 2017에 따르면 평소 관심이 없던 내용의 뉴스도 본다고 답변하는 사람들이 많았고, 예상과 달리 필터버블에 갇힐 확률이 높아 보이는 정치성향이 강한 사람일수록 응답률이 더 높게 나타났다.
어찌보면 사람들은 스스로 필터버블을 걷어내고자 하는 동기를 갖고 있다고도 볼 수 있다. 실제 인터넷 뉴스 이용자를 대상으로 필자가 수행한 최근 조사 결과에 따르면 이용자들은 맞춤형 뉴스 서비스의 유용성에 대해서 압도적 비율로 긍정적으로 답하고 있지만(긍정 48.2%, 부정12.3%), 정보의 편향성이나 정보부족에 대한 우려가 69.4%에 이르며, 향후에도 이용할 것이냐는 질문에는 32.3%만이 그렇다고 하는 신중한 답변을 하고 있다(이용하지 않겠다는 비율은 23.8%). 해당 연구결과에 따르면, 사람들이 맞춤형 뉴스가 갖는 순기능과 역기능을 모두 잘 이해를 하고 있으며, 역기능에 대한 문제 해결을 위해서 편향되지 않은 정보를 탐색하려는 의지도 갖고 있다고 볼 수 있다.
이용자의 의지가 이렇다면 뉴스 서비스 사업자들은 이런 이용자의 니즈에 맞추기 위한 알고리즘을 설계할 확률이 높을 것이기 때문에 알고리즘 추천기사에 대한 필터버블 우려는 실제로는 그렇게 우려할 만한 것이 아닐 수 있다.
우리가 네이버 등 국내 사업자의 맞춤형 뉴스 서비스 부작용에 대해 우려의 목소리만 키우고 있는 동안 구글, 바이두와 같은 국외의 사업자들은 AI 퍼스트라는 목표를 세우고 맞춤형 정보 제공을 고도화하기 위해서 지금도 속도를 내고 있다. 소리 없는 AI 전쟁 속에서 우리가 주춤하는 사이 무엇을 잃고 무엇을 얻게 될지는 자명하다.
(출처 : 머니투데이 2019.02.13.) △ 생각 열기
1. 읽기 자료 분석 활동(읽기자료 1 ~ 읽기자료 3)
1) 네이버의 AI 기사 추천 시스템을 지칭하는 용어는 무엇일까요?
2) 네이버의 AI 기사 추천 시스템은 어떤 원리로 작동될까요?
3) 다른 포털 사이트 기사 추천 시스템은 무엇이 있는지 알아볼까요?
4) 맞춤형 뉴스의 긍정적이 측면과 우려되는 측면은 무엇일까요? 2. 심화활동(모둠 활동)
1) 실생활 속 맞춤형 정보가 제공되는 다양한 사례를 모둠별 알아보자
2) 맞춤형 정보를 제공하는 사회에 야기되는 문제점을 찾고, 대안점을 모색해보자 △ 학생글
<홍수 속 길잡이, 맞춤형 뉴스> 송하윤 전북사대부고 1학년 하루, 매 시간, 매 초 끊임없이 몰아치는 정보들. 우리는 이런 정보 대홍수 시대에 살고 있다. 자칫하면 이런 정보들의 홍수 속에 장님이 되기 일쑤이다. 그렇다면 우리가 장님이 되지 않기 위해 취해야 할 자세는 무엇일까? 바로 주도적으로 정보의 진위를 가리고 선별하는 자세이다. 하지만 넘쳐나는 정보 때문에 여전히 선별이 힘들 때도 있다. 이럴 때 나에게 필요한 정보들, 관심사, 비슷한 부류 등을 골라내 제공해 주는 필터링 시스템 중 하나가 바로 맞춤형 뉴스이다.
올해 3월부터 우리가 사용하던 네이버 모바일 초기화면에는 변화가 생겼다. 알고리즘 기반 자동 추천 시스템 에어스(AiRS)를 적용하면서 이용자의 취향에 맞게 자동으로 뉴스를 제공해 주기 때문이다. 이에 대해 사람들은 다양한 반응을 보인다. 필터 버블 현상을 우려하는 사람들, 개인정보 유출의 우려, 가짜 뉴스의 악용과 알고리즘에 대한 적대감까지 맞춤형 뉴스를 조사하며 맞춤형 뉴스에 대한 걱정을 많이 보았다. 하지만 나는 여전히 맞춤형 뉴스가 우리 사회에 긍정적인 영향을 줄 수 있다고 생각한다.
정보가 넘쳐나는 정보화 사회에서 중요한 것은 정보의 진위를 가리고 선별하는 것이다. 이것이 우리에게 선택권을 주고 주도권을 쥐게 만든다고 생각했다.
정보 찾기는 양보다는 질이다. 맞춤형 뉴스는 우리가 필요한 정보를 수집, 분별하는 데 있어 도움을 줄 수 있다. 아무런 기준도 없이 제공되는 뉴스보다는 우리에게 제공되는 맞춤형 뉴스를 잘 활용한다면 우리가 사는 정보화 사회에서 길잡이 역할을 해줄 수 있을 것이다.
편리함을 위해 본인에게 맞춤형 뉴스를 제공하는 것이 도리어 자신을 위해 필터링 된 정보들의 거품에 둘러싸여 갇히게 만든다니, 모순되지만 웃지 못할 이야기이다. 하지만 결국 정보 찾기에 있어 주도권을 쥐는 것은 검색자이다. 나에게 제공되는 정보가 편향성을 띤다면, 검색을 통해 다른 관점도 충분히 살펴볼 수 있다는 것이다. 실제로 설문조사에 의하면 사람들은 이러한 맞춤형 뉴스의 순기능과 역기능에 대해 잘 인식하고 있었다. 이렇게 급격히 변화하는 정보사회일수록, 우리 스스로가 정보 속에 갇히지 않으려는 주체적인 태도가 중요하다고 생각한다. <맞춤형 뉴스로 인한 문제점> 신지호 전북사대부고 1학년 인공지능의 발달로 우리는 정보를 직접 찾지 않고 인공지능이 자동으로 정보를 찾아주는 기술을 가지게 되었다. 이를 통해 사람들은 관심사, 취향, 이념에 맞는 각종 정보를 제공받으면서 이전 세대와는 다른 편리함을 누리게 되는 환경이 마련되었다.
하지만 나는 맞춤형 뉴스에 부정적인 시각을 가지고 있다. 당연히 정보를 직접 찾기보다 자동으로 정보를 찾아주는 것이 더 편리할 수밖에 없다. 하지만 이러한 정보 추천이 이용자의 성향에 의거해서 제공하기 때문에 자칫 한 가지 시각만 보여준다는 것은 큰 문제라고 생각한다. 여러 가지 정보를 보고, 다양한 관점에서 보는 것이 문제를 보다 더 정확하게 이해하고 더 깊은 생각을 가지게 하지만, 한 가지 시각만 보게 된다면 그것이 과연 가능할지 의문이다. 이렇듯 맞춤형뉴스는 사람들에게 한 가지 시각만 보여주어 편협한 시각을 가지게 하고, 이것이 계속되면 자신과 같은 뜻을 가진 글만 보게 되어 무조건 자신이 옳다는 생각을 가지게 한다.
또한 인공지능이 나의 개인정보를 볼 수 있다는 점에서 개인정보 유출에 대한 두려움을 가지게 한다. 더 나아가 요즘 사회적으로 문제가 되고 있는 가짜 뉴스를 유통하는 길목으로 작용한다면 심지어 여론을 왜곡할 가능성도 충분히 생각해볼 수 있다. 지금으로서 보건대 맞춤형 뉴스는 문제점이 크다고 생각한다.
이러한 문제를 해결하기 위해 여러 가지 제안이 나오고 있지만, 문제를 해결하기에는 아직 여러모로 부족한 상태이다. 인공지능의 발달에 따른 각종 문제를 점검하고 해결할 수 있도록 다양한 방안을 찾는 것이 필요하다고 본다. /노재현 전북사대부고 교사
