엔론머스크는 트위터를 왜 인수한 것일까요? 알고리즘이 궁금하다.

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(출처 : 엔론머스크 트위터 메인 트윗화면 및 번역)

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(아래 기사 내용 출처 : TechCrunch / 나타샤 로마스 / 2022년 4월 27일)

Will Elon Musk put Twitter on a collision course with global speech regulators? – TechCrunch

머스크는 트위터로 무엇을 하고 싶은가? Tang은 머스크가 트위터의 알고리즘을 소스를 오픈한다는 아이디어를 추진한다면 트위터가 "다른 플랫폼과 마찬가지로 기본적으로 사람들이 반응하기 때문에 불일치를 얻으려고 노력한다"는 것을 보여줌으로써 도움이 될 수 있다고 예측합니다 - 콘텐츠가 알고리즘으로 전파되는 방식을 개혁하는 사례에 더 많은 증거를 제시한다. "그런 의미에서 - 계획의 그 부분 - 나는 좋거나 적어도 흥미 롭다고 생각한다"고 그는 제안한다. 트위터 스팸봇을 없애겠다는 약속인 머스크의 또 다른 "최우선 순위"는 이론적으로 긍정적으로 보이지만(아무도 스팸을 좋아하지 않으며 연설을 이유로 스팸을 방어하는 것은 끈질기다) 여기서 가장 중요한 질문은 그의 실행 방법이 정확히 무엇일까? "모든 인간을 인증하는 것"에 대한 그의 언급은 그가 실명 정책을 부과하거나 단순히 계정을 갖기 위해 신원 인증을 요구한다는 것을 의미한다면 표현의 자유를위한 플랫폼으로서 트위터에 엄청난 피해를 줄 수 있기 때문에 걱정스러운 것처럼 보입니다.

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(아래 기사출처: 중앙선데이 2022.02.12)

알고리즘 세상, 비판적으로 수용 ‘디지털 리터러시’ 절실

알고리즘 세상, 비판적으로 수용 ‘디지털 리터러시’ 절실 알고리즘은 취향 저격을 목적으로 한다. 그것은 우리가 좋아하는 것을 더욱 좋아하게 만들고 싫어하는 것은 더욱 싫어하게 만든다. 단순히 취사선택에 국한된 문제라고 생각할 수도 있겠지만, 그 취사선택의 대상이 콘텐트가 아니라 인간이 되었을 때 상황이 심각해진다. 이를테면 다음 세 가지 문제가 있다. 첫째, 알고리즘은 인간을 차별할 수도 있다. 얼마 전 미국 뉴욕시는 AI(인공지능)를 이용한 채용 프로그램을 편향되게 사용하지 못 하게 하는 법안을 통과시켰다. AI가 오히려 성차별, 인종차별을 심화시킬 수도 있기 때문이다. 대표적인 사례가 글로벌 이커머스 업체인 아마존이다. 아마존은 채용 프로그램에 AI를 도입했다가 여성 지원자를 차별한다는 사실을 뒤늦게 발견하고 AI 도입을 철회했다. 이러한 결과가 발생한 이유는 AI가 기존에 채용된 직원을 바탕으로 인재상을 선정하기 때문에 편향성이 발생한 것이었다. 간혹 이러한 채용 AI는 남성 위주로 그리고 백인 위주로 지원자가 합격할 가능성이 높아지는 특성을 보인다. 결국 공정한 심사를 위해 도입한 AI가 사람을 차별하는 도구로 전락할 수도 있다. 둘째, 알고리즘은 빈부의 격차를 조장할 수도 있다. 미국 보스턴시에서는 보수 작업이 필요한 도로를 빠르게 찾아낼 수 있는 획기적인 앱을 개발한 적이 있다. '스트리트 범프'라는 이 앱을 설치하면 운전자가 주행하다가 구멍 난 도로를 달릴 때 스마트폰이 덜컹거림을 감지해 기록하고 서버에 전송하게 된다. 그러면 보스턴 시청의 모니터에서는 구멍 난 도로의 분포가 한눈에 파악되고 알고리즘은 파손 정도를 분석해 보수 작업을 지시해 준다. 아이디어라고 생각했던 이 앱은 결국 불공정하게 사용되었다. 상대적으로 스마트폰 사용자가 적은 구역에서는 사용자가 적기 때문에 구멍 난 도로가 집계될 확률이 떨어진다. 그 결과 빈부의 격차가 발생한다. 잘사는 동네는 계속 보수 공사가 진행되지만 그렇지 않은 동네는 도로가 부실해지는 부익부 빈익빈 현상이 두드러진다. 셋째, 알고리즘은 우리에게 세상의 반쪽만 보여줄 수도 있다. 예를 들어, 우리는 정치적으로 보수적이든 진보적이든 둘 중 하나의 성향을 가질 수 있다. 이러한 성향이 알고리즘에 의해 파악이 되면 그 성향에 따라 누군가에겐 보수적인 뉴스가 또 누군가에겐 진보적인 뉴스가 더 많이 노출될 수도 있다. 최근에 페이스북의 알고리즘 문제를 폭로한 프랜시스 하우건에 따르면 뉴스 추천 알고리즘에 노출된 사람일수록 중도 좌파는 극좌파로, 중도 우파는 극우파로 변하는 극단적인 현상이 발생했다고 말했다. 마지막으로, 간혹 모든 알고리즘의 작동 원리를 공개해야 한다고 주장하는 사람들이 있다. 현재 우리나라 대선 주자들도 대부분 알고리즘 공개 의무화를 위한 법안 마련을 이야기했다. 공정한 사회를 위해 꼭 필요한 일이겠지만 이 법안을 잘못 손댔다간 오히려 악용될 소지가 크다. 왜냐하면 공개된 알고리즘은 노이즈 마케팅에 이용되거나 보이스 피싱처럼 범죄에 활용될 가능성이 더 높기 때문이다. 앞으로의 세상은 너와 나, 또는 우리라는 존재의 인식만으로 모든 것을 파악하기 어렵다. 너와 나 그리고 우리를 바라보는 알고리즘의 존재를 인식해야 한다. 영화 매트릭스에서 주인공 네오가 빨간약을 먹었을 때 진짜 세상을 인지했던 것처럼, 우리는 어떤 것이 알고리즘인가를 인지했을 때 비로소 현실과 구분할 수 있게 된다. 그런 의미에서 '디지털 리터러시(digital literacy)'가 중요해졌다. 일반적으로는 디지털 기기를 활용하여 원하는 작업을 실행하고 필요한 정보를 얻을 수 있는 능력을 디지털 리터러시라고 말하지만, 그것은 옳은 표현이 아니다. 단순히 스마트기기와 소셜미디어를 잘 다룬다고 해서 그런 능력을 갖춘 것은 아니다. 그저 받아들이는 것이 아니라 그것을 비판적으로 수용할 수 있는 능력이 진정한 리터러시다. 우리가 알고리즘을 알기 위해 '파이선(python)'을 배운다거나 데이터 구조를 공부하기 전에 깨달아야 할 것은 그것이 예전 데이터를 활용하고 있다는 사실이다. 우리가 축적해 놓은 데이터를 분석하는 모든 AI와 알고리즘은 결국 과거의 흔적을 기반으로 한다. 대부분 그것은 지난날의 행동 패턴이며 고루한 취향이거나 따분한 루틴이다. 끊임없이 재생되는 과거 속의 무한 루프가 어쩌면 알고리즘이다. 만약 우리의 삶이 과거를 반복 재생하는 것이 아니라 아름다운 서사적 궤적이 되길 바란다면, 방금 클릭했던 지난날의 흔적이 발목을 잡는 일이 없길 바란다면, 그것이 알고리즘이라는 것에 눈을 떠야 한다. 이러한 깨달음이 '디지털 리터러시'의 시작이다. 그리고 앞으로 펼쳐질 알고리즘 세상을 이해할 수 있는 리터러시의 시발점이다.

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