[AI돋보기] AI가 나보다 내 취향을 더 잘 아는 이유 작성일 07-12 20 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI가 '데이터'와 '패턴'으로 개인 취향 분석<br>선호 정보만 접하고 프라이버시 침해 우려도</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="7VPG4dKGFH"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e9c3e2bfd81a8b311128f96f0b0ba417685d8a8d785027df61f1b5b6c6a2ca29" dmcf-pid="zfQH8J9HUG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI) [바이두 화면 캡처. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/12/yonhap/20250712065647000cmlb.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="3a5NHpTNFt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/12/yonhap/20250712065647000cmlb.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인공지능(AI) [바이두 화면 캡처. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="4a3d6cde4c86169e31bfec2a4de6e088e03d6ae069e197f743180fcf2dbb21be" dmcf-pid="q4xX6i2XFY" dmcf-ptype="general">(서울=연합뉴스) 심재훈 기자 = 넷플릭스를 켜면 내 취향에 꼭 맞는 드라마가 추천돼 있고, 멜론에서는 내 기분에 딱 맞는 플레이리스트가 떠 있다. </p> <p contents-hash="299bc916b67ed5f19c91a4b66420e5ecad548aa188afd06ac6069c9af52e69b8" dmcf-pid="B8MZPnVZpW" dmcf-ptype="general">순간 놀라며 이런 생각이 든다. "AI가 어떻게 이렇게 나를 잘 알지?"</p> <p contents-hash="61c404d98b4e34db604c4528c97f9b1911365ca986a96be896642c605d2491ed" dmcf-pid="bWZaG0va7y" dmcf-ptype="general">AI 추천 알고리즘은 어떻게 우리의 콘텐츠 소비를 바꿔놓았을까.</p> <p contents-hash="f021b17ed2a5ec53eecbbd767ed90fb94769e4e6d4ed6459d309952b2a707a1f" dmcf-pid="KY5NHpTN7T" dmcf-ptype="general"><strong> 친구보다 AI가 취향을 더 잘 아는 이유</strong></p> <p contents-hash="014c056b8320c1beefe48bd6dd51db79b726069ac97946ff387d9c896039b0c0" dmcf-pid="9G1jXUyjpv" dmcf-ptype="general">누구나 이런 경험이 있을 것이다. 친구가 "이 영화 꼭 봐!"라며 추천해줬지만, 막상 틀자마자 졸음이 쏟아진 적 말이다.</p> <p contents-hash="1a0d478e65f84c42514eb02602f5312426bf386b14bcdaa89e2ebe88a4429ef0" dmcf-pid="2HtAZuWA0S" dmcf-ptype="general">반면 넷플릭스 홈 화면의 '회원님을 위한 콘텐츠' 코너에 있던 낯선 드라마는 첫 화부터 푹 빠져들게 만든다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ce81f0ede7ad0a372797dc262714bc30243b320d9c4d83ef93f5a1f97bc391de" dmcf-pid="VXFc57Yc7l" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="넷플릭스 [넷플릭스 초기 화면 캡처. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/12/yonhap/20250712065647162svhs.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="0Ge1xo41U1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/12/yonhap/20250712065647162svhs.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 넷플릭스 [넷플릭스 초기 화면 캡처. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="b1aa72435d695410d32f68b208570d629c1680529d2b81957271e93742d395ef" dmcf-pid="fZ3k1zGk3h" dmcf-ptype="general">왜 친구는 내 취향을 몰랐는데, AI는 이토록 정확할까.</p> <p contents-hash="0591850d63035a21d446729c5cde103fe02bd659e6c747bdf5e06864e9b09d22" dmcf-pid="450EtqHEUC" dmcf-ptype="general">유튜브의 자동 재생 영상, 쿠팡의 "이 상품도 좋아할 것 같아요" 추천, 멜론의 '나만의 플레이리스트'까지. 현재 우리는 AI의 추천 속에서 살아가고 있다.</p> <p contents-hash="45c63d87caa12d051a2c2b8c1d2a23f0961c948f42af2a71ddb575c3aa640fe9" dmcf-pid="81pDFBXDFI" dmcf-ptype="general">AI는 클릭, 검색, 재생 기록을 분석해 마치 개인 비서처럼 취향을 예측한다. 그런데 이 똑똑한 시스템은 어떻게 작동할까.</p> <p contents-hash="4566cb89918d596a081c891d5e83ed35c640c48cfe0bc04468ff822997b8aa00" dmcf-pid="6tUw3bZw7O" dmcf-ptype="general"><strong> '데이터'와 '패턴'으로 개인 취향 분석</strong></p> <p contents-hash="86bef46a2315a7b7e4d8682869f9798ac36d0e7ad68c02f4f2fae76643e5b4fa" dmcf-pid="PubCz40CUs" dmcf-ptype="general">AI 추천 알고리즘은 두 가지 핵심 기술에 기반한다. 바로 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링이다.</p> <p contents-hash="c465875c590dbd6e5b5360202be5678dec514095e259c6c429f75722eb96de2b" dmcf-pid="Q7Khq8ph3m" dmcf-ptype="general">협업 필터링은 당신과 비슷한 취향을 가진 사람들이 좋아한 콘텐츠를 추천하는 방식이다. 예를 들어 내가 '범죄도시' 시리즈를 즐겨봤다면, 같은 영화를 본 이들이 선택한 다른 작품을 제안하는 방식이다.</p> <p contents-hash="ea2c40abed947e62ecc7816e925ab1d8ba3c60e20224fc921180e805b12cda94" dmcf-pid="xz9lB6Ul0r" dmcf-ptype="general">콘텐츠 기반 필터링은 영화나 음악의 특징(장르, 배우, 주제, 비트 등)을 분석해 비슷한 콘텐츠를 찾아내는 기법이다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f2b3904a86f8ce16dbfb707c5136e3554e4d8067c04fbdf6a0f27e704255c292" dmcf-pid="yEs8wSA8Fw" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="멜론 [멜론 홈페이지 화면 캡처. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/12/yonhap/20250712065647389ycds.jpg" data-org-width="1120" dmcf-mid="p1qOuVFOU5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/12/yonhap/20250712065647389ycds.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 멜론 [멜론 홈페이지 화면 캡처. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="0a4f3fd841debd96fc3d71b8d3d1c60f59c08bab21487fb69e271b5812f92adb" dmcf-pid="WDO6rvc67D" dmcf-ptype="general">이 두 방식이 결합하면 AI는 마치 당신의 머릿속을 들여다보는 것처럼 취향을 파악해낸다.</p> <p contents-hash="d01e9a18d28e6415ef0d1f2e914608ff729350c89a4d3c9f91682bfdc5ad09c5" dmcf-pid="YwIPmTkPpE" dmcf-ptype="general">넷플릭스에 따르면, 이용자의 80% 이상이 이 추천 시스템을 통해 콘텐츠를 선택한다. 과거에는 친구 추천이나 잡지 리뷰에 의존했다면, 이제는 AI가 몇 초 만에 딱 맞는 콘텐츠를 찾아줄 수 있게 된 것이다.</p> <p contents-hash="be2d8e037746d5d0afd2886969aaf76ef1526ee4aa5aa697dc567823e7e3f2e1" dmcf-pid="GrCQsyEQpk" dmcf-ptype="general"><strong> 필터 버블과 프라이버시 노출 부작용 존재 </strong></p> <p contents-hash="9cc26122744f5c2b5870b2294f5b415ed4aa10cbf0821711c6cda6db6ba29bc0" dmcf-pid="HmhxOWDxFc" dmcf-ptype="general">AI 추천 시스템은 편리하지만 부작용도 존재한다. 대표적인 것이 필터 버블(Filter Bubble)이다.</p> <p contents-hash="4fb4b12c843388027f0d21a54119de4e79bbe1c6115ee515dc6cbd395c572b66" dmcf-pid="XslMIYwMpA" dmcf-ptype="general">필터 버블은 사용자가 자신이 선호하는 정보만 접하고, 반대되거나 다양한 시각의 정보는 차단된 채 '거품' 속에 갇히는 현상을 말한다.</p> <p contents-hash="192abbb9c1434eb616e80b7e4ce22adb0415c3627aa3351cce71e1eb3f545b28" dmcf-pid="ZfQH8J9Hpj" dmcf-ptype="general">이는 2011년 미국 인터넷 활동가 엘리 파리저(Eli Pariser)가 처음 사용한 개념으로, 알고리즘이 사용자의 기존 성향을 강화하는 과정에서 벌어진다.</p> <p contents-hash="1be322322aeff7b5167f7bffb83018679c23cebee631bf69363d910e286bad6b" dmcf-pid="54xX6i2XFN" dmcf-ptype="general">일례로 공포 영화를 주로 보는 사람에게는 비슷한 영화만 계속 추천돼 다큐멘터리나 예술영화는 눈에 띄지 않을 수 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5dd8f30e9a82704f136b98054c5552f59b173044c0bb678889b6b5651fc7c804" dmcf-pid="18MZPnVZ3a" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 데이터 프라이버시 (서울=연합뉴스) 임화영 기자 = 신기술 분야 세계적 석학인 아누팜 챈더 미국 조지타운 법대 교수가 23일 오전 서울 중구의 한 호텔에서 열린 'AI와 데이터 프라이버시: 새로운 도전과 대응'이라는 주제의 국제 콘퍼런스에서 '하나의 인공지능, 많은 법칙(One AI, Many Laws: Privacy's Lessons for AI Globalization)'이라는 주제로 발표하고 있다. 2023.6.23 hwayoung7@yna.co.kr" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/12/yonhap/20250712065647626kvmg.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="Uei3eNP33Z" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/12/yonhap/20250712065647626kvmg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 데이터 프라이버시 (서울=연합뉴스) 임화영 기자 = 신기술 분야 세계적 석학인 아누팜 챈더 미국 조지타운 법대 교수가 23일 오전 서울 중구의 한 호텔에서 열린 'AI와 데이터 프라이버시: 새로운 도전과 대응'이라는 주제의 국제 콘퍼런스에서 '하나의 인공지능, 많은 법칙(One AI, Many Laws: Privacy's Lessons for AI Globalization)'이라는 주제로 발표하고 있다. 2023.6.23 hwayoung7@yna.co.kr </figcaption> </figure> <p contents-hash="fc59389c8b78c7b9aed30da80875c1ea120e4f0d5a164ee891cdda28a87fda21" dmcf-pid="t6R5QLf5ug" dmcf-ptype="general">유튜브의 정치나 시사 관련 영상도 마찬가지다. 특정 관점의 콘텐츠만 반복적으로 노출되면, 다른 시각을 접할 기회가 줄어들게 된다.</p> <p contents-hash="3a7435381ca5befa5a877babffe0c803c38957a9472f988362b22648d7541022" dmcf-pid="FPe1xo413o" dmcf-ptype="general">다만 최근 일부 연구에서는 "알고리즘이 생각보다 더 다양한 콘텐츠를 노출하기도 한다"는 반론도 제기되고 있다. </p> <p contents-hash="d574bd761a9c1a458f634083e5f0b6c0adb2e12adde12721523023cd9847ef66" dmcf-pid="3QdtMg8tpL" dmcf-ptype="general">더 큰 문제는 프라이버시 침해다. </p> <p contents-hash="7d5020cdc339a45a820b135dcc3914e96331becb4b4b2d527ea57998b6df2250" dmcf-pid="0xJFRa6Fzn" dmcf-ptype="general">AI가 내 취향을 이토록 잘 안다는 건, 그만큼 내 데이터를 많이 갖고 있다는 뜻이다. 언제, 어디서, 무엇을 봤는지 AI가 다 알고 있다는 건 두려울 수도 있다.</p> <p contents-hash="11bbf2830ed3e0dcfa3ac045c7adec3dd5bc2bd03d1c302d9d86db8c5854cc15" dmcf-pid="pMi3eNP3Fi" dmcf-ptype="general">실제로 2023년 일부 플랫폼에서 데이터 유출 사건이 터지며 AI 추천 시스템의 보안 문제가 도마 위에 오른 적도 있다.</p> <p contents-hash="9c9cd60c4221bddba082be67eb0a9aef715a6aece18f07735a4ca7ea6473724a" dmcf-pid="URn0djQ00J" dmcf-ptype="general"><strong> 감정까지 읽는 AI…'진짜 나'의 선택은</strong></p> <p contents-hash="4976d09a306d06bcf78d4559c793519fae1226e1ac3df209be149670e2de7d62" dmcf-pid="uJgunkRuUd" dmcf-ptype="general">AI 추천은 점점 더 진화하고 있다. </p> <p contents-hash="7fab48e96d13faa7137cc2008aa571077764c559aaff93c324f3e39a5be2d945" dmcf-pid="7ia7LEe7ze" dmcf-ptype="general">AI는 단순히 과거 데이터를 분석하는 것뿐만 아니라 사용자의 감정과 상황까지 실시간으로 파악하려 한다.</p> <p contents-hash="cc9d9a79dbadab8fedbba6dadd209b538022ad3cfbb696ae2b314db6731144f9" dmcf-pid="znNzoDdzFR" dmcf-ptype="general">예를 들어 스마트워치로 심박수를 확인해 "오늘 피곤해 보이니 신나는 음악을 들어보세요"라고 제안하거나, 위치, 날씨, 시간을 고려해 맞춤 콘텐츠를 추천하는 수준까지 가고 있다.</p> <p contents-hash="c85aaa3012785a6fd6a0d4812e60d0023d24098fc87c748cb07878c82f70d309" dmcf-pid="qLjqgwJq0M" dmcf-ptype="general">구글과 아마존은 AI가 위치, 날씨, 시간 등 사용자의 맥락까지 이해하도록 연구 중이다. 다만 이런 기술은 아직 실험 단계에 있고 상용화된 사례는 드물다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3e39969a2fbcd5e7f8864a59736548a769c73272f7424346477551fd30efc9f9" dmcf-pid="BoABariB7x" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="구글의 대규모 언어모델 '제미나이' [구글 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/12/yonhap/20250712065647890fhnv.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="uCBI7f3IuX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/12/yonhap/20250712065647890fhnv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 구글의 대규모 언어모델 '제미나이' [구글 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="a924108e6e03ab2835a99111b077272ece8e1e87793db7cf60d7a312c920a885" dmcf-pid="bgcbNmnbzQ" dmcf-ptype="general">미래의 AI는 단순히 콘텐츠를 추천하는 것을 넘어 새로운 취향까지 제안할 수 있다. "이 장르는 싫어한다고 했지만 이 드라마는 좀 다를 거야"라며 낯선 세계로 이끄는 AI가 등장할 수도 있다는 말이다.</p> <p contents-hash="75770644cc31e605aa888eda903d7af41cac44a08a9e74f1166a5021a4f8a566" dmcf-pid="KakKjsLKzP" dmcf-ptype="general">하지만 AI가 나를 너무 잘 알게 되면 이런 질문이 생긴다. "이건 정말 내가 선택한 걸까, 아니면 AI가 이끄는 대로 선택한 걸까." </p> <p contents-hash="f20e8442f52ace61f3ebe900834f68e87eff6e43c9d2d7d41b5f379b1d593fc8" dmcf-pid="9NE9AOo9u6" dmcf-ptype="general">이 때문에 때로는 AI의 추천을 벗어나 새로운 콘텐츠를 탐험하며 나 자신을 찾는 것도 필요할 수 있다.</p> <p contents-hash="d80cdcc799cfe330bb1f6ca13bb9e503e06dbdc72c769f2003bcea169f7b14c4" dmcf-pid="2jD2cIg278" dmcf-ptype="general">유튜브의 경우 추천 영상이 비슷하다면 '관심 없음'을 클릭해 알고리즘을 리셋하거나 넷플릭스에서는 여러 프로필을 만들어 취향별로 추천을 다르게 받는 것도 방법이다.</p> <p contents-hash="60f5366ef7cb0b7f69fa8914a28c57f7146d5cd5a0ad2cdd10f735c355fc99bf" dmcf-pid="VWZaG0vaz4" dmcf-ptype="general">전문가들은 AI 추천 시스템을 "편리한 도구로 활용하되 사용자가 주체성을 유지하는 전략이 중요하다"고 조언한다.</p> <p contents-hash="027240fec4120ca6efedfa743e07eb0e7ccc664cb9edbbb9bdad3459d6d317ba" dmcf-pid="fY5NHpTNFf" dmcf-ptype="general">president21@yna.co.kr</p> <p contents-hash="33735d4e56c61d206fd8c3755665db232ff43d757cf33198a3c0a1b11f8b8814" dmcf-pid="8HtAZuWA72" dmcf-ptype="general">▶제보는 카톡 okjebo</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 연합뉴스. 무단전재 -재배포, AI 학습 및 활용 금지</p> 관련자료 이전 [스브스夜] '우리 영화' 전여빈, "나는 시한부를 연기하는 진짜 시한부 환자"···남궁민 응원 속 진실 고백 07-12 다음 ‘적수가 없다’ 우상혁, 모나코 다이아몬드리그 우승…국제대회 7연승 07-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
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