폰테크 매일 밥 먹듯 접속하는 소셜미디어라도 그 작동원리를 정확하게 아는 사람은 드물다. 페이스북이나 인스타그램의 피드에 뜨는 게시물은 내가 모르는 이용자들의 행동으로도 바뀔까? X(구 트위터)는 내가 팔로잉하지 않은 사람의 게시물도 보여줄까? 소셜미디어가 운영되는 가장 기본적인 알고리즘에 속하는 지식들이지만 아리송하다.
만약 한국과 미국 사람에게 이런 질문을 동시에 던졌다면 과연 어느 나라 사람이 더 정답을 잘 맞췄을까? 정묘정 노스이스턴대 저널리즘스쿨 교수팀은 지난해 ‘하버드 케네디스쿨 허위정보 리뷰’에 게재한 ‘국가 내·국가 간 알고리즘 지식 격차: 허위정보 대응을 위한 시사점’ 논문에서 미국, 영국, 멕시코, 한국 등 4개국 사람들에게 페이스북, X와 관련된 알고리즘 지식을 질문한 설문조사 결과를 발표했다. 논문에 따르면 한국인들은 4개국 중 알고리즘 지식이 가장 낮았다.
미국 응답자의 평균 점수가 6.12점으로 가장 높았고, 영국이 6.05점, 멕시코가 5.7점을 기록한 반면 한국은 5.16점에 그쳤다. 질문은 페이스북과 X의 운영 방식과 관련한 9가지로 구성돼 있으며 모든 질문에 정답을 맞히면 9점이다. 한국은 4개국 중 조사 당시인 2021년 인터넷 보급률이 98%, 소셜미디어 이용률이 83%로 가장 높았지만 알고리즘 지식은 최하위를 기록했다. 다만 한국은 소셜미디어 중 카카오톡 이용자가 많은 반면 조사 대상인 페이스북과 X의 이용률이 4개국 중 가장 낮은 편이어서 이런 부분이 영향을 미쳤을 가능성도 있다.
논문에 따르면 알고리즘 지식 수준이 높은 사람일수록 허위정보에 대응하거나 바로잡기 위한 행동을 취하겠다고 응답하는 경향도 강했다. 허위정보의 해로움을 알리기 위해 댓글을 남기거나, 반박하는 정보를 공유하거나, 허위정보의 피해를 공유하거나, 허위정보 게시물을 플랫폼에 신고하겠냐는 4가지 질문에 알고리즘 지식이 높은 사람일수록 더 강한 긍정적 반응을 보였다. 논문은 “알고리즘 지식은 소셜미디어 이용자들이 허위정보에 맞서 싸우고 사회적 불평등에 대응할 수 있는 힘을 길러줄 수 있음을 보여준다”고 밝혔다.
한국은 알고리즘 지식 수준이 낮은 만큼 행동을 취하려는 경향도 다른 국가에 비해서는 낮은 편에 속했다. 행동 가능성을 1~5점으로 묻는 질문에 미국은 평균 2.82점, 영국은 2.58점, 멕시코는 3.58점이 나왔으나 한국은 2.19점에 그쳤다. 정 교수는 e메일 인터뷰에서 “알고리즘 지식이 실질적인 대응 행동으로 이어지려면, 정보에 대한 주체적 태도, 사회적 신뢰, 집단 규범 등 여러 요소가 함께 작용해야 한다”며 “한국 사회에서는 허위정보 신고가 불필요한 갈등이나 사회적 부담으로 인식되고 있을 수도 있다”고 말했다.
한국은 나이가 젊을수록, 소셜미디어 사용이 많을수록 알고리즘을 더 잘 이해한다는 점에서는 다른 나라들과 비슷했다. 그러나 남성이 여성보다 유의미하게 알고리즘 이해도가 높게 나온 나라는 한국뿐이었다. 교육수준과 알고리즘 지식의 상관관계도 다른 나라에 비해 높게 나왔다. 미국과 영국은 진보(liberal) 성향의 이용자가 보수(conservative) 성향의 이용자보다 더 알고리즘 이해도가 높았지만, 한국은 이념 지향에 따른 유의미한 차이가 없었다.
이런 연구결과는 일부 20~30대 남성을 중심으로 한 극우화, 그 토양이 된 허위조작 정보의 유행과는 다소 맞지 않은 것으로도 보인다. 젊은층과 남성의 알고리즘 지식이 상대적으로 높다면 허위조작 정보 감별 능력도 더 나을 것이라 보는 게 합리적이기 때문이다.
정 교수는 “알고리즘 이해도가 높다고 해서 반드시 허위 정보에 덜 속거나 팩트체킹 같은 교정 정보를 잘 받아들이는 것은 아니다”라며 “지식의 유무와 상관없이, 특정 성향이나 신념이 강한 사람들은 자신의 생각과 상반되는 정보는 설령 사실이라도 받아들이지 않고, 자신의 생각에 부합하는 허위 정보는 쉽게 믿는 경향이 매우 강하다는 연구들이 활발히 보고되고 있다”고 말했다.
정 교수는 조만간 발간될 논문에서 관련 논의를 보강할 계획이다. 최근 미국의 18~25세 젊은층만을 대상으로 조사한 결과 알고리즘에 대한 인식이 높은 사람이 허위정보 위험을 더 잘 인지함에도 이에 대응하기 위한 행동을 취하려는 의지는 오히려 낮았다는 사실이 확인된 것이다. 이전 조사에서 4년의 시간이 흐르는 동안 젊은층 사이에서 알고리즘에 대한 부정적 인식과 무력감이 커졌을 가능성도 배제할 수 없다.
정 교수는 이를 ‘알고리즘 냉소주의’라고 표현하면서 “거대하고 불투명한 체제를 바꿀 수 없고 이미 게임이 조작됐다기 믿기 때문에 굳이 참여하지 않으려는 태도”로 해석했다. 따라서 정 교수는 “리터러시 교육은 알고리즘 작동 방식에 대한 단순 이해와 지식을 넘어, 자신의 행동이 변화를 만들 수 있다고 믿는 주체성과 자기 효능감을 길러주는 데에 주력해야 한다”고 본다.
정 교수는 “알고리즘의 빠른 발전과 막대한 영향력을 고려할 때, 알고리즘이 어떻게 내게 정보를 보여주는지와 그 함의를 교육하는 것이 특히 중요하다”며 “학생 및 젊은층 대상만이 아니라, 노인이나 저학력층처럼 기술적 어려움을 겪고 기존 교육 체계에 쉽게 접근하기 어려운 취약 집단을 대상으로 한 맞춤형 설계가 필요하다”고 말했다.
알고리즘 이해도 자가 체크리스트
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출처 : Zarouali, B., Helberger, N., & De Vreese, C. H. (2021) / 정묘정
위 자가체크리스트 정답은 모두 O
일본 자민당 총재 선거를 닷새 앞두고 고이즈미 신지로 농림수산상과 다카이치 사나에 전 경제안전보장상이 양강 구도를 유지한 가운데 하야시 요시마사 관방장관이 3위 후보로 존재감을 보이고 있다.
요미우리신문은 29일 여론조사 결과를 바탕으로 고이즈미 농림수산상이 191표, 다카이치 전 경안상이 113표, 하야시 장관이 100표를 받을 것으로 추산했다.
전날 당 소속 국회의원 295명 중 265명, 지난 27~28일 자민당 지지층 3143명 대상으로 조사를 진행해 환산한 결과다. 자민당 총재 선거는 의원 표에 당원·당우 표를 의석수로 환산해 합산하는 방식으로 치러진다.
의원 지지 의향으로 한정하면 하야시 장관은 52명의 지지를 받아 71명 의원이 지지 의향을 밝힌 고이즈미 농림수산상에 이어 2위를 차지했다. 다카이치 전 경안상은 38명 지지를 받는 데 그쳤다.
다만 자민당 지지층 대상 조사에서는 하야시 장관의 지지율을 16%로 고이즈미 농림수산상(40%)이나 다카이치 전 경안상(25%)에 큰 격차로 뒤졌다.
니혼게이자이신문과 TV도쿄가 26~28일 915명을 전화 설문한 결과에서도 자민당 지지층이 뽑은 ‘다음 총재에 어울리는 사람’은 고이즈미 농림수산상이 1위(33%)였고, 다카이치 전 경안상(28%)과 하야시 장관(20%)이 뒤를 이었다.
교도통신은 이번 선거를 앞두고 과반 지지를 결집한 후보는 보이지 않는다며 “상위 2명이 결선 투표로 이어질 가능성이 크다”고 전망했다.
로이터 통신은 최근 하야시 장관의 상승세에 주목하며 정권 운영 안정감에 대한 기대를 배경으로 짚었다. 방위상·농림수산상 등 주요 보직을 경험했으며 외무상도 거쳐 외교적 경험이 있다는 것이다. 다카이치 전 경안상보다는 강경 보수 색채가 옅고, 전임 기시다 후미오 총리와 현직 이시바 시게루 총리의 신임을 얻었다는 것도 강점으로 꼽힌다.
로이터는 “향후 흐름에 따라 하야시 장관이 다카이치 전 경안상의 표를 넘어설 가능성도 배제할 수 없다”며 하야시 장관이 결선에 진출할 경우를 대비한 움직임도 있다고 전했다.
자민당 총재 선거는 다음 달 4일 치러진다. 이시바 총리의 후임 총리 지명 선거를 위한 임시국회는 내달 14일 이후 소집될 전망이다.
챗GPT는 인간의 피드백을 학습했다. 이전까지 ‘끝말잇기’ 정도나 가능했던 인공지능 언어모델을 드라마틱하게 향상시킨 핵심 열쇠였다. 챗GPT는 인간이 남긴 텍스트만 기계적으로 학습한 게 아니다. 이후 사람이 만든 예상 질문과 정답 세트를 배웠고, 이를 토대로 챗GPT가 만들어낸 답변에 사람이 다시 점수를 매겨서 돌려줬다. 이른바 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)이다. 이 피드백을 바탕으로 만든 인공지능 보상 모델이 다시 성능 향상에 쓰였다.
막 챗GPT가 화제로 떠올랐던 2년여 전, 언어모델을 개발하고 있는 김성훈 업스테이지 대표는 한 강의에서 챗GPT의 이 훈련 과정 개념도를 보여주면서 이렇게 말했다. “10년 뒤 인공지능 역사에서 가장 중요한 장면이 무엇이었냐 물으면 이 그림을 꼽을 것입니다.” 김 대표는 “끝말잇기 기계가 우리 말을 잘 알아듣도록 만들어준 핵심 기본 알고리즘”이라고도 말했다. 지금 이 시각에도 챗GPT, 제미나이에 질문하는 우리는 인공지능에 피드백을 제공하고 있다. 이제는 인공지능끼리 피드백을 주고받기도 한다.
인공지능이 피드백으로 향상되는 시대, 인간의 현주소는 어떨까. 16세기 유럽에서 시작된 ‘서신 공화국’이나 조선 시대 이황과 기대승의 편지 교환처럼 논쟁과 피드백은 인간의 지식을 더욱 정교하게 다듬고 확장하는 도구였지만 이제는 아닌 것 같다. 내 편이 얘기하는 정보는 무조건 옳고, 상대편이 얘기하는 정보는 무조건 그르다. 편지는 사라진 지 오래고 확성기만 남았다. 오늘날 인간은 그 어떤 시대보다 많은 정보를 접하고 있지만 그 어떤 시대보다 피드백을 받아들이지 않는 시대에 살고 있는지도 모른다.
데이터저널리즘팀은 지난 대선 선거운동기간 네이버 뉴스 정치분야 기사의 댓글을 분석했다. 극우 성향 교육단체 ‘리박스쿨’의 댓글 공작 흔적을 분석하려는 취지였지만, 댓글의 작성 행태와 내용에 더 주목하게 됐다. 2000년대 새로운 공론장의 하나로 부상했던 댓글 공간은 더 이상 토론과 논쟁, 피드백의 공간이 아니었다. 3만여명도 안 되는 이들이 분석 대상 댓글 130만여개의 절반 가까이 작성하고 있었다. 대선 후보 관련 댓글의 80% 이상이 상대 후보에 대한 비방으로 점철돼 있었고, 댓글 4개 중 하나는 자진삭제되거나 악성댓글 감시스템인 클린봇으로 숨김 처리되고 있었다. 서로 경쟁하듯 적대감 섞인 언어를 내던지는 비방과 혐오의 쓰레기통과 다를 바 없었다.
댓글 공간은 피드백을 잃어버린 오늘날 세태가 극대화된 축소판에 불과하다. 일부 무분별한 정치인과 그 극성 지지자들은 입맛에 맞는 허위조작정보와 유튜브만에 빠져들면서 상대방을 제거해야 할 악으로만 규정한다. 최소한의 공통적인 지점은 사라진 지 오래다. 서로 다른 평행우주에 사는 것처럼 세계를 완전히 다르게 보고 있다.
이런 모습은 인공지능 학습 과정에서 발생하는 문제인 ‘오버피팅(Overfitting)’을 닮았다. 인공지능 모델이 과도하게 훈련 데이터에만 최적화된 나머지, 학습에 사용되지 않은 일반 데이터에 대한 답은 제대로 내놓지 못하는 현상이다. 오버피팅 방지를 위해 여러 기법이 동원되는데 그중 하나가 학습 단계마다 무작위로 일부 뉴런을 꺼 버림으로써 특정 정보에 과의존하지 않고 다양한 패턴을 인식할 수 있게 하는 ‘드롭아웃’이다. 드롭아웃 비율은 사람이 정할 수 있는데, 이렇게 사람이 직접 설정하는 수치를 인공지능 모델이 학습 과정에서 자체 생성하는 ‘파라미터’와 구분해 ‘하이퍼파라미터’라고 한다. 학습 횟수 등도 이에 속한다.
드롭아웃은 내가 믿고 있었던 일부 정보를 버리고 다른 사람의 생각을 받아들이는 과정을 떠올리게 한다. 우리는 우리의 생각을 얼마나 드롭아웃할 준비가 되었을까. 최적의 드롭아웃 비율, 하이퍼파라미터를 찾는 과정은 매우 지난하고 어렵다. 인간 세상의 일도 마찬가지다. 산적한 문제를 해결하기 위해 최적의 공통 입장을 정리하면서 취할 건 취하고 버릴 건 버리는 과정은 고통스럽다. 반면 맞갖은 데이터만 들이켜면서 오버피팅 모델의 높은 정답률에 취하는 건 즐겁고 쉽다. 피드백을 받고 점점 성장해가는 인공지능과, 피드백을 거부하고 점점 과도한 자신감에 빠져드는 인간을 보면서 뭔가 거꾸로 돼 가고 있다는 생각이 든다.

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