좋아요 몇 번으로 나를 이해한다고? AI 추천의 진짜 원리
우리가 넷플릭스에서 영화를 고르고, 유튜브에서 영상을 보고, 쇼핑몰에서 상품을 살 때
항상 따라붙는 추천 알고리즘.
"혹시 나보다 나를 더 잘 아는 건 아닐까?" 싶은 순간도 있지만
정말 **AI가 내 취향을 정확히 이해하고 있을까?**라는 의문은 쉽게 사라지지 않습니다.
이 글에서는 AI 추천 시스템의 작동 원리, 정확도의 비밀,
그리고 우리가 알아야 할 한계와 오해를 함께 짚어봅니다.
추천 시스템의 기본 원리: 협업 필터링 vs 콘텐츠 기반
AI 추천 알고리즘은 크게 두 가지 방식으로 동작합니다.
첫째, 협업 필터링(Collaborative Filtering).
이는 "당신과 비슷한 선택을 한 다른 사용자"의 데이터를 기반으로 추천을 합니다.
둘째, 콘텐츠 기반(Content-based Filtering).
이는 "내가 좋아했던 항목의 속성"을 분석해, 유사한 속성의 콘텐츠를 추천합니다.
추천 방식 작동 원리 예시
| 협업 필터링 | 유사 사용자 기반 | "이 영화를 본 사람은 이런 영화도 봤어요" |
| 콘텐츠 기반 | 항목 속성 분석 | "액션 장르를 좋아하니 이런 액션도 추천" |
"좋아요"와 "시청 이력", 어떤 신호로 작동할까?
AI는 단순히 "좋아요"만 보지 않습니다.
머무른 시간, 반복 재생, 스크롤 위치, 클릭 순서 등 다양한 행동 데이터를 해석합니다.
예를 들어 유튜브는
"어떤 영상을 끝까지 봤는가",
"그 이후에 어떤 영상을 넘겼는가"를 결합해 나의 관심사를 계산합니다.
중요한 건, AI는 감정이 아닌 '행동의 패턴'으로 나를 해석한다는 점입니다.
정확해 보이는 이유: 착시인가, 학습 결과인가?
AI 추천이 때론 소름 끼치도록 정확한 이유는
우리가 남긴 데이터가 그만큼 많고, 패턴이 반복되기 때문입니다.
하지만 이는 "내가 좋아하는 것"을 보여준다기보다는,
"비슷한 행동을 반복하게 만드는 설계"에 가깝습니다.
즉, "AI가 나를 이해한 것이 아니라
내가 AI의 흐름에 익숙해진 것"일 수 있습니다.
한계는 어디에? 편향된 추천의 문제
추천 알고리즘은 결국 과거 데이터에 의존하기 때문에
"새로운 취향"이나 "한 번의 시도"는 쉽게 반영되지 않습니다.
이는 "콘텐츠의 다양성을 제한하고, 생각의 범위를 좁힐 수 있다"는 비판으로 이어집니다.
한계 요소 설명
| 알고리즘 편향 | 익숙한 것만 반복 추천 |
| 데이터 왜곡 | 과거 선택에 과도한 의존 |
| 사용자 피로감 | 반복 콘텐츠로 인한 흥미 저하 |
알고리즘을 이기는 방법: 의도적 이탈
AI의 추천에서 벗어나려면
의도적인 탐색, 새로운 콘텐츠 클릭, 전혀 다른 장르 시도가 필요합니다.
이렇게 해야만 AI가 "새로운 나"를 학습할 기회를 얻게 됩니다.
예를 들어, 음악 앱에서 의도적으로
"기분과 상관없는 장르"를 선택해보면
몇 주 뒤 전혀 새로운 추천 목록이 생성되는 걸 경험할 수 있습니다.
결론: AI는 내 취향을 반영할 뿐, 대신 결정하진 않는다
AI는 강력한 도구이지만,
내 취향을 정의하거나 결정하는 주체는 아닙니다.
우리는 AI가 만든 틀 안에서 편하게 선택할 수도 있지만,
가끔은 그 틀을 의심하고 벗어나는 것이 진짜 나의 취향을 찾는 방법일 수 있습니다.