AI 추천 알고리즘 편향성과 규제에 관한 연구
A Study on the Bias and Regulation of AI Algorithm
- 발행
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- 소속·발행
- 한림대학교
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.37793/ITPR.29.2.4
- 원문
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개념
키워드
AI 알고리즘, 편향성, 에코챔버, AI 알고리즘 규제, AI Algorithm, Bias, Echo Chamber, Algorithm Regulations
초록
AI 기술이 비약적으로 발전하면서 다양한 플랫폼에서 이용자 맞춤형의 ‘AI 추천 알고리즘’이 활용되고 있다. AI 추천 알고리즘은 서비스 이용자의 취향에 맞추어 적절하게 콘텐츠를 추천하는 기술로써 방대한 정보의 늪에서 ‘선택’을 위해 필수적으로 사용할 수밖에 없는 기술이기도 하다. 플랫폼은 프로파일링을 토대로 한 이용자 취향을 그 선택의 기준으로 삼고 맞춤형의 정보를 추출하여 제공하다 보니 이용자는 자신과 유사한 경향의 사람들과만 소통하게 되어 점점 에코 챔버(echo chamber) 현상에 빠질 수 있다는 우려의 목소리도 높아지고 있다. 이러한 문제는 UGC와 결합하여 코로나 19과 같은 사회 공통적인 현상에 대해 잘못된 사실관계나 정보를 통해 여론 양극화 현상으로 이어지고 있다.
 본 연구는 실험을 통해 유튜브의 AI 추천 알고리즘은 이용자가 허위거나 사실관계가 명확하지 않은 UGC 같은 영상을 시청하기 시작하면 계속해서 이런 UGC 위주로 추천함으로써 이용자가 공신력 있는 콘텐츠를 통해 정확한 정보를 받아들이기 어려운 상황에 빠져들 위험성에 노출되어 있다는 것을 확인하였다. 또한 AI의 부작용으로 인식되고 있는 편향성 발생 여부를 확인하기 위해 AI 추천 알고리즘 실태를 분석하고 이에 대한 해외 각국의 정책과 규제를 비교법적으로 탐색했다.
 우리나라를 비롯한 여러 국가들의 알고리즘 관련 규제안과 가이드라인을 분석한 결과 ‘이용자 중심’, ‘AI 알고리즘의 투명한 공개’ 등 상당한 부분에서 공통적인 내용을 찾아볼 수 있으며, 또한 비록 규범력에서 차이는 발견되고 있으나 규제안 제정에 이미 상호 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 이를 기초로 본 연구는 AI 추천 알고리즘에 대한 우리나라의 정책과 규제 방향을 비교법적으로 분석하며 그 효과를 검토하고, AI 추천 알고리즘 편향성 문제를 해결하기 위한 대안으로 가이드라인의 구체화 방안과 이용자 선택권의 강화방안을 제시하였다.