인공지능은 당신의 취향을 어떻게 조작하는가?

유튜브, 넷플릭스, 인스타그램, 쇼핑몰까지 — 우리가 클릭하고, 보고, 사는 것들 대부분은 ‘추천 알고리즘’이 제시한 결과다. 그런데 이 알고리즘은 단순히 당신의 취향을 ‘예측’하는 걸까, 아니면 새로운 취향을 ‘설계’하고 있는 걸까? 이번 글에서는 인공지능 추천 시스템이 어떻게 우리의 선택을 유도하고, 때로는 조작까지 하는지 그 구조와 위험을 파헤쳐본다.

1. 추천 알고리즘은 어떻게 작동할까?

인공지능 추천 시스템은 사용자의 행동 데이터를 분석해 ‘선호할 만한 콘텐츠나 상품’을 예측한다. 주요 분석 항목은 다음과 같다:

• 검색 기록
• 시청 시간
• 스크롤 속도와 정지 구간
• 과거 클릭·구매 이력
• 친구·팔로워의 관심사

이 데이터를 바탕으로 알고리즘은 “당신이 흥미를 느낄 확률이 높은 것”을 우선순위에 두고 노출시킨다.

2. 문제는 ‘선택’이 아니라 ‘설계된 선택’

당신이 유튜브에서 영상을 선택할 때, 진짜 내가 고른 걸까? 아니면 알고리즘이 의도적으로 유도한 영상을 '선택하게 만든 것'일까?

최근 연구에 따르면, 사용자의 실제 취향과 알고리즘이 유도한 소비 사이에는 괴리가 존재한다고 한다. 즉, 사용자가 스스로 좋아한다고 믿는 콘텐츠도 알고리즘이 반복 노출한 결과일 수 있다는 것이다.

3. 알고리즘은 ‘몰입’보다 ‘의존’을 원한다

대부분의 플랫폼은 사용자의 체류시간을 늘리는 것을 1차 목표로 삼는다. 왜냐하면 체류시간 = 광고 노출 기회 = 수익 증가이기 때문이다.

그래서 알고리즘은 ‘당신이 필요한 정보’보다 ‘당신이 계속 머물 콘텐츠’를 우선적으로 배치한다. 이것이 바로 우리가 자꾸만 짧고 자극적인 콘텐츠에 끌리는 이유다.

4. AI가 취향을 ‘조작’하는 3가지 방식

• 필터 버블: 나와 비슷한 생각만 반복적으로 보여줘서 인식 편향 유도
• 다크 패턴: 끌리는 썸네일, 알고리즘 조작으로 클릭 유도
• 데이터 피드백 루프: 한번 본 콘텐츠 → 더 많이 추천 → 더 많이 소비 → 취향이 고정됨

시간이 지날수록 사용자는 더 좁은 범위의 콘텐츠만 소비하게 되고, 결국 **스스로의 선택이라고 믿으며 타인의 설계에 따라 움직이게 되는 것**이다.

5. 알고리즘에 휘둘리지 않는 법

• 플랫폼의 ‘추천 설정’ 비활성화 (예: 유튜브, 넷플릭스 등)
• 검색어 직접 입력을 생활화 – 탐색의 주도권을 되찾기
• 시청·구매 이력 주기적 삭제
• 타인의 의견이나 리뷰 참고로 균형 감각 유지
• 다양한 출처의 콘텐츠 의도적으로 소비

마무리

우리가 좋아한다고 믿는 것은, 어쩌면 누군가 설계한 선호일지도 모른다. 인공지능이 취향을 ‘추천’하는 것과 ‘조작’하는 것의 차이는 점점 모호해지고 있다. 정보의 소비자가 아닌, **취향의 소비자**가 되어버린 지금 — 무엇을 선택할지는 이제 기술이 아니라, 나 자신이어야 한다.