잔지바르를 되돌아보며: AI가 사회를 원자화하고 있다
Source: Dev.to
서문
안녕하세요. 이것은 제 첫 번째 글이라서 논문처럼 읽힐 수도 있습니다—저는 그런 형식에 더 익숙합니다. 질문이나 생각이 있으면 아래 댓글에 남겨 주세요. 결국 이것은 토론 글/기사이니까요.
이 글은 AI(대형 언어 모델뿐만 아니라 데이터 분석 분야의 발전) 가 인간 관계 전체에 어떤 영향을 미치는지를 논의하는 것을 목표로 합니다. 인공지능에 대한 공개 토론은 종종 몇 가지 공통된 두려움에 의해 지배됩니다: 자율성 상실, 대규모 감시, 그리고 중앙집권적 기술 통제 가능성. 그러나 거대하고 종말론적인 AI에 대한 두려움은 일상적인 인간 상호작용에 미치는 AI의 보다 즉각적인 효과—즉, 알고리즘이 소셜 미디어에서 사용되는 방식과 연결된 두 현상인 원자화와 의존성—을 가려버립니다.
이러한 시스템적 관점은 Stand on Zanzibar에서의 상황을 떠올리게 합니다. 그곳에서 사회는 단일 권위주의적 권력이나 악성 기술이 아니라, 다수 기관에 걸친 합리적이고 최적화된 결정들의 합계로부터 어려움을 겪었습니다. 저는 바로 이 프레임을 통해 현대 알고리즘 시스템의 윤리적 위험을 검토하기로 했습니다.
소셜 미디어 시스템에서의 알고리즘 최적화
개인화는 원자화로 발전할 때 문제가 됩니다. 원자화된 디지털 환경에서는 개인이 기존 선호와 일치하는 정보만 점점 더 많이 접하게 되고, 공유된 서사나 공통된 기준에 대한 노출은 감소합니다. 시간이 지남에 따라 두 사용자가 같은 맥락에서 동일한 정보를 접할 확률은 크게 낮아집니다.
논문 **“Echo Chambers and Algorithmic Bias”**는 소셜 미디어 개인화의 영향을 명확히 제시합니다:
소셜 미디어 알고리즘은 콘텐츠 피드를 개인화하여 사용자가 기존 신념을 강화하는 정보를 제공한다. 이는 사용자를 다양한 관점으로부터 격리시키는 에코 챔버를 만든다.
— Salsa Della Guitara Putri, Eko Priyo Purnomo, Tiara Khairunissa
이러한 파편화는 이념적 조작이나 의도적인 양극화를 필요로 하지 않습니다. 이는 공통성보다 관련성과 참여를 우선시하는 시스템에서 자연스럽게 발생합니다. 결과는 더 많은 대립이나 논쟁이 아니라, 사람들이 전혀 같은 주제에 대해 논의하지 않게 되는 것입니다.
이와 같은 환경에서는 집단적 이해에 필요한 조건이 신뢰할 수 없게 되면서 사회적 결속력이 약화됩니다. 공적 담론은 각기 내부적으로 일관성을 유지하지만 점점 서로 연결이 끊어진 평행 대화들의 집합으로 변합니다.
통제할 수 없는 윤리적 위험
집단 행동력 상실
알고리즘적 원자화의 가장 중요한 윤리적 위험 중 하나는 집단 행동력이 서서히 침식되는 것이다. 개인이 맞춤형 정보 흐름을 통해 사회 문제를 경험하게 되면, 시스템적 문제는 개인적인 관심사로 전락한다. 정치적, 경제적, 심지어 사회적 도전 과제조차도 대중이 직면한 공유된 현실이 아니라 개인의 인식으로만 남게 된다.
이는 일방적인 시스템이 아니다. 많은 사람들이 자신의 개인적 문제를 전체 대중이 직면한 문제라고 가정함으로써, 개인과 집단 인식 사이의 정렬이 더욱 어긋난다.
집단 행동은 공유된 인식에 의존한다—인구가 문제의 존재를 인식할 뿐만 아니라, 그 문제가 다른 사람들에게도 존재한다는 사실을 인식해야 한다. 알고리즘 개인화는 주의와 경험을 파편화함으로써 이 전제조건을 약화시킨다. 그 결과, 기술적 역량과 자원이 충분함에도 불구하고 대규모 이슈에 대한 대응을 조정하는 데 어려움을 겪는 사회가 된다.
알고리즘적 투명성 결여와 배제
또 다른 윤리적 우려는 알고리즘 카테고리에 잘 맞지 않는 사람들에 대한 처우에 있다. 소셜 미디어와 AI 시스템은 데이터 내 패턴을 탐지함으로써 작동한다; 참여도가 낮거나, 비정형 행동을 보이거나, 낮은 가치의 신호를 생성하는 사용자는 우선순위가 낮아지고, 증폭되거나 심지어 인식조차 되지 않을 가능성이 크다.
이는 의도적이거나 쉽게 관찰할 수 없는 형태의 배제를 만든다. 개인과 공동체는 알고리즘적으로 보이지 않게 될 수 있다. 전통적인 소외 형태와 달리, 이러한 보이지 않음은 명확한 원천이나 인간의 통제가 없기 때문에 저항이나 책임을 촉발하지 않는다.
윤리적 관점에서 이는 공정성, 대표성, 그리고 행동 부재에서 발생하는 해악에 대한 책임 문제를 제기한다.
시스템적 해악의 정상화
아마도 가장 도전적인 윤리적 문제는 책임의 확산이다. 알고리즘 시스템은 단일 행위자에 의해 통제되는 경우가 드물다; 기업 인센티브, 기술적 제약, 규제 환경, 사용자 행동 사이의 상호작용에서 비롯된다. 각 구성 요소는 자신의 영역 내에서는 합리적이고 윤리적으로 작동할 수 있지만, 전체 시스템은 해로운 결과를 초래한다.
이는 AI 윤리에서 더 넓은 도전과 맞닿아 있다: 악의적인 행위자가 없을 때 발생하는 해악은 해결하기 가장 어렵다. 개별적인 결정이 고립된 상황에서는 비윤리적으로 보이지 않을 때, 시스템적 결과는 의도치 않은 부작용으로 쉽게 일축되고 윤리적 실패로 인식되지 않는다.
소셜 미디어를 통한 원자화 사례 연구
- 뉴스 피드는 감정적으로 공감되는 콘텐츠를 우선시합니다.
- 추천 시스템은 정체성 기반 참여를 강화합니다.
- 랭킹 알고리즘은 공통의 공적 담론에 대한 기여와 무관하게 상호작용을 최대화하는 콘텐츠를 증폭시킵니다.
이러한 메커니즘은 정보 생태계를 집단적으로 파편화시켜, 사회가 공유된 현실 인식을 유지하고, 결과적으로 직면한 과제에 대해 집단적으로 행동하기가 점점 더 어려워집니다.
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알고리즘 원자화와 AI의 미래
알고리즘 원자화 문제
소셜 미디어 플랫폼은 알고리즘 큐레이션을 이용해 사용자 참여를 극대화합니다. 무엇이 보이고, 무엇이 관련 있으며, 무엇이 두드러지는지를 지속적으로 선택함으로써 이 시스템들은 주의를 형성하고, 결과적으로 사용자의 현실 인식에 영향을 미칩니다. 윤리적 문제는 설득 자체가 아니라 선택입니다: 보여지는 것, 생략되는 것, 그리고 보이지 않게 되는 것이 무엇인지.
참여 중심 시스템이 규모를 확대함에 따라 분노, 강화, 감정적 강도가 통계적으로 선호되고, 미묘함, 공유된 맥락, 그리고 느린 합의 형성은 우선순위에서 밀려납니다. 그 결과 환경은 분열을 보상하지만, 이를 의도적으로 나누려는 명시적 의도가 필요하지는 않습니다.
미래 AI 도입에 대한 함의
소셜 미디어를 넘어 교육, 고용, 의료, 공공 서비스 등으로 인공지능 시스템이 확산되면서 원자화가 더욱 심화될 수 있습니다. AI 기반 개인화 학습 플랫폼, 개인 요구에 맞춰 조정되는 업무 배분 도구, 알고리즘 의사결정은 효율성과 개인 최적화를 제공하지만, 동시에 사회를 결속시키는 공유 경험을 감소시킬 위험이 있습니다.
통제되지 않을 경우 AI 시스템은 사회적 결속력을 최소화할 수 있습니다. 이는 신뢰, 협력, 공동 책임을 유지하는 접착제와 같습니다. 따라서 AI 윤리 고려사항에는 정확성, 차별, 투명성 같은 이슈뿐 아니라 사회적 결속력에 미치는 시스템적 영향도 포함되어야 합니다. 많은 해악은 서서히 나타나며, 효과적인 사회적 상호작용을 위한 공유 프레임워크가 점진적으로 침식될 때 드러납니다.
윤리적 고려사항 및 설계 함의
알고리즘 원자화를 해결하기 위해 개인화나 AI 기반 시스템을 완전히 배제할 필요는 없습니다. 대신 더 넓은 윤리 지표와 설계 원칙이 요구됩니다:
- 영향 기반 평가 – 시스템을 개인 결과뿐 아니라 공유 맥락에 미치는 영향으로 평가합니다.
- 하이브리드 정보 공간 – 개인화와 동시에 공통 정보 환경을 보존하는 메커니즘을 설계합니다.
- 투명성 – 최적화 목표와 트레이드오프를 사용자와 이해관계자에게 명확히 공개합니다.
- 결속력을 설계 목표로 – 사회적 결속을 외부 효과가 아니라 정당한 설계 목표로 다룹니다.
윤리적 AI 설계는 공유 이해, 집단적 행동력, 사회적 결속과 같은 일부 가치는 정량화하기 어렵지만 보존이 필수적임을 인식해야 합니다.
결론
기술 시스템이 실패하는 이유는 대개 명백히 악의적이기 때문이 아니라 과도한 최적화 때문에 발생합니다. R. Wang 등(2023)이 지적했듯이:
“스마트 기술은 정밀하고 집중된 광고·마케팅을 가능하게 하여 사용자 행동 및 의사결정 과정에 영향을 미칠 수 있다.”
현재와 미래 AI가 직면한 윤리적 과제는 두 가지입니다:
- 개인에 대한 조작 방지.
- 물리·디지털 관계의 파괴로 인한 보이지 않는 사회 현실의 파편화 해결.
가장 큰 위험은 기계가 지배하는 세상이 아니라, 개인이 함께 외로워지는 세상입니다—개인적 이익을 위해 최적화되면서도 집단적 사회 구조는 계속 악화되는 상황입니다.