[캐치 업! 페이스북 (10)] 페이스북 알고리즘이 사람의 일자리를 빼았다

2016년 09월 02일 07:15

● 페이스북판 '실급검'을 기계에 맡겼을 때

 

북미 지역에서 페이스북 PC 웹페이지에 접속하면 오른쪽 상단에 '트렌딩'이란 섹션이 있습니다. 페이스북에서 화제가 되는 토픽을 소개하고, 편집자가 적은 간단한 설명과 함께 해당 토픽에 대한 기사 링크를 걸어주는 서비스입니다. 우리나라 포털의 '실시간 핫토픽' 같은 느낌이라 하겠습니다.

 

 

페이스북 첫화면의 트렌딩토픽 섹션 - techcrunch 제공
페이스북 첫화면의 트렌딩토픽 섹션 - techcrunch 제공

페이스북이 29일 (현지시각) 트렌딩 토픽을 작성하던 편집 인력을 정리하고 알고리즘에 의한 자동 편집을 시작했습니다. 이 일의 배경에는 지난 5월 트렌딩토픽의 정치적 편향성에 대한 논란이 있습니다.

 

원래 이 일은 전직 기자나 언론 전공자들이 담당했었는데요,  지난 5월 이 일을 했던 전직 직원들이 언론에 “트렌딩 섹션 편집 과정에서 보수적인 성향의 언론 기사 링크는 의도적으로 제외되었다”고 폭로하는 일이 터졌습니다. 당연히 난리가 났습니다. 페이스북은 이 섹션의 편집 과정을 재검토하고, 보수 성향 정치인들을 초청해 해명하는 등 진땀을 뺐습니다.

 

그리고 이번에 트렌딩 섹션 편집을 기계가 처리하게 되었습니다. 물론 페이스북이 언젠가는 이 일을 알고리즘에 맡겨 자동화하리라는 것은 담당 직원들도 알고 있었습니다. 전직 직원들은 언론 인터뷰에서 “우리는 알고리즘이 트렌딩 섹션을 편집할 수 있도록 훈련시키는 역할을 하는 듯한 인상을 받았다”고 밝혔습니다.

 

하지만 아직 준비가 덜 되었는데 너무 서두른 것일까요? 트렌딩 편집이 자동화되자마자 신뢰성이 떨어지는 군소 매체의 가짜 기사가 트렌딩 섹션에 올라가는 사고가 터졌습니다. 보수 성향 방송사 폭스뉴스의 여성 앵커 메긴 켈리가 힐러리 클린턴 후보를 지지한다는 이유로 축출됐다는 내용이었습니다.

 

 

페이스북 알고리즘이 트렌딩토픽에 보수 성향 여성 언론인에 대한 오보를 올려 논란이 되었다. - Michael Roston 트위터 제공
페이스북 알고리즘이 트렌딩토픽에 보수 성향 여성 언론인에 대한 오보를 올려 논란이 되었다. - Michael Roston 트위터 제공

이 사고 이후 몇몇 전직 편집자들이 언론 인터뷰를 통해 “알고리즘이 아직 충분한 수준에 오르지 못 했는데, 담당 직원을 해고해서 의아한 생각이 들었다”고 말하기도 했습니다.

 

알고리즘 편집을 도입하면서 편향성 논란에서 벗어날 수 있을 것으로 기대했겠지만, 생각지 못 한 사고가 트렌딩 섹션의 신뢰성을 떨어뜨리는 결과가 되었습니다. 이런 논란은 '세계에서 가장 영향력이 큰 미디어'인 페이스북으로서는 벗어나기 힘든 숙제인 듯 합니다.

 

● 페이스북, 왓츠앱 사용자정보 활용하겠다

 

페이스북이 인기 메신저 왓츠앱 사용자의 개인정보를 활용하겠다는 뜻을 밝혔습니다. 왓츠앱은 현재 10억명 이상의 사용자를 가진 세계 최대 모바일 메신저이며, 지난 2014년 220억달러에 페이스북에 인수되었습니다.

 

왓츠앱은 최근 약관을 변경하고, "페이스북과 페이스북의 '가족' 회사들은 서비스 경험 향상을 위해 왓츠앱의 정보를 사용할 수 있을 것"이라고 공지했습니다. 페이스북이나 인스타그램 광고에 왓츠앱 사용자 정보가 활용될 수 있다는 의미입니다. 기업이 사용자들에게 정보나 서비스 제공을 위해 메시지를 보내게 될 수도 있습니다.

 

 

pixabay 제공
pixabay 제공

그동안 수익모델이 없던 왓츠앱을 페이스북과 엮어 광고 수익을 창출하려는 의도로 풀이됩니다. 수익화를 위한 밑바탕을 가는 것이죠.

 

하지만 일부 사용자는 왓츠앱이 2년 전 피인수 당시 공언한 지속적 개인정보 보호의 약속을 어겼다고 반발하고 있습니다. EU의 정보보호 당국이 이 사안에 대한 조사에 착수할 계획이며 시민단체들도 페이스북의 정책 변경에 비판의 목소리를 높이고 있습니다.

 

● 인공지능 이미지 인식 소프트웨어 공개

 

페이스북이 이미지 인식을 위한 소프트웨어 도구 3종을 오픈소스로 공개했습니다. 페이스북 인공지능연구소(FAIR)가 개발한 딥마스크 (DeepMask), 샤프마스크 (SharpMask), 멀티패스넷 (Multi PathNet)이란 소프트웨어입니다.

 

인공지능이 이미지를 보고 이미지 안의 사물을 구별해 인식할 수 있게 도와주는 역할을 합니다. 수많은 이미지들을 보고 그 안의 사물의 특징을 스스로 학습해 나가는 방식입니다. 

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