[앵커]
이처럼 인공지능이 인터넷 포털뉴스를 편집하는 시대에도, 포털뉴스의 공정성 논란은 여전히 뜨겁습니다. 그렇다면 인공지능 뉴스편집은 어떻게 하는 건지 여러분들이 모르고 있는 모니터 뒤의 진실은 무엇인지 하나 하나 따져보겠습니다.

윤슬기 기자, 우리가 알고 있는 네이버나 다음 같은 대형 포털사이트에는 엄청난 뉴스가 쏟아져 들어오겠지요? (그렇습니다)

이 가운데 인공지능이 특정 기사를 선택하는 기준이 뭡니까?

[기자]
이용자의 평소 성향이 가장 큰 기준인데요, 쉽게 말해 인공지능이 정치에 관심있는 사람에겐 정치 뉴스, 스포츠에 관심있는 사람에겐 스포츠 뉴스, 이렇게 개개인이 선호할만한 뉴스를 골라 제공하는 방식입니다. 이용자마다 메인화면에 배치되는 뉴스가 다른 이유죠.

[앵커]
그 성향은 인공지능이 어떻게 파악하죠?

[기자]
주로 이용자가 과거에 본 뉴스나 관심사가 비슷한 사람들이 본 뉴스를 토대로 인공지능이 뉴스를 고르는데요, 최근엔 인공신경망 기술인 순환신경망을 통해 뉴스 구독의 순서까지 고려해 뉴스를 추천하는 것으로 알려졌습니다.

[앵커]
그러니까 제가 살펴본 뉴스나 방문한 폐이지에 대한 정보를 계속 축적해서 제가 어떤 사람인지를 파악하고 좋아할 만한 뉴스를 올려준다는 거군요? 이런 정보가 하나도 없을 땐 어떡합니까?

[기자]
카카오가 고민한게 그 부분인데 어떻게 해결했는지, 당시 논문에 나와있습니다. 이용자가 누군지 정보가 전혀 없을 때, 뉴스를 추천하는 세 가지 변수를 카카오측은 시간, 새로움, 위치라고 봤습니다. 다시 말해 과거 뉴스보다 최신 뉴스, 한번 본 뉴스보다 안 본 뉴스에 가중치를 뒀고, 또 뉴스가 놓인 위치에 따라 선택될 확률이 달라도 뉴스 선호도를 정확히 계산해냈습니다. 이렇게 해, 정보가 없는 이용자에게도 뉴스 추천이 가능해진 거죠.

[앵커]
어쨌든 엄밀히 보면 카카오측이 가지고 있는 기준이 없는 건 아니군요?

[기자]
그런 해석이 가능하죠. 극단적인 예로 이용자들이 과거 뉴스와 한 번 본 뉴스를 선호한다고 보고, 위치 변수도 그대로 둔다면, 추천 뉴스가 정반대로 나타나겠죠. 또, 이 세 가지 외 다른 변수들도 얼마든지 고려할 수 있습니다. 결국 인공지능을 만드는 건 사람이란 점에서, 인공지능의 공정성을 100% 믿어선 안된다는게 전문가들의 지적이죠.

[앵커]
이재웅 전 대표가 지적하는 것도 바로 이런 문제 같은데, 개개인으로 보면 비슷한 성향의 뉴스만 집중적으로 노출되는 부작용을 피하긴 어렵겠네요?

[기자] 
그렇습니다. 그래서 이른바 '뉴스 편식' 현상이 일어날 수 있다는 우려가 큽니다.

조성배 연세대 컴퓨터과학과 교수
"폭넓은 시각에서 추천하기보다는 과거에 많이 보던 것을 또 추천하고 추천하다 보면 조금 좁은 시각으로.."

[앵커]
원론적으론 이렇습니다만 어제 오늘 논란이 되고 있는건 그럼에도 불구하고 누군가 나쁜 마음을 먹으면 얼마든지 자의적 편집이 가능하다, 이 위험성 때문일 겁니다. 잘 들었습니다.