2018년 구글은 사람대신 인공지능(AI)이 전화를 걸어 레스토랑이나 미용실을 예약하는 ‘듀플렉스’를 선보인 바 있다. 하지만, 인간에 가깝게 자연스럽게 전화 통화할 수 있는 듀플렉스에도 결함은 있다.. 구글에 따르면 듀플렉스 전체 예약 건 수 중 4분의 1은 구글 콜센터에서 근무하는 인간 직원이 처리하며, 듀플렉스가 예약 처리 한 것 중 15%는 인간이 개입했다.

이는 아직 AI가 인간의 감성적인 부분을 대신해 주기 어렵다는 것을 의미한다.

넷플릭스 화면에 표시되는 취향저격 콘텐츠도 마찬가지다. 복잡한 알고리즘을 갖춘 인공지능이 알아서 척척해줄 것만 같지만, 사실 많은 부분을 인간의 손에 의존하고 있다.

넷플릭스는 기존 호러, 로맨틱 코메디, 액션 등으로 분류되던 콘텐츠를 더욱 세세하게 분류한다. 예를 들어 ‘주도적인 강한 여성이 등장하는 TV 프로그램’ 이나 ‘실화 바탕 영화’ 같은 카테고리 등이다.

넷플릭스에 따르면 넷플릭스는 5만 종류의 카테고리로 콘텐츠를 분류하고 있다. 회사는 이 같은 방대한 양의 카테고리가 190개국, 1억5100만명의 유료 이용자를 대상으로 콘텐츠 서비스를 운영한 결과라고 설명한다. 방대한 시청자는 모두 각기 다른 취향을 가지고 있기 때문, 콘텐츠 추천 시스템 역시 이를 뒷받침해야 한다는 것이다.

넷플릭스 콘텐츠는 ‘태거(tagger)’라 불리는 인간 작업자 손에 의해 5만개 카테고리로 분류된다. 넷플릭스에는 현재 50명 이상의 태거들이 근무하고 있다. 이 들은 콘텐츠를 시청하고 인간의 감성에 맞춘 카테고리로 각각의 콘텐츠를 분류하고, 콘텐츠를 설명하는 문구를 입력한다.

넷플릭스에 따르면 태거들은 특정 콘텐츠를 시청하며 꼼꼼히 노트를 적어야 하기 때문에 일반 시청자 대비 콘텐츠 시청 시간이 2배 이상 소비된다. 콘텐츠의 스토리라인, 분위기 등을 인간의 감성에 맞춰 기록하기 때문이다.

태거 작업자. / 워싱턴포스트 갈무리
태거 작업자. / 워싱턴포스트 갈무리
이렇게 생성된 태그는 넷플릭스 콘텐츠 추천 시스템의 바탕이 된다. 넷플릭스는 알고리즘을 활용해 태그에 따라 시청자들에게 콘텐츠를 추천한다.

인공지능과 유사한 알고리즘을 사용하지만, 결국 사람의 노력이 가장 중요한 것이다. 넷플릭스는 이를 ‘사람 기반의 데이터(People Powered Data)’라 표현한다.

추천 시스템의 최종 목적은 시청자가 "넷플릭스가 나를 참 잘 안다"라고 느끼게 하는 것이다. 이를 위해 인간 작업자 태거는 콘텐츠를 정확히 표현하는 데 집중하고 있다.

콘텐츠 시놉시스. / 넷플릭스 갈무리
콘텐츠 시놉시스. / 넷플릭스 갈무리
넷플릭스에 따르면 시청자들이 콘텐츠를 고를 때 추가적으로 중요한 부분은 바로 줄거리(시놉시스)다. 시청자가 특정 콘텐츠에 관심을 가지고 선택을 하면 재생 이전에 한번 더 해당 콘텐츠에 대한 정보를 얻을 수 있는데, 여기서 중요한 부분이 바로 줄거리다.

줄거리는 단편적인 내용을 넘어 시청자가 관심을 가질 수 있도록 끌어들이는 역할을 한다. 때문에 줄거리를 작성하는 작가들은 콘텐츠를 정확히 표현하되 너무 많은 정보를 주지 않는 선을 지켜야 한다.

넷플릭스에 따르면 현재 30명 이상의 시놉시스 작가들이 회사 내부에서 근무하고 있다. 넷플릭스는 줄거리를 만들고 한국어를 포함한 다채로운 언어로 번역해 시청자들에게 제공하고 있다.