[대학생 이슈 리포트 2019] ⑩AI 데이터 필터링 기반 타겟 광고를 경계해라

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  • 구하연 연세대 ISSU 학회원
입력 2019.07.07 12:15 | 수정 2019.07.08 20:38
인공지능, 빅데이터 등 4차 산업혁명 시대 주요한 기술 요소가 우리의 일상에 널리 퍼지고 있습니다. 급속한 기술의 진보와 사회의 변화를 맞닥뜨릴 대학생들은 이를 어떻게 받아들이고 있을까요. 연세대학교 IT경영전략학회인 ISSU(Information System SIG of Undergraduate) 학회원들이 한 학기 동안 4차 산업혁명 시대 주요한 기술 요소를 주제로 스터디한 결과물을 소개합니다. 대학생의 시선에서 바라본 기술의 현재와 고민을 살펴보기 위해 최대한 제출된 원본 그대로를 전달합니다. ‘대학생 이슈 리포트 2019’는 총 11회가 게재됩니다. [편집자주]

[대학생 이슈 리포트 2019] ①빅데이터 시대 ‘나는 누구인가’
[대학생 이슈 리포트 2019] ②자율 주행과 TOR
[대학생 이슈 리포트 2019] ③디지털 트윈을 활용한 헬스케어
[대학생 이슈 리포트 2019] ④가짜뉴스를 만드는 AI, 가짜뉴스를 잡는 AI
[대학생 이슈 리포트 2019] ⑤블록체인, 데이터의 바다 속에서 키를 잡을 수 있을까 '음원시장을 중심으로'
[대학생 이슈 리포트 2019] ⑥인공위성영상 분석과 정보우위 '경제적 가치와 국가 안전'
[대학생 이슈 리포트 2019] ⑦나는 인공지능 때문에 직장을 잃었다
[대학생 이슈 리포트 2019] ⑧진정한 무인매장이란 무엇인가
[대학생 이슈 리포트 2019] ⑨미래 성장을 위한 국내 MaaS 도입 검토의 필요성
[대학생 이슈 리포트 2019] ⑩AI 데이터 필터링 기반 타겟 광고를 경계해라 '페이스북 사례를 중심으로'
[대학생 이슈 리포트 2019] ⑪모두가 코딩을 쉽게 할 수 있는 시대

페이스북은 지난 3월 대상을 정해 광고를 노출하는 ‘타겟 광고’를 일부 중단할 것을 선언했다.

미국시민자유연합(ACLU), 전국공정주거동맹(NFHA) 등 미국 시민단체가 ‘페이스북의 타겟 광고가 특정 계층에 대한 차별을 조장한다’며 소송을 제기한 결과이다. 광고주들이 ‘40대 이상의 이용자’나 ‘여성’에게는 일자리 광고를 노출시키지 않거나, 어린아이나 장애인이 있는 가정에는 주택 광고를 노출하지 않도록 하는 등 광고 대상을 선정하는 과정에서 사회적 차별 문제가 대두된 것이다.

페이스북이나 인스타그램에서 제공되는 ‘타겟 광고’는 이용자 개인정보 및 이용행태 등 인공지능(AI)이 학습한 데이터를 바탕으로 한다. 타겟 광고의 목적은 타겟팅을 통해 제품, 앱 또는 서비스에 관심을 보일 가능성이 큰 사람에게 광고를 게재해 자사의 상품에 대한 도달률을 높이는 것이다.

이에 광고주들에게 주목받는 타겟팅 알고리즘이 바로 ‘자동 타겟팅’이다. ‘자동 타겟팅’은 AI가 이미 학습한 데이터를 사용해 광고주의 비즈니스에 관심을 가질 만한 사람들로 타겟을 만들어 광고를 노출하는 방식이다. 이는 우리에게 익숙한 넷플릭스, 유튜브와 같은 서비스에서 활용되는 ‘AI 추천 시스템’과 유사하다. AI 추천 시스템은 이용자의 행동 이력에 기반해 콘텐츠를 추천하는 협업 필터링 모델을 기반으로 이용자에게 콘텐츠를 추천하는 시스템인데, ‘자동 타겟팅’ 또한 이용자 관련 데이터를 바탕으로 그가 흥미를 가질 광고를 노출한다는 점에서 이와 유사하다.

페이스북의 광고 타겟 옵션 설명. / 출처 페이스북 광고주 지원 센터 홈페이지 갈무리
타겟 광고는 불특정 다수가 아닌 특정 분야에 관심을 보이는 타겟에게 광고를 노출하기 때문에, 광고의 노출이 광고 제품이나 서비스의 구매로 이어질 가능성이 높다. 그렇기 때문에 광고 플랫폼인 페이스북의 입장에서 타겟 광고는 비교적 높은 수익성을 가진 모델이다. 하지만 위 페이스북의 사례처럼 타겟 그룹이 ‘인종, 종교, 성적 지향, 나이’ 등 개인적 배경을 바탕으로 분류가 되면서 ‘타겟 광고가 사회적 차별의 근간이 된다’는 지적의 목소리가 나오고 있다.

자신이 특정 배경에 속해 있거나 그에 관심을 가졌다는 사실만으로 구인 광고, 주택 광고 등의 정보에서 배제되는 현상은 명백한 사회적 차별이기 때문이다. 이는 더 나아가 특정 정보에만 노출되면서 특정 관점에 매몰되는 ‘필터 버블’현상으로 이어질 수 있다. 특히나 정치적인 분야에서 필터 버블 현상은 심각하다. 정치 광고나 검색 결과가 이용자의 정치 성향에만 맞추어 제공되면서 이용자들은 한 성향에 매몰되고, 이는 정보의 옳고 그름을 판단할 수 없는 상태까지 만들어 버리곤 한다. 결국 광고도 정보의 하나이기 때문에, 광고주와 플랫폼의 수익성만 고려해 타겟팅을 하게 된다면 이 같은 사회적 차별과 정보의 불균형 문제를 불러올 것이다.

이같은 타겟 광고의 문제점을 지적 받은 페이스북은 후에 서비스 내 차별 금지 정책을 강화하며 차별을 유발하는 타겟 광고 옵션을 삭제할 것을 발표했다. 또한 6개월마다 타겟 광고의 문제점을 제기한 시민단체, 전문가와 함께 자사의 필터링 알고리즘을 검토할 것을 약속하며, 이용자들의 신뢰를 회복하고자 노력하고 있다.

기업이 이익을 추구하는 것은 당연한 현상이다. 그리고 타겟 광고는 수익성을 높이는데 매우 효율적인 방식 중 하나이다. 하지만 타겟 광고의 문제점에 대한 이용자들의 지적이 대두되는 가운데, 그들은 기업으로서의 사회적 윤리의식 또한 고려할 필요가 있다. 눈 앞의 수익성 외에도 기업의 사회적 책임을 고려해야만 이용자들의 지속적인 신뢰와 지지를 받을 것이기 때문이다.




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