📰점차 알고리즘으로 대체되는 사람 추천발 콘텐츠 소비? 최근 네이버에서 뉴스 서비스에 대한 추천방식을 알고리즘 베이스의 에어스 시스템으로 차용한다고 밝혔습니다. 기존까지 베타 버전 형태로 쓰이고 있던 AI 기반 추천 시스템이었던 에어스는 유튜브에서 영상을 소비하는 것과 유사하게 사람이 추천하는 것이 아닌 각 유저별 뉴스 소비 성향 데이터를 기반으로 맞춤형 뉴스를 추천하는 형태의 시스템을 말하는데요. 알고리즘 베이스의 추천 시스템인만큼 유튜브와 유사하게 필터버블 이슈와 한쪽에 편중된 뉴스들을 소비하게 만들 수 있습니다. 하지만 잊을만하면 이슈화가되는 포털의 뉴스 개입 논란을 전면적으로 차단하고 맞춤형 서비스를 통해 떨어져 가는 유저들의 포털 이용 시간을 다시 늘리고자 하는 네이버의 의지가 맞물려 이런 결정을 하기에 이른 것 같습니다. 역설적으로 이러한 데이터 머신러닝 기반의 추천 시스템들이 더욱더 성행할 경우 사람이 추천해주는 콘텐츠의 중요성은 커질 것 같다는 예상을 조심스럽게 하게됩니다. 시스템 알고리즘으로 형성된 필터 버블로 인해 자신이 보고 있는 콘텐츠들의 신뢰도에 대한 의문이 점차 유저들 사이에서 들 수 있기 때문이죠. 결국에는 자신들이 신뢰하는 오피니언 리더들 또는 지식인들 더 작게는 주변 지인들의 큐레이션에 더욱더 의존 또는 신뢰하거나 인사이트 확장을 위한 수단으로서 사람들이 추천해주는 콘텐츠 소비가 증가하는 경향을 보이게 될 수 있다고 봅니다. 정보가 너무 많은 현대 사회에서 역설적으로 쓸만하고 믿을만한 정보의 기근은 언제나 있어왔기에 사람 간의 큐레이션이 더욱더 중요하게 다가올 것 같습니다.