"알고리즘에 이끌려 왔습니다." "BTS brought me here." 유튜브를 보다 보면 이런 댓글들이 눈에 띄게 많아졌죠. 매일같이 사용하는 소셜 미디어, 콘텐츠 플랫폼, 이커머스 등 수많

"알고리즘에 이끌려 왔습니다." "BTS brought me here." 유튜브를 보다 보면 이런 댓글들이 눈에 띄게 많아졌죠. 매일같이 사용하는 소셜 미디어, 콘텐츠 플랫폼, 이커머스 등 수많은 서비스에서 알고리즘이 열일한다는 사실이 이미 만연해져 이런 표현이 유행한 것 같습니다. 이 현상을 저는 👾"알고리즘 경험(Algorithmic Experience)"으로 보았는데요, ❗️ 알고리즘 경험이란, 알고리즘에 의해 선별, 분류된 정보와 콘텐츠를 소비하는 경험을 뜻합니다. 알고리즘의 설계 목적과 결과를 사용자에게로 가져온, 사용자 중심 디자인 사고의 연장선이라 볼 수 있습니다. 효과적인 알고리즘 경험을 설계하려면, 사용자와 알고리즘 간 상호작용을 더 구체적으로 살펴봐야 합니다. 즉, 1️⃣ 사용자의 데이터를 축적하고 → 2️⃣ 데이터를 가지고 알고리즘이 의사결정을 하며 → 3️⃣ 결과를 사용자가 받아본 후 → 4️⃣ 피드백을 주는 단계마다 어떤 경험을 제공할지 나눠서 생각해야 합니다. ❓ 그럼 도대체 어떻게 해야 하는 건지, 그 해답을 찾아서 약 2주간 알고리즘 경험 실천 사례들을 소개할 예정입니다. 다룰 예정인 주제들을 맛보기로 적어보자면: 🏫 학계: 사람들은 어떻게 알고리즘을 받아들일까? → Algorithm Acceptance Model, Z세대와 중년 사용자의 알고리즘 인식 연구 소개 🏢 기업: 알고리즘 경험과 '쉬운' 서비스의 경계는 어디일까? → 네이버, 토스 등의 알고리즘 경험 사례 소개 →알고리즘 경험 설계를 할 때, 서비스의 트레이드오프는 없을까? → 알고리즘 '신의 은총'을 기다리는 창작자, 이대로 괜찮을까? 🏛 정부: 어떤 알고리즘 경험이 표준이 될까? → EU에서는 연합의 가치와 부합하고 안전한 AI 시스템을 만들기 위한 EU AI Act을 발표했습니다. 절대 개발해선 안 되는 AI 시스템부터 비교적 안전한 것까지 리스크 단계를 평가하는 항목과 AI 시스템이 지켜야 할 지침을 담고 있는데요. 이런 법안들이 알고리즘 경험을 설계하는 데에 영향이 있을지 예측해보겠습니다. 자세한 이야기는 블로그에서 보실 수 있습니다. 다음주에 더 깊이 있는 콘텐츠로 찾아오겠습니다. 기대해주세요~!