네가 왜 거기서 나와?
# 네가 왜 거기서 나와?
<앵커>
다음 키워드 보겠습니다.
`네가 왜 거기서 나와`라고 돼 있네요.
<기자>
네. 혹시 앵커는 유튜브 많이 보시나요?
유튜브로 동영상을 보면 그와 관련된 또 다른 동영상을 추천하고 있죠.
그런데 이 추천 동영상이 뜬금 없다는 지적이 많이 나와서 키워드를 이렇게 잡아 봤습니다.
<앵커>
보통은 유튜브 알고리즘이 키워드 연관성을 감안해서 추천해주는 것으로 아는데,
어떤 점이 뜬금없다는 건가요?
<기자>
사진 하나 보겠습니다.
온라인 커뮤니티에 `희한한 유튜브 알고리즘`으로 공유되는 사례들인데요.
보시면 겨울왕국 주제곡의 추천 동영상이,
손동작만 비슷한 한 드라마로 돼 있고요.
여기도 똑같이 웃는, 전혀 다른 동영상이 연관 검색어로 뜨죠.
이걸 보고 이용자들은 `신묘한 알고리즘`
`알고리즘이 나를 여기로 인도했다`며 조롱 아닌 조롱을 하고 있습니다.
<앵커>
전혀 연관 없는데, 연관 동영상인 셈이군요.
어떤 알고리즘으로 이게 추천이 되는 겁니까?
<기자>
유튜브 알고리즘은 이용자의 체류 시간을 늘리려는 목적으로 설계됐습니다.
닐 모한 유튜브 CPO는 국내 매체와의 인터뷰에서,
"유튜브 시청시간 70%가 추천 알고리즘에 의한 결과다"며 "유튜브의 추천 기능은 `이용자 만족도`를 중점적으로 본다"고 밝히기도 했죠.
유튜브 측은 알고리즘의 구체적인 추천 과정을 밝히지 않고 있습니다.
다만 구글 엔지니어가 2016년 발표한 보고서를 참고하면 유튜브가 동영상 노출 우선순위를 매길 때.
▲조회 수 ▲시청 시간 ▲조회 수 증가 속도 ▲좋아요·싫어요·댓글 또는 공유 수,
▲참신성 ▲채널 내 영상 업로드 빈도 ▲영상 시청 후 채널 내 체류 시간 등을 고려합니다.
또 개인 별로 ▲시청 채널과 주제 ▲과거 시청 데이터 등도 고려되는데요.
동영상의 노출 우선순위와 개인별 적합도를 종합적으로 고려해 알고리즘이 추천 콘텐츠를 제공하는 셈입니다.
<앵커>
천하의 유튜브도 아직 알고리즘은 완전하지 않은 모양이네요.
최근 당근마켓도 알고리즘으로 논란이 됐죠?
<기자>
네. 중고거래 애플리케이션 `당근마켓`에서 ,
신생아를 20만원에 입양시킨다는 글이 올라와 파장이 일었는데요.
당근마켓은 인공지능(AI)으로 생명, 모조품 등 불법 게시물들을 걸러내고 있다고 주장해 왔지만.
문제가 된 글은 신고를 받은 뒤에야 조치했습니다.
<앵커>
AI라고 다 믿을만 한 건 아닌 모양입니다.
<기자>
네. 이번 사건은 알고리즘 학습의 한계라는 지적이 나옵니다.
당근마켓은 불법 게시글에 대해서 AI와 내부 모니터링, 이용자 신고 등으로 대응하고 있는데요.
이번에는 AI는 물론 모니터링 요원 조차 인지하지 못한 채 이용자들에게 해당 글을 수분 간 방치하고 말았습니다.
업계에서는 AI가 동물 등 생명체 거래와 관련한 글들은 올라온 사례들이 있어 학습을 통해 걸러냈지만,
이번 사건처럼 실제 아이와 같은 경우 사례가 없어 기계가 학습하지 못했을 것이라는 지적이 나옵니다.
<앵커>
아직까지는 기계도 인간의 손길이 더 필요해 보입니다.
<앵커>
다음 키워드 보겠습니다.
`네가 왜 거기서 나와`라고 돼 있네요.
<기자>
네. 혹시 앵커는 유튜브 많이 보시나요?
유튜브로 동영상을 보면 그와 관련된 또 다른 동영상을 추천하고 있죠.
그런데 이 추천 동영상이 뜬금 없다는 지적이 많이 나와서 키워드를 이렇게 잡아 봤습니다.
<앵커>
보통은 유튜브 알고리즘이 키워드 연관성을 감안해서 추천해주는 것으로 아는데,
어떤 점이 뜬금없다는 건가요?
<기자>
사진 하나 보겠습니다.
온라인 커뮤니티에 `희한한 유튜브 알고리즘`으로 공유되는 사례들인데요.
보시면 겨울왕국 주제곡의 추천 동영상이,
손동작만 비슷한 한 드라마로 돼 있고요.
여기도 똑같이 웃는, 전혀 다른 동영상이 연관 검색어로 뜨죠.
이걸 보고 이용자들은 `신묘한 알고리즘`
`알고리즘이 나를 여기로 인도했다`며 조롱 아닌 조롱을 하고 있습니다.
<앵커>
전혀 연관 없는데, 연관 동영상인 셈이군요.
어떤 알고리즘으로 이게 추천이 되는 겁니까?
<기자>
유튜브 알고리즘은 이용자의 체류 시간을 늘리려는 목적으로 설계됐습니다.
닐 모한 유튜브 CPO는 국내 매체와의 인터뷰에서,
"유튜브 시청시간 70%가 추천 알고리즘에 의한 결과다"며 "유튜브의 추천 기능은 `이용자 만족도`를 중점적으로 본다"고 밝히기도 했죠.
유튜브 측은 알고리즘의 구체적인 추천 과정을 밝히지 않고 있습니다.
다만 구글 엔지니어가 2016년 발표한 보고서를 참고하면 유튜브가 동영상 노출 우선순위를 매길 때.
▲조회 수 ▲시청 시간 ▲조회 수 증가 속도 ▲좋아요·싫어요·댓글 또는 공유 수,
▲참신성 ▲채널 내 영상 업로드 빈도 ▲영상 시청 후 채널 내 체류 시간 등을 고려합니다.
또 개인 별로 ▲시청 채널과 주제 ▲과거 시청 데이터 등도 고려되는데요.
동영상의 노출 우선순위와 개인별 적합도를 종합적으로 고려해 알고리즘이 추천 콘텐츠를 제공하는 셈입니다.
<앵커>
천하의 유튜브도 아직 알고리즘은 완전하지 않은 모양이네요.
최근 당근마켓도 알고리즘으로 논란이 됐죠?
<기자>
네. 중고거래 애플리케이션 `당근마켓`에서 ,
신생아를 20만원에 입양시킨다는 글이 올라와 파장이 일었는데요.
당근마켓은 인공지능(AI)으로 생명, 모조품 등 불법 게시물들을 걸러내고 있다고 주장해 왔지만.
문제가 된 글은 신고를 받은 뒤에야 조치했습니다.
<앵커>
AI라고 다 믿을만 한 건 아닌 모양입니다.
<기자>
네. 이번 사건은 알고리즘 학습의 한계라는 지적이 나옵니다.
당근마켓은 불법 게시글에 대해서 AI와 내부 모니터링, 이용자 신고 등으로 대응하고 있는데요.
이번에는 AI는 물론 모니터링 요원 조차 인지하지 못한 채 이용자들에게 해당 글을 수분 간 방치하고 말았습니다.
업계에서는 AI가 동물 등 생명체 거래와 관련한 글들은 올라온 사례들이 있어 학습을 통해 걸러냈지만,
이번 사건처럼 실제 아이와 같은 경우 사례가 없어 기계가 학습하지 못했을 것이라는 지적이 나옵니다.
<앵커>
아직까지는 기계도 인간의 손길이 더 필요해 보입니다.
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