네이버 총수인 이해진 전 이사회 의장이 뉴스 편집 알고리즘(전산 논리체계)의 공개·검증에 찬성하면서 네이버가 실제 이를 어떻게 실행해야 할지를 두고 논의가 본격화할 전망이다.
네이버의 뉴스 편집 알고리즘은 여론 형성에 큰 영향을 미치는 공적 도구이면서 회사의 기술 자산이라는 양면성을 갖고 있어, 이를 어느 수준까지 공개·검증할지를 두고 정보기술(IT) 업계와 학계에서도 의견이 엇갈린다.
뉴스 편집 알고리즘은 사람이 아닌 인공지능(AI)이 기사 배열을 정하기 때문에 안팎의 청탁을 받고 기사를 감추는 등 부정이 일어날 가능성이 상대적으로 작지만, 별도의 신뢰성 보장 조처가 필요하다.
알고리즘도 사람이 만든 인공의 산물인 만큼 조작이나 오류가 있을 수 있기 때문이다. 또 알고리즘은 기업 내부자가 아닌 이상 어떻게 기사를 선정하는지 동작 원리를 알 수가 없어 공정성 시비가 일 공산이 있다.
애초 네이버는 지난달 스포츠 뉴스의 부정 재배열 사태가 불거지자 알고리즘 뉴스 편집의 비중 확대를 해결책으로 제시했지만, 오히려 '알고리즘의 신뢰성이 의심된다'는 지적을 받았다.
네이버의 창업자이자 수장인 이 전 의장은 이후 최근 국회 과학기술정보방송통신위원회 국정감사에 증인으로 출석해 이와 관련한 질의가 나오자 "알고리즘의 외부 공개·검증이 장기적으로 옳은 방향이라고 본다"고 밝혔다.
그러나 네이버가 실제 알고리즘의 투명성을 어떻게 보장할지는 아직 정해진 바가 없다.
네이버 관계자는 "내부 논의부터 신중히 해봐야 한다"고 전했다.
5일 IT 업계에 따르면 뉴스 편집 알고리즘의 공개·검증은 기사를 뽑는 기준 등 주요 작동원리를 공개하는 '저수위 조처'와 실제 알고리즘을 외부 미디어·전산 전문가가 검수하게 하는 '고수위 조처'로 나뉜다.
이 가운데 저수위 조처는 뉴스 서비스의 기사 배치를 100% 알고리즘에 맡기는 카카오와 구글이 이미 시행하고 있어, 네이버도 큰 부담 없이 검토할 방안으로 보인다.
예컨대 카카오는 자체 발간물인 'AI 리포트'를 통해 '기사 클릭률'(CTR)과 '열독률'(DRI) 등 기사 선정 기준을 공개했고, 지난 3월에는 자사의 뉴스 편집 AI인 '루빅스'의 핵심 작동원리를 논문으로도 발표했다.
구글도 카카오만큼 구체적이진 않지만 '콘텐츠의 참신성·다양성과 원문의 풍부함 등을 고려해 뉴스 노출 순위를 정한다' 등 기본 원칙을 뉴스 서비스 고객 센터의 웹사이트를 통해 밝히고 있다.
알고리즘을 외부 전문가가 검수하는 고수위 조처는 논란이 적잖다. 알고리즘이 포털의 중요 기술 자산인 만큼 이를 외부인에게 세세히 보여주다 기밀유출의 문제가 생길 수 있기 때문이다.
또 알고리즘을 공개하다 취약점까지 알려지면 이를 악용한 신종 기사 어뷰징(반복 송고)이나 해킹 공격이 늘어날 공산도 존재한다.
익명을 요구한 한 IT 업계 관계자는 "알고리즘 검수는 서로를 전혀 못 믿을 때 하는 '극약 처방'에 속한다. 이런 검증이 잦아지면 AI 알고리즘 개발이나 혁신을 억제하는 부작용도 생길 수 있다"고 말했다.
일부 전문가들은 이와 관련해 알고리즘 대신 '편집 결과'를 검증하는 대안을 제안하기도 한다.
실제 회사가 내건 공정성 원칙대로 알고리즘이 기사를 배열하는지 실제 결괏값만 확인해 기술기밀 유출 등의 우려를 없애자는 것이다.
서울대 언론정보학과의 이준환 교수는 "예컨대 네이버가 일정 분량의 데이터 세트(자료 뭉치)를 가져와 알고리즘이 처리하는 과정을 보여주면 제대로 알고리즘이 작동하는지 합리적 수준으로 검증할 수 있을 것"이라고 설명했다.
네이버는 올해 2월 AI 기반의 뉴스 추천 기술인 '에어스'(AiRS·AI Recommender System)를 도입하며 자동편집을 시작했다.
현재 자동편집은 모바일 네이버의 첫 화면인 뉴스면의 일부와 각 섹션의 헤드라인(주요기사) 영역 등에 적용되고 있다. /연합뉴스
네이버의 뉴스 편집 알고리즘은 여론 형성에 큰 영향을 미치는 공적 도구이면서 회사의 기술 자산이라는 양면성을 갖고 있어, 이를 어느 수준까지 공개·검증할지를 두고 정보기술(IT) 업계와 학계에서도 의견이 엇갈린다.
뉴스 편집 알고리즘은 사람이 아닌 인공지능(AI)이 기사 배열을 정하기 때문에 안팎의 청탁을 받고 기사를 감추는 등 부정이 일어날 가능성이 상대적으로 작지만, 별도의 신뢰성 보장 조처가 필요하다.
알고리즘도 사람이 만든 인공의 산물인 만큼 조작이나 오류가 있을 수 있기 때문이다. 또 알고리즘은 기업 내부자가 아닌 이상 어떻게 기사를 선정하는지 동작 원리를 알 수가 없어 공정성 시비가 일 공산이 있다.
애초 네이버는 지난달 스포츠 뉴스의 부정 재배열 사태가 불거지자 알고리즘 뉴스 편집의 비중 확대를 해결책으로 제시했지만, 오히려 '알고리즘의 신뢰성이 의심된다'는 지적을 받았다.
네이버의 창업자이자 수장인 이 전 의장은 이후 최근 국회 과학기술정보방송통신위원회 국정감사에 증인으로 출석해 이와 관련한 질의가 나오자 "알고리즘의 외부 공개·검증이 장기적으로 옳은 방향이라고 본다"고 밝혔다.
그러나 네이버가 실제 알고리즘의 투명성을 어떻게 보장할지는 아직 정해진 바가 없다.
네이버 관계자는 "내부 논의부터 신중히 해봐야 한다"고 전했다.
5일 IT 업계에 따르면 뉴스 편집 알고리즘의 공개·검증은 기사를 뽑는 기준 등 주요 작동원리를 공개하는 '저수위 조처'와 실제 알고리즘을 외부 미디어·전산 전문가가 검수하게 하는 '고수위 조처'로 나뉜다.
이 가운데 저수위 조처는 뉴스 서비스의 기사 배치를 100% 알고리즘에 맡기는 카카오와 구글이 이미 시행하고 있어, 네이버도 큰 부담 없이 검토할 방안으로 보인다.
예컨대 카카오는 자체 발간물인 'AI 리포트'를 통해 '기사 클릭률'(CTR)과 '열독률'(DRI) 등 기사 선정 기준을 공개했고, 지난 3월에는 자사의 뉴스 편집 AI인 '루빅스'의 핵심 작동원리를 논문으로도 발표했다.
구글도 카카오만큼 구체적이진 않지만 '콘텐츠의 참신성·다양성과 원문의 풍부함 등을 고려해 뉴스 노출 순위를 정한다' 등 기본 원칙을 뉴스 서비스 고객 센터의 웹사이트를 통해 밝히고 있다.
알고리즘을 외부 전문가가 검수하는 고수위 조처는 논란이 적잖다. 알고리즘이 포털의 중요 기술 자산인 만큼 이를 외부인에게 세세히 보여주다 기밀유출의 문제가 생길 수 있기 때문이다.
또 알고리즘을 공개하다 취약점까지 알려지면 이를 악용한 신종 기사 어뷰징(반복 송고)이나 해킹 공격이 늘어날 공산도 존재한다.
익명을 요구한 한 IT 업계 관계자는 "알고리즘 검수는 서로를 전혀 못 믿을 때 하는 '극약 처방'에 속한다. 이런 검증이 잦아지면 AI 알고리즘 개발이나 혁신을 억제하는 부작용도 생길 수 있다"고 말했다.
일부 전문가들은 이와 관련해 알고리즘 대신 '편집 결과'를 검증하는 대안을 제안하기도 한다.
실제 회사가 내건 공정성 원칙대로 알고리즘이 기사를 배열하는지 실제 결괏값만 확인해 기술기밀 유출 등의 우려를 없애자는 것이다.
서울대 언론정보학과의 이준환 교수는 "예컨대 네이버가 일정 분량의 데이터 세트(자료 뭉치)를 가져와 알고리즘이 처리하는 과정을 보여주면 제대로 알고리즘이 작동하는지 합리적 수준으로 검증할 수 있을 것"이라고 설명했다.
네이버는 올해 2월 AI 기반의 뉴스 추천 기술인 '에어스'(AiRS·AI Recommender System)를 도입하며 자동편집을 시작했다.
현재 자동편집은 모바일 네이버의 첫 화면인 뉴스면의 일부와 각 섹션의 헤드라인(주요기사) 영역 등에 적용되고 있다. /연합뉴스
