알고리듬 머시기(Algorithm, What else?)

알고리듬 머시기(Algorithm, What else?) - 알고리듬의 중립성(neutrality), 투명성(transparency) 또는 설명책임(accountability)

1.

온라인 상에서의 개인정보의 수집과 이를 이용한 프로파일링에 대하여 사람들이 슬슬 불안감을 느끼기 시작했다. '오프라인에서의 나'와 '온라인에서의 나', 그리고 각 플랫폼 서비스들이 빅데이터 수집 결과를 모아서 잠정적으로 결론 내린 '특정 플랫폼에서의 나'가 각기 다를 수 있기 때문이다. '추단된 나'가 '실제의 나'가 아님을 내가 직접 스스로 설명하거나 부인하여야 하는 상황이 곧 벌어질지도 모른다는 불안감이기도 하다. 예를 들자면, 소셜커머스 업체는 나를 축구 팬이라 오해하고 있고, 인스타그램은 내가 된장찌개나 맥주보다 파스타와 와인을 좋아하는 사람이라 잘못 분류하고 있다.

2.

어느 정도의 범위까지 공개하거나 투명하거나 설명하여야 하는 것일까. 투명하기만 하면 충분한가. 아니면 납득가능할 수준을 상회하여 설명하여야 하는가. 검색사업을 영위하는 포털 사이트는 이미 고개를 설레설레 흔들고 있지는 않을까. 검색 추천 알고리듬이 드러나면 검색어 어뷰징은 좀 더 노골적이고 고도화될 테니 말이다. 관련 기업이 부작용을 이유로 공개를 거부한 채 믿어달라고만 한다면, 다른 어떤 조건을 갖추어야 최소한의 신뢰를 그에게 부여할 수 있는 것일까.

3.

형사소송법상의 '독수독과 이론'처럼, 부정확하거나 오염된 데이터가 포함되어 있으므로 그 빅데이터 분석의 결과를 믿을 수 없다라고 결론 내릴 수 있을까. 빅데이터 수집에 있어서의 적법절차(due process)를 지키지 않았음을 이유로, 그 결과를 공개적으로 사용하거나 적용하여서는 안된다고 주장할 수 있는 것일까. 빅데이터 시대에서 정보주체의 동의는 수집, 이용의 여러 과정들에 대한 포괄적 동의로 보는 것이 과연 문제없는 것일까. 프로파일링 알고리듬에 대한 충분한 설명과 이해를 조건으로, 유보적 동의로 이론구성할 방법은 없는 것일까.

# [로앤스마트] 호접몽(胡蝶夢), 김상순 (법률신문, 2011. 8. 16.)

빅데이터(Big Data)와 적법절차(due process)의 원리(헌법 제11조) (2013. 10. 17.)

'풍문(風聞)의 검증'과 'ELW 스캘퍼' (2014. 1. 13.)

뉴스읽기의 이프트(IFTTT) - 한맥투자증권 CASE (2014. 1. 23.)

기판력(旣判力)의 표준시(標準時)와 리니지(Lineage) 게임의 이른바 '빽섭' - '진명황의 집행검' 사건 (2014. 1. 28.)

조지 클루니, 네스프레소 광고에 잭 블랙 초대 (매일경제 2015. 11. 17.)

에테르(ether)가 되려는 페이스북 - 페이스북 트렌딩 토픽 사건 단상 (2016. 5. 14)

* 필자의 페이스북에 게재된 글입니다.