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4일 서울 용산구 카카오 한남오피스에서 가진 ‘미디어 스터디’ 행사에서 카카오의 추천 시스템 개발을 총괄하는 김광섭 추천팀장은 “(기계가 스스로 학습하는)딥러닝은 인간이 이해하기 어렵다”며 이같이 말했다.
김 팀장은 이날 행사에서 AI 기반의 추천 시스템에 대한 개념과 기술 동향을 설명했다. 그는 “검색 엔진을 보완하는 개념에서 추천 시스템이 발전하고 있다”며 “스마트폰 보급 등으로 2021년이면 인류가 사용하는 데이터가 연간 49엑사바이트(EB, 1EB는 약 10억GB)에 달하는 만큼, 사용자가 검색하기 전에 먼저 데이터를 추천하는 시스템이 필수로 자리잡고 있다”고 설명했다.
특히 사용자가 ‘뭘 검색해야 할 지’ 모를 때 사용자의 의중이나 성향을 파악해 맞춤형 정보를 제공하거나, 최소한 검색 범위를 좁혀주는 역할에 초점을 맞추고 있다며 “어떤 콘텐츠를 어떤 맥락에서 보려고 하는지 파악하는데 주력하고 있다”고 밝혔다.
해외에서는 이미 추천 시스템을 통해 급성장한 기업들이 여럿 있다. 대표적으로 전자상거래 업체인 아마존이나 비디오 스트리밍 업체인 넷플릭스 등이 있고, 중국에서는 진르터우탸오라는 뉴스 추천 앱 서비스가 뜨고 있다.
카카오의 경우 2015년 검색포털 다음이나 글쓰기 플랫폼인 브런치 등에 AI 기반 추천 시스템을 도입한 뒤 이용자의 콘텐츠 소비가 도입 이전보다 증가했다. 모바일 다음 서비스는 일일 클릭 횟수가 117%, 일 방문자는 43% 증가했고, 뉴스 기사를 한 번 누른 뒤 다른 기사를 다시 소비하는 비율도 119% 증가했다.
브런치 서비스의 경우 페이지뷰가 20% 증가한 것을 비롯, 조회가 새로 발생하는 글의 수와 작가 수가 기존 대비 각각 3배, 2배 늘어 신규 콘텐츠에 대한 이용자 접근이 확대됐다.
김 팀장은 “AI 알고리즘을 바탕으로 정밀한 추천을 제공하는 것이 특징”이라며 “국내는 그 동안 사람이 수동으로 의사결정을 내렸지만, 이제는 우리도 AI 딥러닝 기술을 통해 체계화된 서비스를 제공하고 있다”고 덧붙였다.
다만 딥러닝을 통한 AI의 추천 과정은 인간이 이해하기는 어렵다는 것이 그의 설명이다. 나아가 AI에게 있어 연령대나 지역 등 기존에 주로 해석의 기준으로 삼았던 개인정보는 더 이상 별다른 의미를 갖지 못한다고 지적했다.
김 팀장은 “딥러닝의 경우 개발자에게 보여지는 정보는 수 만가지의 숫자뿐”이라며 “전문가가 봐도 정확한 해석은 어렵고, 단지 추론하는 정도”라고 설명했다.
또 개인정보를 수집하는 경우에도 당사자 여부를 알 수 없도록 ‘비식별화’해 활용하고 있고, 성인 인증 같은 제한적인 경우에만 동의 후 사용하고 있다고 강조했다.
이 밖에 멜론 등 음악 서비스와 웹툰, 픽토마 등에도 추가로 추천 서비스를 적용하고, 기존에 추천 기능을 제공 중인 내비게이션 서비스 등에 대한 지원 기능도 강화하겠다고 말했다. AI 스피커인 ‘카카오 미니’와 연계한 서비스 형태도 계속 발전시켜나가고 있다고 덧붙였다.
