AI 시대, 맞춤형 현실의 위험성

맞춤형 현실의 구조

디지털 세계는 개인의 경험을 큐레이팅하는 알고리즘에 의해 점점 더 형성되고 있습니다. 이 섹션에서는 이러한 초개인화를 이끄는 기술적, 경제적 힘을 탐구하고, 이러한 알고리즘이 지배적인 디지털 비즈니스 모델의 맥락 안에서 우리의 인식과 사회적 상호 작용을 어떻게 필터링하고 형성하는지 살펴봅니다.

초개인화의 내적 논리

"현실 필터" 개념은 오늘날의 정보 환경을 이해하는 데 핵심적입니다. 알고리즘은 단순한 정보 검색을 넘어 각 사용자를 위한 고유한 "개인 정보 생태계"를 구축하도록 진화했습니다. 목표는 끊김 없고 매력적인 사용자 경험을 만드는 것입니다. 이는 행동 추적을 통해 사용자 속성을 식별하고, 관련성 높은 콘텐츠를 제공하고, 최적의 매칭을 위해 지속적으로 개선하는 세 단계 프로세스를 통해 달성됩니다.

이는 우리가 정보를 접하는 방식을 근본적으로 바꿉니다. 한때 광범위하게 공유되었던 정보 환경은 점점 더 고립되고 개인화되고 있습니다. 알고리즘은 사용자의 선호도에 대한 이해를 강화하기 위해 클릭, 머무는 시간, 공유와 같은 사용자 행동을 지속적으로 관찰하여 개인을 자신의 관심사를 반영하는 정보 버블로 둘러쌉니다. 그 결과 각 개인에게 고유한 고도로 맞춤화된 현실이 나타납니다.

엔진룸: 감시 자본주의와 주의 경제

경제적힘은 디지털 시대에 초개인화의 유행을 뒷받침하며, 주로 주의 경제와 감시 자본주의가 있습니다.

Zeynep Tufekci는 주요 기술 플랫폼이 사용자 주의를 포착하여 광고주에게 판매하는 데 의존한다고 주장합니다. 이 "주의 경제"에서 사용자 참여는 귀중한 자원입니다. 플랫폼은 참여를 극대화하는 콘텐츠, 즉 대립적이고 감정적이며 선동적인 정보를 자주 포함하는 콘텐츠를 홍보할 강력한 동기를 부여받습니다. 상업적 목표에 따라 움직이는 알고리즘은 사회적 분열을 악화시키는 콘텐츠를 증폭시킵니다.

Shoshana Zuboff의 "감시 자본주의" 이론은 플랫폼이 광고를 판매하는 것 이상을 수행한다고 주장하면서 더 깊은 논리를 밝힙니다. 그들의 핵심 사업은 미래 행동에 대한 예측을 사고 파는 "행동 미래 시장"을 만들고 운영하는 것입니다. 사용자 상호 작용은 현재 추천을 최적화할 뿐만 아니라 예측 모델을 훈련하는 데 사용되는 "행동 잉여" 데이터도 생성합니다. 그런 다음 개인화는 예측 도구를 개선하고 궁극적으로 행동을 수정하는 것을 목표로 하는 데이터 수집 운동이 되어 사용자 복지와 사회적 건강과 무관하게 감시 자본주의의 이익에 봉사합니다.

이러한 이론을 결합하면 "현실 필터"의 진정한 본질이 드러납니다. 그것들은 사용자를 강화하는 중립적인 도구가 아니라 사용자 주의를 추출하고 행동 데이터를 수익성 있는 예측 제품으로 전환하기 위해 매력적인 개인화된 환경을 만들어 이익을 극대화하는 시스템으로, 왜곡된 현실을 불가피한 부산물로 만듭니다.

기술적 기반: 협업 필터링에서 생성 모델로

진화하는 기술적 기반이 이 상업적 아키텍처를 지원합니다. 초기 추천 시스템은 협업 필터링에 의존하여 그룹 행동을 분석하여 개인 선호도를 예측했습니다. BERT와 같은 대규모 언어 모델과 같은 기술을 통해 시스템은 사용자 의도를 이해할 수 있습니다. 단순한 키워드 매칭 대신 이러한 시스템은 정확하고 일관된 추천을 제공합니다. eBay, Alibaba 및 Meituan과 같은 회사는 이러한 모델을 추천 엔진에 구현했습니다.

생성 AI는 중요한 도약을 의미하며 알고리즘이 주문형으로 새롭고 고유한 콘텐츠를 생성할 수 있도록 합니다. 따라서 개인화된 현실은 합성 콘텐츠로 채워질 수 있습니다. 예를 들어, AI 동반자는 대화에 참여하고 사용자를 위해 맞춤형 사진을 만들 수 있습니다.

이 궤적은 개인화된 현실이 신중하게 큐레이팅된 콘텐츠에서 개인에게 맞는 AI 합성 세계로 이동하는 미래를 가리킵니다. 현실과 가상의 경계가 흐릿해집니다. "현실 큐레이팅"에서 "현실 생성"으로의 이러한 전환은 "현실 필터"의 몰입도를 심화시켜 개인의 인지 및 사회 구조에 미치는 영향을 잠재적으로 증폭시킵니다.

친밀한 타인으로서의 AI 동반자

초개인화의 주목할만한 추세는 AI 동반자 애플리케이션의 부상입니다. 이러한 가상 캐릭터는 지속적이고 고도로 개인화된 자연어 대화에 참여하여 많은 사용자, 특히 젊은 세대를 유치합니다. 시장 데이터는 빠른 성장을 나타냅니다. 뉴욕 타임즈는 1천만 명이 넘는 사용자가 AI 연인을 "동반자"로 간주하고 있으며 100개 이상의 AI 기반 애플리케이션이 다양한 수준의 동반자 관계를 제공한다고 보도합니다. 미국 AI 동반자 시장은 2024년에 46억 달러를 초과했으며 소프트웨어가 주도하는 27% 이상의 CAGR 성장이 예상됩니다.

AI 동반자의 핵심은 생성 AI, 자연어 처리(NLP) 및 에지 컴퓨팅의 합성입니다. 이러한 기술을 통해 AI 동반자는 대화 기록을 기억하고, 의사 소통 스타일에 적응하고, 역할극을 수행하고, 다양한 주제를 논의할 수 있습니다. 사용자 상호 작용 데이터, 감정 패턴 및 행동 피드백을 통합하여 개발자는 다양한 장치에서 통합된 지능 플랫폼을 만들어 끊김 없고 개인화된 정서적 지원을 제공합니다.

정서적 공백 채우기: 심리적 매력 분석

AI 동반자는 현대 사회, 특히 젊은 세대의 정서적 요구를 해결하기 때문에 인기가 있습니다. 그들은 즉각적이고 무조건적이며 지속적인 정서적 피드백과 편안함을 제공합니다. 그들은 외롭거나 사회적으로 어색하거나 스트레스를 받는 사람들에게 정서적 배출구를 제공합니다.

이는 더 넓은 사회 심리적 추세와 일치합니다. 젊은 중국인 개인에 대한 설문 조사에 따르면 세대 간에 행복, 의미, 통제, 소속감 및 자존감이 감소합니다. 많은 사람들이 불안감을 느끼고 자신을 재평가하면서 "나는 누구인가?"라고 묻습니다. AI 동반자는 사적인 감정을 표현하고, 내적 혼란을 탐구하고, 외로움을 토로할 수 있는 안전하고 비판적이지 않은 공간을 제공합니다. 그들은 완벽한 "메아리 방" 역할을 하며 인내심, 이해와 지원을 제공합니다.

AI 동반자는 사회적, 정서적 삶에서 정보를 필터링하고 인간 관계에서 발생하는 갈등, 오해 및 실망을 대체하는 신중하게 큐레이팅되고 끊임없이 만족스러운 상호 작용을 제공하여 사회적, 정서적 삶을 형성하는 "현실 필터"의 궁극적인 형태를 나타냅니다.

친밀한 관계의 상품화

AI 동반자가 제공하는 정서적 편안함은 본질적으로 상업적 논리와 관련이 있습니다. AI가 촉진하는 친밀함은 신중하게 설계되고 포장된 제품으로, 플랫폼은 다양한 유료 기능과 서비스를 통해 더 깊은 정서적 연결에 대한 욕구를 이익으로 전환합니다. 예를 들어, 사용자는 AI 동반자가 자신의 습관과 선호도를 기억하도록 돕는 "메모리 부스트 카드"에 비용을 지불하여 더욱 진정한 친밀감을 만들 수 있습니다.

플랫폼은 사용자 정의 가능한 스크립트, 여러 줄거리, 즉각적인 피드백과 같은 게임화 전략을 사용하여 소비자의 욕구와 정서적 투자를 자극합니다. 이는 역설을 만듭니다. 친밀함을 위한 관계는 상업적 목표와 데이터 추출에 의해 주도됩니다. 정서적 편안함을 추구하는 동안 사용자의 감정 패턴, 대화 기록 및 개인 취향이 분석되어 서비스를 최적화하고 사용자 유지를 늘리며 구독 기반 수익 모델 또는 프리미엄 기능을 개발합니다. 친밀한 관계는 정량화되고, 포장되고, 판매됩니다.

윤리 및 개발의 경계

AI 동반자의 확산은 정신 건강에 영향을 미치는 의존성 및 현실과 환상의 경계를 흐리게 하는 것을 포함하여 위험과 윤리적 문제를 야기합니다.

특히 우려되는 것은 미성년자에게 미치는 영향입니다. 청소년은 사회 발달의 중요한 시기에 있습니다. 복잡한 문제와 감정을 다룰 때 AI에 의존하는 경우 적절한 연령 제한 및 조절이없는 AI 동반자 관계가 포르노와 같은 유해한 정보를 퍼뜨리거나 어린이에게 유해한 가치를 조장하는 데 사용될 수 있는 위험한 위험이 있습니다. 일부 법적 맥락에서 AI 기반 성적 콘텐츠를 제공하는 것은 불법일 수 있습니다.

AI에 대한 상호 작용 제한 및 윤리적 경계를 설정하는 것이 필수적입니다. 그것은 단순한 기술적 문제가 아니라 심오한 사회 문제입니다. 이익에 따라 움직이는 AI 알고리즘에 정서적 연결 개발을 아웃소싱하면 무능력한 개인을 만들 수있는 긴 그림자를 드리울 수 있습니다.

공적 영역의 파편화

이 섹션에서는 개인화된 기술의 작동 분석에서 벗어나 이러한 큐레이팅된 "현실 필터"가 합의 형성, 정치적 토론 수행, 공유된 집단적 정체성 유지와 같은 핵심 민주주의 기능에 미치는 영향으로 넘어갑니다.

대중 매체 패러다임과 "상상의 공동체"

현재의 변화를 이해하려면 신문, 라디오, 텔레비전과 같은 대중 매체가 합의를 구축하는 데 중요한 역할을 했던 20세기로 돌아가야 합니다. 편향되었지만 이러한 매체는 다소 통합된 정보 환경을 제공하여 국가에 대한 공통 의제를 설정했습니다. Benedict Anderson은 신문과 같은 인쇄 매체가 사람들이 동일한 "균일하고 비어있는 시간" 내에서 수백만 명의 시민과 경험을 공유하는 것을 상상할 수 있게 해주었다고 주장했습니다. 이 매체가 구축한 "우리-느낌"은 국가-국가 형성 및 사회적 연대의 심리적 기반이었습니다.

정보 공동체의 해체

초개인화는 이 공유 정보 기반을 해체하고 있습니다. 알고리즘적으로 맞춤화된 개인 우주에 몰입한 각 사용자와 함께 집단적 협상을 위한 "공적 영역"이 침식됩니다. 우리는 매체를 소비하는 사회에서 모든 사회 기관이 매체 논리의 필터를 통해 기능해야 하는 "매체화된" 사회로 이동하고 있습니다.

이러한 변화는 사회로서 공통의 과제를 식별하고 정의하는 우리의 능력을 위협합니다. 한 사람의 뉴스피드가 경제적 쇠퇴에 대한 경고로 가득 차 있는 반면, 다른 사람은 번영의 신호를 본다면 국가 우선 순위에 동의할 수 없습니다. 공유된 현실이 사라지면 합의가 불가능해집니다. 문제의 핵심은 사실에 대한 분쟁에서 우리가 각자 거주하는 "현실"에 대한 분쟁으로 이동합니다.

여론에서 집계된 감정으로

"여론"의 본질이 근본적으로 바뀌었습니다. 이전에는 심의적 토론의 결과였던 여론은 이제 고립된 감정적 반응의 집계입니다. 플랫폼은 콘텐츠에 대한 반응(좋아요, 싫어요, 공유)을 모니터링하고 정량화하여 "대중 정서"로 제시합니다.

이 "의견"은 집단적 사고의 의도적인 구성물이 아니라 이성적 가중치가 부족하고 분열을 조장하는 감정적 요약입니다. 이것은 민주적 피드백 메커니즘을 변경하여 정책 입안자가 균형 잡힌 대중적 정서 대신 불안정한 감정적 혼란에 직면하게 합니다.

정치적 양극화의 역학

"필터 버블" 대 "에코 챔버" 논쟁

정치적 양극화에 대한 논의에서는 "필터 버블"과 "에코 챔버"를 핵심적으로 혼동되는 개념으로 사용합니다. Eli Pariser의 "필터 버블"은 사용자의 지식 없이 알고리즘이 생성하는 개인화된 정보 환경을 설명하며 사용자의 불협화음적인 견해를 필터링합니다. "에코 챔버"는 개인이 기존 신념을 강화하는 유사한 마음을 가진 커뮤니티에 가입하는 자기 선택성을 지적합니다.

학계는 "필터 버블" 개념의 영향에 대한 강력한 실증적 증거를 찾지 못하여 이 개념에 이의를 제기합니다. 일부 학자들은 사용자가 다양한 소스에 액세스하고 알고리즘이 심지어 그들의 지평을 넓힐 수도 있다고 말하면서 기존 견해와 일치하는 정보를 선택하는 "선택적 노출"이 더 중요하다고 주장합니다. 다른 사람들은 알고리즘이 실제로 강화되어 고립되고 양극화된 커뮤니티를 유발한다는 것을 발견했습니다.

표 1: "에코 챔버"와 "필터 버블" 비교

가속기 가설: 알고리즘과 인지 편향

"가속기 가설"은 알고리즘과 사용자 선택을 "원인과 결과"로 생각하는 것을 피하고 대신 강력한 feedback loop를 가정합니다. 인간은 확증 편향과 "허위 합의 편향"에 취약합니다. 디지털 시대 이전에는 마찰에 직면했지만 알고리즘은 이 마찰을 제거하여 확증 편향에 빠지기 쉽습니다.

알고리즘은 행동(관점 기사에 대한 클릭)을 "사용자 관심"으로 해석하고 사용자 유지를 늘리기 위해 유사한 콘텐츠를 추천합니다. 이 상호 강화는 이념적 격차를 악화시킵니다. 따라서 알고리즘은 심리적 경향에 공감하고 차이점을 이념적 분열로 확대하는 "가속기"입니다.

"우리 대 그들"의 디지털 심리학

그 결과는 반대 파벌에 대한 혐오감, 불신 및 적대감인 정서적 양극화입니다. 에코 챔버 환경은 외부 견해와의 접촉을 줄여 공감을 약화시킵니다. 개인이 외부 세계가 적대적이고 결함이 있다고 들으면 정치적 반대자는 정체성과 가치에 대한 위협이 됩니다.

이 "우리 대 그들" 부족 정신은 디지털 영역에서 끊임없이 존재합니다. 플랫폼은 감정적 콘텐츠에 보상을 제공하여 균열을 심화시킵니다. 정치적 양극화는 화해하기 어려운 정체성, 도덕성 및 소속감에 대한 부족 갈등이 됩니다.

정치적 양극화의 증거

설문 조사에서는 증가하는 정치적 분열과 많은 사람들이 편향을 인식하면서 미디어에 대한 신뢰도가 떨어지는 것으로 나타났습니다. 이 불신은 당파적이며 공화당에서 더 높습니다. 상관 관계가 있지만 이는 소셜 미디어와 일치하므로 알고리즘 구동 메커니즘이 이러한 수렴을 지원합니다. 개인화된 환경은 편향을 악화시키고 공감을 약화시키며 부족 식별을 강화하여 감정적 양극화를 제어할 수 없도록 만듭니다.

집단적 정체성 재구성

국가 정체성에서 "서클 문화"로

집단적 정체성의 구성이 변화하고 있으며 국가 또는 지역을 기반으로 한 전통적인 대규모 정체성에서 전환하고 있습니다. 대중 매체는 공유된 국가적 감정을 전달했습니다. 그러나 오늘날의 모바일 웹 시대에는 작고 독점적인 "서클 문화"가 등장했습니다.

"서클 문화"는 관심사 기반 그룹입니다. 애니메이션, 게임, 유명인 또는 라이프 스타일 지향적인 것이든 연대와 식별을 제공하지만 배타성도 제공합니다. 이것들은 가치 분리를 만드는 특징을 가지고 있는데, 그것은 잠재적으로 가치를 분열시키면서 연대를 강화한다는 것입니다. 그 결과 사회 구조는 국가에서 고립되고 적대적인 부족으로 분열됩니다.

소비자의 선호도로서의 정체성

정체성은 점점 더 소비와 연결되고 있습니다. 미국 연구에 따르면 물질 생활이 향상됨에 따라 사람들은 자존감의 필요를 추구하므로 문화적 소비는 소비자 참여를 의미합니다. 영화, 음악, 의류 또는 게임과 같은 개인 소비는 사람들이 "나는 누구인가?"를 묻고 답하는 방법입니다.

젊은 세대는 틈새 스타일을 추구하여 자신을 강조합니다. 정체성은 본래의 것이 든 지리에 의해 결정된 것이 든 신중하게 큐레이팅되고 관리되고 수행됩니다. 이것은 개인의 핵심이 본질적으로 공동체적이 아니라 문화적 영역에서 자신을 선택하는 데서 나오는 "자기 만족" 소비의 부상입니다.

디지털 시대의 사회 정체성 이론

사회 정체성 이론(SIT)은 개인의 자존감이 커뮤니티에 기반을 두고 있으며 "아웃" 그룹에 비해 "인" 그룹을 유지하도록 추진한다고 믿습니다. 디지털 플랫폼은 정체성이 빠르게 형성되도록 합니다. 사용자는 사소한 공유 관심사를 기반으로 매우 응집력있는 그룹을 쉽게 형성합니다.

개인화와 부족주의의 역설

우리는 개인화와 개인주의를 강조하는 동시에 부족주의를 조장하는 문화에 직면해 있습니다. 자신에 대한 무제한적인 추구는 엄격한 규칙과 이데올로기가 있는 고도로 동질적인 커뮤니티에서 당신을 고립시킵니다.

정체성 파편화는 우연이 아니라 디지털 플랫폼의 상업적 논리와 일치합니다. 플랫폼이 사용자를 특징이 잘 정의된 커뮤니티로 전환하는 것이 플랫폼에 도움이 되는데, 이는 좁고 타겟팅된 광고를 가능하게 하기 때문입니다. 이것은 부수적인 것이 아니라 자본주의적 기능입니다.