[김도열의 테크 오디세이] 넷플릭스가 설계한 '취향의 감옥'
AI혁명의 시대, 사피엔스의 마지막 항해-18편
[파이낸셜뉴스] 금요일 밤, 소파에 앉아 넷플릭스를 켠다. 그리고 40분이 지난다. 아직 아무것도 보지 못했다. 수천 개의 포스터를 스크롤하다가 결국 지쳐 앱을 꺼버린 경험, 누구나 한 번쯤 있을 것이다. 그런데 이상하다. 볼 것이 없어서가 아니다. 너무 많아서다.
인터넷 초창기, 인류가 마주한 가장 큰 공포는 '정보의 부재'였다. 원하는 것을 찾기 위해 수많은 웹사이트를 떠돌아야 했고, 검색은 모험이었으며 클릭은 시행착오였다. 그러나 불과 수십 년 만에 상황은 정반대로 뒤집혔다. 이제 우리는 정보가 없는 세상이 아니라, 정보가 너무 많은 세상에 산다. 선택지는 넘쳐나지만 선택의 기준은 점점 흐릿해진다.
이 혼란의 틈을 비집고 우리 삶의 가장 은밀한 영역으로 파고든 존재가 있다. 바로 인공지능(AI) 추천 알고리즘이다. 넷플릭스에 접속하는 순간 마주하는 수천 개의 포스터는, 사실 전 세계 누구와도 같지 않은 오직 나만을 위한 전시장이다. 같은 영화라도 누군가는 폭발하는 액션 장면이 강조된 이미지를 보고, 또 다른 누군가는 섬세한 감정선이 부각된 장면을 본다.
넷플릭스는 콘텐츠를 고르는 망설임의 시간, 재생을 멈춘 지점, 화면을 넘기는 속도까지 수천 개의 데이터로 쪼개 취향을 분석한다. 그 결과는 하나의 결론으로 수렴한다. "당신이 무엇을 좋아할지, 우리는 이미 알고 있다."
출발점은 2006년이었다. DVD 대여업체였던 넷플릭스는 추천 정확도를 10%만 개선해도 사업의 운명이 달라질 것이라 판단하고, 100만 달러의 상금을 내건 '넷플릭스 프라이즈'를 열었다. 전 세계 수학자와 데이터 과학자가 몰려들었고, 딥러닝의 아버지로 불리는 제프리 힌튼 교수까지 참여했다. 이 과정에서 'A를 좋아한 사람은 B도 좋아한다'는 협업 필터링이 대중화됐다.
넷플릭스는 거기서 멈추지 않았다. 전문 태거(Tagger)들이 콘텐츠를 7만~8만 개의 미세한 태그로 분해했고, 딥러닝은 취향이 언제 어떤 맥락에서 변하는지까지 추적하기 시작했다. 성과는 압도적이다. 넷플릭스 내부 자료에 따르면 시청 콘텐츠의 약 80%가 추천을 통해 소비된다. 우리가 '내가 골랐다'고 믿는 열 편 중 여덟 편은, 사실 알고리즘이 먼저 골라 놓은 것이라는 뜻이다.
그리고 2026년 현재, 넷플릭스는 AI 개인화 알고리즘을 대폭 강화한 새 앱을 내놓았고, 광고까지 AI로 초개인화하는 서비스를 시작했다. 챗GPT(ChatGPT)와 제미나이(Gemini)가 우리의 질문을 이해하듯, 스트리밍 플랫폼은 우리의 욕망을 이해한다.
문제는 여기서 시작된다. 취향을 넓혀주는 듯 보였던 추천이, 어느 순간부터 우리의 세계를 조용히 좁혀오기 시작했다는 점이다. 알고리즘은 이미 좋아한다고 판명된 것만 반복해 보여줌으로써, 아직 만나보지 못한 낯선 장르나 불편하지만 의미 있는 시각을 접할 기회를 차단한다. 사회학자들은 이를 필터 버블(Filter Bubble)이라 부른다. 넷플릭스에서 시작된 이 구조는 유튜브와 소셜 미디어를 거치며 정치적 확증 편향으로까지 확장됐다. 우리는 다양성의 시대를 살고 있다고 믿지만, 실상은 알고리즘이 허용한 범위 안에서만 다양해지고 있는지도 모른다.
또 하나의 상실도 있다. 서점의 서가를 거닐다 우연히 집어 든 책 한 권, 레코드숍에서 무심코 고른 음반 하나가 인생을 바꾸던 경험. 그러한 우연들이 모여 입체적인 시야를 열어주었다. 그러나 모든 것이 예측 가능한 알고리즘의 세계에서 우연은 비효율로 취급된다. AI는 효율적인 만족을 제공하지만, 영혼을 흔드는 낯선 충격까지는 계산해내지 못한다.
이 감옥은 창작의 영역까지 번졌다. 넷플릭스가 데이터 분석을 바탕으로 '하우스 오브 카드'를 성공시킨 이후, 흥행 공식의 설계는 업계의 표준이 됐다. 그러나 최근에는 "데이터로 만든 영화들이 하나같이 개성 없고 기억에 남지 않는다"는 비판이 쏟아진다. 흥미롭게도 넷플릭스 내부에서도 이 위험을 인지하고, 개인화 페이지에 일부러 낯선 콘텐츠를 섞어 넣는 기술을 특허 출원하기까지 했다. 알고리즘을 만든 쪽이 알고리즘의 부작용을 걱정하는 시대인 셈이다.
그렇다면 우리는 이 정교한 감옥에서 빠져나올 수 있을까. 알고리즘의 투명성을 높이고 무작위성을 섞자는 제안도 있지만, 더 중요한 것은 기술이 아니라 우리 자신의 태도다. 가끔은 추천을 무시하고 아무 정보 없이 낯선 영화를 선택해보는 일, 검색 결과가 아닌 서가를 직접 훑어보는 일, 실패할지도 모르는 선택을 감수하는 일이야말로 취향을 선명하게 만든다.
나보다 나를 더 잘 아는 AI 앞에서, 우리가 끝까지 지켜내야 할 것은 무엇일까. 그것은 알고리즘이 끝내 예측하지 못하는 엉뚱함, 계획에서 벗어나는 일탈, 그리고 이유 없는 끌림을 따라가 보는 인간다움이다. 취향의 감옥을 부수는 열쇠는 코드 속에 있지 않다. 우리의 손에 쥐어진 의식적인 선택 속에 있다.
김도열 웹케시그룹 미디어전략 이사
