정치적 확증 편향과 알고리즘 영향: AI 시대, 신념은 어떻게 고착화되는가?

디지털 시대에 접어들면서 우리는 그 어느 때보다 많은 정보에 노출되고 있습니다. 하지만 역설적으로 다양한 관점을 접하기보다는 자신의 기존 신념을 강화하는 정보만 선택적으로 소비하는 경향이 강해지고 있습니다. 이러한 현상의 중심에는 정치적 확증 편향과 알고리즘 영향이 자리 잡고 있습니다. 특히 AI 기술의 발전과 함께 추천 알고리즘이 정교해지면서, 우리의 정치적 신념은 어떻게 형성되고 고착화되는지 살펴볼 필요가 있습니다.

확증 편향(Confirmation Bias)은 인간의 기본적인 인지 특성 중 하나로, 자신의 기존 신념이나 가설을 지지하는 정보는 쉽게 받아들이고, 반대되는 정보는 무시하거나 평가절하하는 경향을 말합니다. 디지털 환경에서는 이러한 확증 편향이 알고리즘과 결합하여 더욱 강화되는 현상이 나타나고 있습니다.

AI와 알고리즘이 정치적 신념에 미치는 영향

현대 사회에서 우리가 접하는 대부분의 디지털 플랫폼은 사용자 경험을 최적화하기 위해 AI 기반 추천 알고리즘을 활용합니다. 이 알고리즘은 사용자의 과거 행동 패턴, 클릭, 시청 기록 등을 분석하여 ‘좋아할 만한’ 콘텐츠를 제안합니다. 문제는 이러한 시스템이 사용자의 기존 정치 성향을 강화하고, 다양한 관점의 노출을 제한함으로써 정치적 확증 편향을 심화시킨다는 점입니다.

최근 연구에 따르면, 정치적 의견을 형성할 때 참고하는 매체로 유튜브와 SNS의 비중이 급격히 증가하고 있습니다. 이는 전통적인 미디어보다 알고리즘의 영향을 더 많이 받는 플랫폼에서 정치적 견해가 형성되고 있음을 의미합니다.

유튜브 추천 알고리즘과 정치 성향 고착화

유튜브는 전 세계적으로 가장 영향력 있는 동영상 플랫폼으로, 그 추천 시스템은 사용자의 정치적 신념 형성에 지대한 영향을 미칩니다. 유튜브의 알고리즘은 사용자가 한 번 특정 정치 성향의 콘텐츠를 클릭하면, 유사한 콘텐츠를 지속적으로 노출시키는 경향이 있습니다.

예를 들어, 보수적 성향의 정치 콘텐츠를 시청한 사용자에게는 더 많은 보수 콘텐츠가 추천되고, 진보적 성향의 콘텐츠를 시청한 사용자에게는 더 많은 진보 콘텐츠가 추천됩니다. 이러한 ‘필터 버블(Filter Bubble)’ 현상은 사용자가 다양한 정치적 관점을 접할 기회를 제한하고, 기존의 신념을 더욱 강화하는 결과를 가져옵니다.

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# 평일 지하철. 책가방 멘 학생의 스마트폰 화면에는 숏폼(짧은 영상)이 쉴 새 없이 재생된다. 옆자리 대학생은 챗GPT로 과제를 뚝딱 완성한다. 챗GPT에 이런저런 말을 붙여보던 한 중년은 거래처와 함께 먹을 점심 메뉴까지 추천받는다. 30대 직장인은 온라인 쇼핑몰에서 AI가 고른 ‘오늘의 옷’을 확인한 뒤 결제한다. 이 익숙한 장면은 인공지능(AI)과

더 우려스러운 점은 이러한 알고리즘이 극단적인 콘텐츠로 사용자를 유도하는 경향이 있다는 것입니다. 자극적이고 극단적인 콘텐츠는 더 많은 참여(engagement)를 유도하기 때문에, 알고리즘은 점차 더 극단적인 콘텐츠를 추천하게 됩니다. 이는 정치적 양극화를 심화시키는 요인으로 작용합니다.

AI 시대의 정치적 신념 변화

AI와 초개인화(hyper-personalization) 알고리즘의 확산은 정보 소비 방식의 근본적인 변화를 가져왔습니다. 과거에는 정보를 능동적으로 탐색하고 비판적으로 사고하는 과정이 필요했지만, 현재는 알고리즘이 사용자의 취향에 맞는 정보를 자동으로 제공합니다.

이러한 환경에서 사용자는 점점 더 자신의 기존 신념에 안주하게 되며, 이는 사회 전반의 정치적 극단화와 집단 내 동질성 강화로 이어집니다. 특히 정치적 이슈에 대한 논의에서 이러한 현상은 더욱 두드러지게 나타납니다.

AI 시대의 또 다른 특징은 ‘에코 챔버(Echo Chamber)’ 현상입니다. 에코 챔버란 자신과 비슷한 의견을 가진 사람들끼리만 소통하며 그 의견이 반복적으로 강화되는 환경을 말합니다. 소셜 미디어와 온라인 커뮤니티는 이러한 에코 챔버를 형성하기 쉬운 구조를 가지고 있으며, AI 알고리즘은 이를 더욱 강화합니다.

이러한 환경에서는 자신의 신념과 일치하지 않는 정보를 접했을 때 인지 부조화(cognitive dissonance)를 경험하게 되고, 이를 해소하기 위해 해당 정보를 무시하거나 왜곡하는 경향이 강해집니다. 이는 정치적 확증 편향을 더욱 심화시키는 요인이 됩니다.

정치적 편향 극복을 위한 미디어 리터러시의 중요성

AI와 알고리즘의 영향에서 벗어나 다양한 정치적 관점을 접하고 균형 잡힌 시각을 유지하기 위해서는 미디어 리터러시 교육이 필수적입니다. 미디어 리터러시란 다양한 형태의 미디어 메시지에 접근, 분석, 평가, 창조할 수 있는 능력을 말합니다.

정보의 비판적 수용, 다양한 관점 탐색, AI를 도구로 활용하는 습관은 정치적 확증 편향과 사회적 양극화를 완화하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 디지털 네이티브 세대에게는 알고리즘의 작동 방식과 그 영향을 이해하는 것이 중요합니다.

AI와 알고리즘 시대의 미디어 리터러시 실천 방안

미디어 리터러시를 실천하기 위한 구체적인 방법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• 다양한 정보원 활용하기: 하나의 플랫폼이나 미디어에 의존하지 않고, 다양한 관점을 제공하는 여러 정보원을 활용합니다.
• 알고리즘 설정 조정하기: 소셜 미디어와 콘텐츠 플랫폼의 개인화 설정을 조정하여 다양한 관점의 콘텐츠를 접할 수 있도록 합니다.
• 정보의 출처 확인하기: 정보를 무비판적으로 수용하지 않고, 그 출처와 신뢰성을 항상 확인합니다.
• 비판적 사고 훈련하기: 모든 정보를 비판적으로 검토하고, 자신의 신념에 부합하는 정보도 객관적으로 평가하는 습관을 기릅니다.
• 의도적으로 다른 관점 찾기: 자신의 견해와 다른 관점을 의도적으로 찾아보고, 그 논리와 근거를 이해하려고 노력합니다.

이러한 실천 방법들은 개인이 정치적 확증 편향을 극복하고 더 균형 잡힌 시각을 가질 수 있도록 도와줍니다. 또한, 사회적으로는 정치적 양극화를 완화하고 건강한 민주주의 문화를 형성하는 데 기여할 수 있습니다.

국내외 미디어 리터러시 교육 사례

세계 각국에서는 AI와 알고리즘의 영향에 대응하기 위한 다양한 미디어 리터러시 교육 프로그램을 운영하고 있습니다. 특히 유럽연합(EU)은 AI 리터러시 교육을 의무화하고, 고위험 분야에서 AI 결정에 대한 인간의 최종 검토를 강조하는 등 제도적 대응을 강화하고 있습니다.

핀란드는 세계에서 가장 선진적인 미디어 리터러시 교육 시스템을 갖추고 있으며, 초등학교부터 비판적 사고와 정보 평가 능력을 키우는 교육을 실시하고 있습니다. 이러한 교육은 학생들이 성인이 되었을 때 정치적 확증 편향에 덜 취약하도록 만드는 데 기여하고 있습니다.

국내에서도 한국언론진흥재단, 시민단체 등을 중심으로 미디어 리터러시 교육이 확대되고 있으며, 학교 교육과정에도 관련 내용이 점차 포함되고 있습니다. 하지만 아직 AI와 알고리즘의 영향에 특화된 교육은 부족한 실정이며, 이에 대한 보완이 필요합니다.

결론: 균형 잡힌 정치적 시각을 위한 노력

AI와 알고리즘이 지배하는 디지털 시대에서 정치적 확증 편향은 더욱 심화될 가능성이 있습니다. 하지만 이는 기술의 필연적 결과가 아니라, 우리가 기술을 어떻게 활용하고 대응하느냐에 따라 달라질 수 있습니다.

개인적 차원에서는 미디어 리터러시를 강화하고, 다양한 관점을 의도적으로 탐색하며, 비판적 사고 능력을 키우는 노력이 필요합니다. 사회적 차원에서는 알고리즘의 투명성을 높이고, 다양성을 촉진하는 정책과 교육 시스템을 마련해야 합니다.

궁극적으로 정치적 확증 편향과 알고리즘 영향을 이해하고 극복하는 것은 건강한 민주주의 사회를 유지하기 위한 필수 조건입니다. AI 시대에 우리의 신념이 어떻게 형성되고 고착화되는지 이해함으로써, 더 균형 잡힌 정치적 시각을 가질 수 있을 것입니다.