[기고] 예속, 다음은 챗GPT다

처음은 뜨거웠다. 모두가 열광했다. 잊고 있는 이들을 만나게 했고, 연결될 수 없었던 사람과 이어질 수 있었다. 관계는 좁아졌고, 세계는 가까워졌다. 소셜네트워크라는 기술은 인간의 외로움을 그렇게 타고 올랐다. 모든 기술 사업이 그렇듯, 성장이 확인되면 사용자를 묶어 떠나지 않게 하는 ‘록인’ 전략이 자연스럽게 뒤따른다. 그래야 돈을 벌고 통제할 수 있다. 록인은 사회학적으로는 ‘기계적 예속’과 동의어다. 록인의 강도가 높아질수록 사용자의 예속 상태는 강화된다. 페이스북은 초기 록인 전략으로 ‘엣지 랭크’라는 알고리즘을 활용했다. 친밀성, 가중치, 시의성 3가지 요소를 중심에 두고, 사용자를 유인하고 묶었다. 친밀한 관계를 지닌 사용자들에게 콘텐츠를 더 자주 노출했고, 새로운 콘텐츠일수록 우대했다. 물론 이 3가지 요소를 세분해 수만, 수십만의 행위 데이터를 분석과 학습 재료로 사용했다. 페이스북 알고리즘이 구축한 ‘피드백루프’, 즉 기계 예속의 순환 구조로 사용자를 빨아들인 것이