네이버 뉴스 알고리즘이 특정 언론사나, 이념에 대한 편향성은 없는 것으로 확인됐다는 외부 검증 결과가 나왔다.
네이버 뉴스 알고리즘 검토위원회(검토위)는 26일 “뉴스 검색과 관련된 자료와 네이버 질의·응답, 데이터 분석 등을 종합한 결과 뉴스 기사 검색 및 추천 후보를 생성하고 랭킹을 부여하는 단계에서 언론사의 이념과 성향을 분류해 우대하거나 제외하는 요소는 찾아볼 수 없었다”고 밝혔다.
네이버 뉴스 알고리즘 검증을 위해 지난해 8월 발족한 검토위는 인공지능(AI), 컴퓨터공학, 커뮤니케이션, 정보학 등 4개 분야의 외부 전문가 13명으로 구성됐다. 지난 6개월 동안 AI 기반 뉴스 추천, 검색, 클러스터링(분류) 등 알고리즘 전반을 검토했다.
검토위는 뉴스 검색과 추천 알고리즘에 적용되는 다양한 자질 목록과 각각에 대한 가중치를 기반으로 작동하는 계산과정을 검토했다. 검토위는 “뉴스 우선 노출 여부는 송고된 기사수와 송고 시점, 기사의 최신성 등 뉴스 생산과 관련된 활동과 더 관련이 높다고 판단했다”면서도 “다만 이러한 사항이 뉴스 생산과정에서 결과적으로 규모가 크고 인력과 자원이 풍족한 언론사에게 유리할 수 있다는 것을 확인했다”고 지적했다. 검토위는 “이는 뉴스 생산의 절대적인 양과 매일 업데이트되는 새로운 데이터로부터 출발해야 하는 ‘콜드 스타트(cold start)’ 문제와도 관련이 있다”며 “결과적으로 실시간 온라인 이슈 대응에 풍부한 인력 자원을 투자하여 많은 기사를 송고할 역량을 갖춘 언론사들이 더 많은 노출 기회를 얻을 수 있다”고 했다.
검토위는 또 네이버 뉴스 알고리즘이 이른바 ‘어뷰징’이라 불리는 알고리즘 악용 및 검색어 질의와 상관없는 뉴스 필터링에 최적화된 것을 확인했다고 밝혔다. 다만 이러한 알고리즘 특성 때문에 주류 논조를 벗어난 담론을 담고 있는 기사나 심도 있는 기사는 탐색되기 어려운 결과를 낳는다고 판단했다.
검토위는 그러면서 불균형 해소를 위해 알고리즘을 개선할 것을 네이버에 권고했다. 검토위는 “현재 알고리즘은 어뷰징과 저품질의 뉴스를 필터링하는데 최적화되어 있으나, 그 과정에서 보도기사의 심층성과 대안 및 지역 언론사의 뉴스들이 결과적으로 잘 노출되지 않을 수 있다”며 “향후 이러한 부분이 뉴스 생태계 및 사회적 책무 차원에서 필요할 것으로 생각된다”고 했다.
검토위는 또 “뉴스 서비스 알고리즘에서 의도적인 편향이 있다고 보기 어려우나, 뉴스 생산자들의 온라인 대응과 역량에 의한 결과적인 불균형이 발생할 수 있으므로, 이를 개선할 수 있는 방안이 필요하다”며 “아울러 AI 기술 공정성을 평가하는 기술이 발달되고 있어, 이들 기술을 활용한 투명성과 신뢰를 바탕으로 검색, 추천 알고리즘 개발을 더욱 진행하기를 바란다”고 했다.
