‘알고리즘의 그림자’ 쿠팡 과징금 1400억원의 교훈

지난 6월 쿠팡이 알고리즘 조작과 임직원 후기 작성을 통해 자신들에게 유리한 상품들의 검색 순위를 올렸다는 혐의로 공정거래위원회로부터 과징금 1400억원을 부과받았다. 이에 대해 공정위는 쿠팡이 사실상 알고리즘 조작을 통해 불법적으로 소비자를 유인했다고 판단했다. 반면 쿠팡은 알고리즘 조작이 아니라고 강력히 반발했다.

알고리즘, 일상에 스며든 보이지 않는 엔진

알고리즘 조작에 관해 살펴보기 전에 알고리즘의 본질을 짚어볼 필요가 있다. 알고리즘은 현대 정보 기술의 핵심을 이루는 필수불가결한 요소이다. 이 용어는 고대 페르시아의 수학자 알콰리즈미(Al-Khwarizmi)의 이름에서 유래한 것으로, 문제를 해결하기 위한 일련의 절차적 단계들을 의미한다. 알고리즘은 단순한 계산에서부터 복잡한 데이터 분석, 인공지능에 이르기까지 여러 분야에서 활용된다.

알고리즘이 하는 일은 그 범위와 다양성에서 매우 광범위하다. 기본적으로 알고리즘은 입력 데이터를 받아 처리하여 원하는 결과를 도출하는 역할을 한다. 이 과정은 수학적 연산, 논리적 조건, 반복적인 절차 등을 포함할 수 있으며, 특정한 목표를 달성하기 위해 정교하게 설계된다.

몇 가지 대표적인 알고리즘 유형을 살펴보면 다음과 같다. 검색 알고리즘은 대량의 데이터 속에서 특정 정보를 찾아내는 데 사용된다. 예를 들어 구글 검색 엔진은 복잡한 검색 알고리즘을 사용하여 전 세계 웹페이지 중 사용자가 원하는 정보를 신속하게 제공한다. 정렬 알고리즘은 데이터를 특정 기준에 따라 순서대로 배열하는 데 사용된다. 데이터베이스 관리 시스템, 통계 분석 소프트웨어, 그 외 다양한 애플리케이션에서 효율적인 데이터 정렬은 필수적이다.

암호화 알고리즘은 데이터의 기밀성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다. 이는 데이터를 암호화해 허가되지 않은 접근으로부터 민감한 정보를 보호하고 안전한 전송을 보장하며 금융 거래, 개인정보 보호, 통신 보안 등에 널리 사용된다. 

경로 탐색 알고리즘은 최단 경로나 최적 경로를 찾는 데 사용된다. 이는 내비게이션 시스템, 물류 관리, 네트워크 라우팅 등에서 중요한 역할을 한다.

요즘 가장 뜨거운 머신러닝(기계학습) 알고리즘은 데이터에서 패턴을 학습하여 예측 모델을 생성하는 데 사용된다. 이는 빅데이터와 결합하여 자율주행차, 음성 인식, 이미지 분석 등 다양한 응용 분야에서 혁신을 이끌고 있다.

이처럼 알고리즘은 현대사회의 기술적 진보를 가능하게 하는 엔진과 같다. 그 다양성과 복잡성에도 불구하고 알고리즘의 근본적인 목적은 명확하다. 바로 문제를 효율적으로 해결하고 데이터를 가치 있는 정보로 변환하며 우리의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만드는 것이다.

혁신과 조작 사이에 위치한 알고리즘

이처럼 알고리즘은 강력한 영향력을 지니고 있지만, 그와 동시에 조작이 가능하다는 점에서 우려의 대상이 되기도 한다. 알고리즘 조작이란 원래의 목적이나 공정성을 해치면서 특정 결과를 유도하기 위해 알고리즘을 의도적으로 변경하거나 왜곡하는 행위다. 이는 단순히 코드를 수정하는 차원을 넘어 데이터 조작, 가중치 조정, 편향된 학습 데이터 사용 등 다양한 형태로 나타난다.

전자상거래 분야에서 알고리즘은 제품 추천, 가격 최적화, 재고 관리 등 다양한 기능을 수행한다. 추천 알고리즘은 사용자의 과거 구매 이력과 행동 패턴을 분석하여 개인화된 제품 제안을 생성한다. 동적 가격 책정 알고리즘은 시장 수요, 경쟁사 가격, 재고 수준 등을 실시간으로 고려하여 최적의 가격을 산출한다.

전자상거래 분야에서의 알고리즘 조작은 주로 경제적 이익을 목적으로 한다. 특히 플랫폼 기업은 종종 특정 제품을 더 많이 판매하기 위해 검색 결과나 추천 시스템을 조작한다. 예를 들어 자사 브랜드 상품이나 직매입 상품을 상위에 노출하고, 다른 판매자의 상품을 하위로 밀어내는 방식이다. 이러한 조작은 소비자의 선택을 왜곡하고, 공정한 시장 경쟁을 방해한다. 이는 결국 소비자가 더 나은 품질의 제품을 합리적인 가격에 구매할 기회를 박탈당하게 만든다. 서두에 언급한 쿠팡 사례는 이러한 문제의 심각성을 잘 보여준다.

알고리즘 조작은 데이터의 정확성과 신뢰성에 직접적 영향을 미친다는 점에서 심각성을 더한다. 데이터는 현대사회에서 중요한 자산이며, 의사결정의 기초가 된다. 하지만 조작된 알고리즘이 제공하는 왜곡된 데이터는 잘못된 의사결정을 초래할 수 있다. 이는 개인, 기업, 더 나아가 사회 전체에 나쁜 영향을 미칠 수 있다.

그런데 알고리즘 조작의 탐지와 방지는 기술적으로나 제도적으로나 매우 어려운 과제다. 알고리즘의 복잡성과 불투명성으로 인해 조작 여부를 명확히 판단하기 어려우며, 빠르게 진화하는 기술에 법과 제도가 따라가지 못하는 상태다. 또 알고리즘 조작과 정당한 최적화의 경계가 모호한 경우도 많아 규제의 범위와 강도를 설정하는 것 자체가 쉽지 않은 문제다.

이런 난제들을 해결하기 위해서는 다차원적인 접근이 필요하다. 기술적 측면에서는 알고리즘의 투명성과 설명 가능성을 높이려는 연구가 지속되고 있다. 예를 들어 블록체인 기술을 활용하여 알고리즘의 변경 이력을 추적하는 방법, 데이터 프라이버시를 보호하면서 알고리즘의 공정성을 유지하는 방법 등이 제안되고 있다.

제도적 측면에서는 알고리즘 감사제도의 도입, 디지털 플랫폼 규제법 제정 등을 통해 알고리즘 조작을 방지하고 그 영향을 최소화하려는 노력이 진행 중이다. 유럽연합의 ‘디지털 서비스법(Digital Services Act)’이나 미국의 ‘알고리즘 책임법(Algorithmic Accountability Act)’ 등이 이러한 노력의 일환이다.

디지털 서비스법은 알고리즘의 투명성과 책임성을 강조한다. 규제 기관이 대형 디지털 플랫폼에 데이터베이스 및 알고리즘에 대한 접근 권한 및 관련 설명을 제공하도록 명령할 수 있다. 알고리즘 책임법은 알고리즘을 개발, 배포하는 기업에 자동화된 결정 시스템이 차별을 초래하지 않도록 지속해서 평가할 것을 요구한다. 쿠팡과 같은 사례를 막기 위해서는 우리나라도 빠른 기술 발전을 반영하는 알고리즘 관련 법규의 마련이 필요하다. 그렇지 못할 경우 여러 부정적인 결과가 발생할 수 있다. 인공지능 시대에는 알고리즘이 우리 일상과 경제에 미치는 영향이 더욱 커질 것이기 때문이다.