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AI 알고리즘 추천 서비스의 문제점

"AI 알고리즘 추천 서비스의 문제점"에 대한 내용입니다.
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한컴오피스
최초등록일 2023.08.24 최종저작일 2022.04
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AI 알고리즘 추천 서비스의 문제점
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    소개

    "AI 알고리즘 추천 서비스의 문제점"에 대한 내용입니다.

    목차

    Ⅰ. 서론

    Ⅱ. 본론
    1. 알고리즘이란
    2. 알고리즘의 문제점

    Ⅲ. 결론

    본문내용

    Ⅰ. 서론
    tv를 통해 정보를 얻고 오프라인으로 쇼핑을 하던 이전과는 달리 스마트폰, 컴퓨터와 같은 전자기기가 보편화된 요즘, 인터넷의 영향이 더욱 커지고 있다. 원하는 정보를 직접 찾아볼 수 있게 되었고 나가지 않고도 원하는 것들을 얻을 수 있게 되었다. 이에 발맞춰 마케팅의 방식도 변화하게 되었는데 그것이 바로 빅데이터 기반의 알고리즘 방식이다. 알고리즘은 사용자의 시청 목록, 이용 시간, 검색 기록 등을 파악하여 맞춤 정보를 제공한다. 흔히 유튜브, 인스타그램, 광고 등 다양한 곳에 적용되고 있으며 사용자 서비스의 개선과 플랫폼 사용 편리성 제공을 한다는 측면에서는 긍정적으로 보인다. 그러나 추천 서비스가 이용자 취향에 맞는 콘텐츠를 끊임없이 제공하는 과정 속에서 오히려 미디어에 과하게 몰입하는 부작용을 야기하고 편향된 정보만을 원하는 필터버블 현상이 발생한다는 우려의 목소리를 제기하기도 한다.

    Ⅱ. 본론
    1.알고리즘이란
    어떠한 주어진 문제를 풀기 위한 절차나 방법을 말하는데 컴퓨터 프로그램을 기술함에 있어 실행 명령어들의 순서를 의미한다. 알고리즘이라는 용어는 문제를 해결하기 위한 절차나 방법을 의미하는 단어로 넒은 범위로도 사용되고 있다. 소셜 미디어에서의 알고리즘은 검색 기록 등 사용자의 정보를 바탕으로 사용자의 성향에 맞는 추천 상품을 시스템을 말한다.

    참고자료

    · [네이버 지식백과] Algorithm-알고리즘 (지형 공간정보체계 용어사전, 2016. 1. 3. 이강원, 손호웅)
    · 박아란(Park Ahran) , 오세욱(Oh Sewook). 2016. 검색 알고리즘과 인격권 침해. 미디어와 인격권, 2(1): 3-62
    · https://tv.naver.com/v/25864675
    · https://terms.naver.com/entry.naver?docId=6156866&cid=43667&categoryId=43667
    · AI 알고리즘의딜레마 '필터버블'|방송통신위원회
    · https://zdnet.co.kr/view/?no=20210621135006
    · [CCBB인터넷신문]https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=26536298&memberNo=44833462&vType=VERTICAL
    · [네이버 서비스] https://blog.naver.com/naver_search/222238806214
    · http://www.segye.com/newsView/20200308509939?OutUrl=naver
    · 너는다계획이있구나? 네이버검색알고리즘조작에대한썰|공정위
    · https://tv.naver.com/v/19758521
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 알고리즘
      알고리즘은 복잡한 문제를 해결하기 위한 체계적인 절차로, 컴퓨터 과학 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 알고리즘은 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그러나 알고리즘은 설계 과정에서 편향성이나 오류가 발생할 수 있으며, 이는 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 알고리즘 설계 시 윤리적 고려사항을 충분히 검토하고, 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다.
    • 2. 알고리즘의 문제점
      알고리즘은 많은 장점에도 불구하고 다양한 문제점을 가지고 있습니다. 첫째, 알고리즘은 설계자의 편향성이나 오류로 인해 편향된 결과를 산출할 수 있습니다. 둘째, 알고리즘은 데이터의 질과 양에 크게 의존하므로, 부정확하거나 불완전한 데이터를 사용하면 잘못된 결과를 도출할 수 있습니다. 셋째, 알고리즘은 복잡성이 높아 이해하기 어려우며, 이로 인해 알고리즘의 작동 원리와 결과에 대한 설명이 어려울 수 있습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 알고리즘 설계 과정에서 윤리적 고려사항을 충분히 검토하고, 데이터의 질을 높이며, 알고리즘의 투명성과 설명 가능성을 높이는 노력이 필요합니다.
    • 3. 필터버블 현상
      필터버블 현상은 개인화된 알고리즘이 사용자의 관심사와 선호도에 맞춰 정보를 선별적으로 제공함으로써 사용자가 다양한 관점과 의견에 노출되지 않게 되는 현상을 말합니다. 이는 사용자의 정보 접근성을 제한하고, 편향된 정보에 노출되게 함으로써 사회적 분극화를 초래할 수 있습니다. 필터버블 현상을 해결하기 위해서는 알고리즘의 투명성을 높이고, 사용자에게 다양한 관점과 의견에 접근할 수 있는 기회를 제공하는 것이 중요합니다. 또한 사용자 스스로 자신의 정보 소비 습관을 점검하고 개선하려는 노력이 필요합니다.
    • 4. 데이터 조작
      데이터 조작은 데이터를 의도적으로 변경하거나 왜곡하여 특정한 결과를 도출하는 행위를 말합니다. 이는 의사결정에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 개인정보 침해, 사회적 편견 강화, 공정성 저해 등의 문제를 야기할 수 있습니다. 데이터 조작을 방지하기 위해서는 데이터 수집, 처리, 분석 과정에서의 투명성과 책임성을 강화해야 합니다. 또한 데이터 윤리 교육을 통해 데이터 조작의 위험성을 인식시키고, 데이터 거버넌스 체계를 마련하여 데이터 관리의 무결성을 확보해야 합니다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정의 신뢰성을 높일 수 있을 것입니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      알고리즘 추천 서비스의 긍정적 측면과 더불어 다양한 문제점을 체계적으로 분석하고 있으며, 이에 대한 대안 마련의 필요성을 제기하고 있다.
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