지능형 미디어 영역의 알 권리에 관한 공법적 고찰— 알고리즘 기반 추천 시스템에 대한 이용자 권익 보장의 관점에서 —

권은정

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 권은정 (정보통신정책연구원)

저널정보: 한양대학교 법학연구소 법학논총 법학논총 제38권 제1호

발행연도: 2021.1

수록면: 35 - 63 (29page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

인터넷 통신에 기반한 디지털 플랫폼이 오늘날에는 뉴스를 비롯한 유형 불문의 데이터를 유통시키는 보편적 미디어로 부상하고 있다. 동시에 인공지능과 같은 지능정보기술에 대한 수용성이 가장 높은 분야도 바로 디지털 미디어이다. 본 논문에서는 인공지능 알고리즘, 특히 추천 알고리즘에 기반하여 각종 미디어 콘텐츠를 중개하는 디지털 미디어 서비스 영역을 ‘지능형 미디어’로 정의한다. 지능형 미디어는 전통적인 언론 미디어와 달리 대중적 미디어이자 개인화된 미디어로서 공공성과 공리성이라는 이원적 속성을 동시에 내포한다. 이러한 관점에서, 추천 시스템을 활용하는 지능형 미디어는 알고리즘에 의하여 콘텐츠를 선별하고 개인화된 미디어 환경을 제공함에 따라 미디어의 다원성과 미디어 이용자의 알 권리를 저해할 수 있다는 우려도 제기된다. 사실상 인공지능 알고리즘은 막대한 데이터가 집약된 플랫폼 이용 환경을 양질화하고 뉴스 팩트체크 역량도 인간에 비해 월등하다. 또한 개인화된 미디어가 반드시 민주적 다원성을 위축시키거나 이용자의 알 권리를 침해하는 것으로 귀결되지도 않는다. 이러한 역설적 효과에 기초하여 지능형 미디어 특유의 위상을 인정할 수 있고, 나아가 전통적인 미디어와 이용자 간에 문제 삼았던 ‘액세스권’ 차원의 알 권리가 플랫폼의 콘텐츠 매개 서비스에 대한 소비자의 선택권 보장을 위한 수단적 권리로 변모한 것에 주목할 필요가 있다. 요컨대, 지능형 미디어 이용자의 알 권리는 모든 콘텐츠에 대한 것이 아니라, ‘적용된 알고리즘 시스템의 주요 정보에 대한 접근권’으로서의 실질을 갖는다. 플랫폼 서비스에 획일적으로 적용되는 알고리즘이 콘텐츠 소비 환경의 결정적 요인으로 작용한다면, 콘텐츠의 성격에 따라서는 미디어 이용자의 선택권과 알 권리를 현저히 제약하는 결과를 초래할 수 있다. 특히 언론사 콘텐츠를 매개하는 경우에는 서비스 계약 또는 이용 시점에 플랫폼의 자체 알고리즘의 주요 기준이 표시되어 이용자가 이에 대하여 수용 또는 배제할 수 있는 기회, 이른바 ‘알고리즘 선택권’이 주어질 필요가 있다. 뉴스 콘텐츠에 적용되는 추천 알고리즘은 시의성, 공신력, 정확성 등 합리적 추천 요인이 우선되어야 하며, 시장지배적 플랫폼이 과거 이용 데이터를 주요 변수로 하는 자동 배열 시스템을 채택하는 경우에도 뉴스 콘텐츠의 공적 가치를 담보하기 위한 최소한의 의무를 회피할 수 없다. 언론사를 비롯한 콘텐츠 편집권자의 공적 책임은 인공지능 시스템 영역에 전가되는 것이 아니라, 콘텐츠를 매개하는 플랫폼과 관리적･기술적 조치를 이행할 의무를 분담하는 것으로 전환될 뿐이다. 지능형 미디어의 콘텐츠 생산･매개(플랫폼)･배열(알고리즘) 간의 기능 분담에 따라 책임 귀속을 재정립할 필요가 있으며, 그 전제로서 알고리즘의 투명성과 책무성이 담보될 수 있도록 이용자의 선택권 보장 및 자율검증 방안이 순차적으로 확립되어야 할 것이다.

Today, digital platforms based on internet are emerging as universal media for distributing news and other types of data. At the same time, digital media is also the most receptive area for intelligent information technology such as artificial intelligence (AI). In this paper, the area of digital media service that intermediates various media contents based on AI algorithms, especially recommendation algorithms, is defined as ‘intelligent media’. In the newly reorganized convergence media area, intelligent media, unlike legacy media, simultaneously implies dual attributes of utilitarianity and publicness. On the premise of this, concerns are raised that digital platforms do not function as ‘neutral’ media, but can undermine plurality and the right to know as they select content through recommendation algorithms and provide a personalized media environment. In fact, AI algorithms quantify the environment for using platforms that contain huge amounts of data, and their ability to check news fact is superior to humans. Nor does personalized media necessarily result in diminishing democratic plurality or infringing upon users' right to know. Based on these paradoxical effects, It is worth noting that the right to know at the ‘access’ level, which has been an issue between legacy media and users, has been transformed into right as a means to guarantee consumers' choice in intelligent media services. Users' right to know in intelligent media should be not for all content, but for the ‘access to key information of the applied algorithm system.’ Above all, if an algorithm system that cannot be replaced or excluded within a media platform is consequently equivalent to ‘automated decision-making’, then the criteria for content exposure should be displayed at the time of service subscription or utilization and the opportunity for exclusion from application, so-called ‘options for applying algorithms’ should be given. In particular, when applying recommendation algorithms to news content, reasonable recommendation factors such as timeliness, public confidence and accuracy should be prioritized, and market-dominating digital platforms using automated content curation systems based on recommendation algorithms in which past user data plays a major role cannot evade the minimum obligation to ensure the public value of the media, even if they are protected as the freedom of expression. The public responsibility of platforms, including legacy media, is not passed on to the area of AI systems, but only shifts to sharing the duty to implement technical and managerial measures with the platforms that mediate the contents. Reestablishment of responsibility according to the division of functions between content production, mediation (platform), and curation (algorithm) of intelligent media, and in order to ensure transparency and accountability of algorithms, options for applying algorithms and self-assessment measures should be established sequentially.

#지능형 미디어 #추천 알고리즘 #콘텐츠 자동 배열 #정보접근권 #알고리즘 선택권

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

권은정

소속기관 정보통신정책연구원

주요연구분야 사회과학 > 신문방송학 사회과학 > 법학

논문수 4 이용수 215

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)