🎙️쉿! 구글이 듣고 있어요!

🙌  공지사항  🙌

안녕하세요, IT에 관심 있는 밀레니얼 세대를 위한 뉴스레터 1 STEP입니다.

2주가량의 테스트 기간 동안 보내주신 피드백을 취합하여, 이후 1 STEP은 매주 화요일, 주 1회로 찾아뵐 예정입니다.

두 가지 메인 테마(MEME 사용 설명서와 특집 편)의 뉴스레터가 격주로 발행되며, '들어도 들어도 까먹는 용어 사전' 코너는 '1분 지식'으로 변경되어 비정기적으로 뉴스레터 하단에 기재될 예정입니다.

테스트 기간 동안 보내주신 관심과 애정에 감사드리며, 쉽고 가볍게 IT를 접할 수 있는 뉴스레터가 되기 위해 노력하는 1 STEP이 되겠습니다! 

🤫 구글이 내 말을 듣고 있다고?

2018년, 한 유튜버가 라이브 스트리밍을 통해 "구글이 우리 얘기를 듣고 있다"고 주장했습니다. 이 유튜버는 크롬 브라우저를 끄고 난 후 'Dog Toys'가 포함된 문장을 일부러 반복하여 여러 번 말해 보았습니다. 다시 크롬 브라우저를 켰을 때, 웹사이트 광고들은 강아지 장난감에 대한 광고로 도배되어 있었는데요. 이런 경험을 한 사람은 이 유튜버만이 아니었습니다. 해당 영상을 접한 네티즌들이 공유한 경험은 다음과 같았습니다.

인터넷 유저들의 경험처럼, 정말 구글이 우리 이야기를 듣고 광고에 활용하고 있는 걸까요?

🎙️ 구글 스피커 : (녹음 중)

결론부터 말해보자면 구글은 사용자의 오디오 녹음 파일을 저장하고 음성 인식 서비스 개발에 사용하고 있습니다. 2019년에도 구글은 사용자의 허락 없이 데이터 분석을 진행해 큰 비판을 받은 적이 있었는데요. 2020년에는 약관에 명시한 상황 외에도 구글의 스마트 스피커로 사용자 음성과 실내 소음을 동의 없이 녹음했다는 사실도 인정했습니다.

구글이 수집하는 데이터는 음성에 국한되지 않습니다. 구글 검색, 구글 지도, 유튜브, 구글 포토 등 생활 전반과 밀접하게 관련되어 있죠. 그중에서도 📸 구글 포토는 고화질 옵션으로 용량 제한 없이 사진을 무제한으로 저장할 수 있고, 사용자가 일일이 사진을 분류하지 않아도 자동으로 이미지를 분류해 쉽게 사진을 검색할 수 있다는 장점으로 유료화 전까지 수많은 사용자를 끌어모았습니다. 하지만 구글이 이렇게 좋은 서비스를 무료로 제공한 이유는 머신러닝 기술을 개발하는 데 사용자의 사진을 사용하기 위해서였습니다.

도대체 머신러닝이 뭐길래 구글이 이렇게 데이터 수집 광공이 된 걸까요?

🧠 머신러닝

인공지능을 구현하는 방식 중 하나입니다. 기존에는 코드를 통해서 수행 방식을 구체적으로 명시해야 했다면, 머신러닝은 코드가 아닌 대량의 데이터로부터 학습을 하고, 학습된 모델을 통해 판단 또는 예측을 합니다. 즉, 기계가 수많은 데이터로부터 패턴을 학습하여, 복잡한 문제도 쉽게 해결할 수 있죠.

머신러닝에는 크게 3가지 유형의 학습 알고리즘이 존재합니다.

1. 지도 학습(Supervised Learning)
라벨*이 붙여진 데이터들을 학습 후 신규 데이터에 라벨을 붙입니다.
예) 이메일 스팸 필터링, CCTV 사진으로 화재 감지

*라벨: 데이터의 특징. 사진의 경우 '강아지', '낮', '야외','겨울' 등이 라벨입니다. 사진 속에 담긴 정보를 분류하는 데 쓰입니다.

2. 비지도 학습(Unsupervised Learning)
라벨이 없는 미분류 데이터만을 가지고 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾아낸 뒤 분류합니다.
예) 유사 단어 분류, 유사 이미지 분류

3. 강화 학습(Reinforcement Learning)
피드백 또는 보상을 통하여 학습을 진행합니다.
예) 체스 게임, 알파고

컴퓨터(기계)에게 학습과 예측을 시키려면, 학습을 통해 해결하려는 문제를 명확하게 정의하고, 문제에 가장 적절한 모델(알고리즘)을 선정해야 합니다. 데이터의 양과 질이 모델의 품질을 결정하기 때문에 다양하면서도 의미 있는 데이터를 수집해야 하는데요. 현재의 인공지능 기술 수준에서는 개발의 80% 이상의 시간이 데이터 수집과 분석, 그리고 기계가 학습할 수 있도록 돕는 데이터 전처리*에 소요됩니다. 

*데이터 전처리 : 데이터를 수집하다 보면 바로 분석이 불가능할 정도로 지저분하거나, 데이터의 일부가 누락되어 있습니다. 분석이 가능하도록 데이터의 빠진 값이나 이상한 값을 없애고, 다듬는 작업입니다.

🕵️‍♂️ 구글이 데이터 수집 광공이 된 이유 

그럼 위에서 이해한 내용을 바탕으로 구글 포토 이야기를 다시 한번 해볼까요? 구글 포토는 초창기에 사용자에게 라벨을 붙이게 했고(지도 학습), 이미 분류해놓은 사진을 기반으로 새로운 사진의 특성을 추출해 개, 꽃, 자전거, 음식 등으로 분류합니다(지도 학습+비지도 학습). 사용자가 직접 사진의 라벨을 붙이게 함으로써 이미지 인식 알고리즘을 개선한 것이죠. 라벨이 일부 사진에만 부착되었더라도, 인공지능이 새로운 사진을 효과적으로 분류할 수 있습니다.

구글 포토의 사례에서 보듯, 구글은 무상으로 서비스를 제공하는 방식과 무단으로 데이터를 수집하는 방식을 통해 개발에 소용되는 비용을 효과적으로 줄였습니다. 이것이 바로 구글이 데이터 수집 광공이 된 이유입니다. 그럼 이렇게 추출한 데이터로 구글은 어떤 일을 하는지 궁금하지 않으신가요?

구글이 이용자의 사진에서 추출한 정보(음식 사진, 애완동물 사진, 캡처한 옷 사진, 제품 사진, 사진첩에 자주 등장하는 인물의 나이대와 성별 등)는 사용자에게 개인화된 타겟 광고를 하는 데 사용됩니다. G메일, 구글 검색 결과, 구글 맵 사용 위치 정보 등을 결합하면 구글은 사용자 개개인에 대해 아주 구체적인 정보 추측을 할 수 있게 됩니다.

또한 개인의 정보에 라벨을 붙이고 데이터를 분류하면, 사용자들을 손쉽게 그룹화할 수도 있습니다.(예: 20대 후반, 여성, 서울 거주, 애완동물 키움, 식물에 관심 있음) 그러면 크롬 브라우저나 유튜브 내에서 광고주가 타겟으로 지정한 고객에게 제품 광고를 손쉽게 노출할 수 있게 됩니다.

✋ 데이터 수집? 놉

구글은 서비스 약관에서 구글 포토를 포함해 사용자로부터 수집한 정보를 서비스 개발, 마케팅 등 목적에 활용할 권한을 가졌다고 명시하고 있습니다. 하지만 구글이 내 개인정보를 수집하고 활용하는 게 찜찜하다면, 간단한 클릭 몇 번으로 데이터 수집을 거부할 수 있습니다.

구글 계정 - 데이터 및 맞춤설정 - 활동 제어로 들어가 '웹 및 앱 활동', '위치 기록', YouTube 기록' 등을 일시 중지하면 됩니다. 같은 방법으로 '광고 개인 최적화' 기능도 중지할 수 있으니 참고하세요.

물론 데이터 수집에 대한 이슈는 구글에만 국한된 이야기가 아닙니다. 구글뿐만 아니라 페이스북, 아마존, 애플도 인공지능의 음성 데이터 인식을 위해 이용자의 음성 메시지를 몰래 녹음하고 기록한 바 있다고 밝혔는데요. 2019년, 페이스북은 인공지능이 음성 메시지를 정확하게 글로 옮겼는지 검토하기 위해 수백 명의 외부 직원을 고용하기까지 했습니다. 이용자들에게 제3자가 음성 대화를 사후에 들여다볼 수 있다는 사실을 공개한 적은 없었죠.

이후 페이스북은 '회원이 다른 사람들과 메시지 전송 및 커뮤니케이션하는 경우에 콘텐츠와 관련 정보를 수집한다.', '수집된 정보는 페이스북의 콘텐츠 및 광고를 맞춤화하기 위해 쓰인다'고 데이터 정책을 수정했습니다. 하지만 본인의 메시지, 통신 내역이 수집되어 이용된다고 인지하고 있는 유저가 과연 얼마나 될까요? 1 STEP 독자 여러분은 데이터 수집과 활용에 대해서 얼마나 의식하고 계셨나요?

오늘 뉴스레터, 어떠셨나요?
독자님의 소중한 피드백은 1 STEP이 더 좋은 콘텐츠를 고민하고 만드는 데 큰 도움이 됩니다. 오늘의 아쉬웠던 점, 칭찬은 여기로 부탁드려요 👐