점점 파편화될 세상

다소 극단적인 시나리오와 해결책을 가정해 보았다.

1/ 주제의 파편화

2017년의 페이스북의 소셜 그래프 알고리즘은 내가 자주 소통하는 친구과 관심을 가지는 글과 사진들을 나에게도 보여주며 나로 하여금 페이스북에서 더 오래 머무르게 했다. 2023년의 인스타그램은 소셜 그래프가 아니라 AI 알고리즘으로 앱 안밖에서의 내 행동을 실시간으로 추적하여 내가 조금 더 오랜 시간 본 콘텐츠, 내가 최근에 팔로우한 계정을 중심으로 거의 무한한 피드(feed는 먹이를 준다는 뜻으로 콘텐츠의 공급을 의미한다)를 제공한다. 내가 보고 있는 피드와 내 가장 친한 친구가 보고 있는 피드는 완전히 다르게 생겼다. 알고리즘은 개개인의 관심 주제를 파편화하고 있다.

2/ 사용자의 글쓰기를 유도하지 않는 플랫폼

소셜 네트워킹 서비스에는 1:9:90의 법칙이라는 것이 있다. 전체 사용자 중 90%의 사용자는 눈팅만 하고, 9%가 참여하며(좋아요, 댓글 등), 1%의 사용자만이 콘텐츠를 적극적으로 생산한다는 것이다. 대부분의 SNS가 이 숫자를 따라간다. 그래서 플랫폼을 만드는 회사 입장에서 사람들을 오래 체류하고, 광고를 눌러보게 하기 위해서는 99%의 콘텐츠 소비자가 콘텐츠를 만들게 하기보다는 1%의 생산자가 더 많은 인센티브를 가져가게 해 더 높은 퀄리티(플랫폼의 지표에 도움이 되는)의 콘텐츠를 생산하도록 만드는 것이 훨씬 효과적이다.

글쓰기는 정보를 수렴하고 통합하는 창조적인 행위이다. 그러나 이런 통합적 글쓰기는 개인의 서사, 개인의 맥락, 개인의 의견을 담고 있어야 성립된다. 소셜 네트워킹 플랫폼은 (’크리에이터’)들은 많은 대중이 공감하는 콘텐츠를 만드는 사람이 되어야 하므로, 각 지식과 경험을 통합하는 콘텐츠가 아니라, 공감을 유도하는 단일적인 콘텐츠를 만들게 된다.

3/ Gen AI와 파편화의 가속

Generative AI의 등장과 보급은 플랫폼 회사에게 부족한 콘텐츠 생산자 문제에 대한 솔루션이 될 수 있다. 방대한 데이터를 분석하여(데이터 사이언티스트라는 말은 페이스북에서 만들었다) 사람들이 좋아할만한 콘텐츠를 생성하고 적절히 Feeding 하면 매우 중독적인 플랫폼이 될 것이다.

1)주어지는 주제는 파편화되고 2) 플랫폼이 사용자의 글쓰기를 유도하지 않는 상황에서 3) Gen AI의 콘텐츠까지 가세하면 과연 사람들은 다른 사람들에게 자신의 관심사와 생각을 어떻게 설명하고 이해시킬 것인가? 모든 사람들이 각각 다른 피드를 보고 있고, 자신이 가지고 있는 생각을 통합해서 설명할 줄 모르고, 거기에 AI generated contents 까지 낀다면 지식의 엔트로피는 높아지기만 하고 협업 가능성을 낮출 것이다.

4/ 세상을 통합하는 방법

그렇다면 지식과 정보를 어떻게 통합하는가? A) 문서를 만들며 용어를 정리해야 하고(학자들이 하는 일), B) 지식에 대해 적절한 sorting과 labeling을 하면서, C) 사람들이 통합적인 글쓰기를 하고 그것을 공유하도록 사람들을 장려해야 한다. C는 디스콰이엇과 같은 플랫폼이 해야 할 일이고, B는 우리가 ‘현업자’ 라고 부르는 마케터, 디자이너, 전략가, 세일즈, 개발자 등등이 하는 일인데 나는 이 B의 과정을 더 좋게 만드는 사람이 되고 싶다.

나는 어떤 지식 꾸러미나 사람을 더 쉽게 알아볼 수 있게 하는 시각화에 관심이 있다. 나와 비슷한 관심사를 가진 사람, 또는 나와 협업할 수 있는 사람을 더 쉽게 발견할 수 있다면 어떨까? 나는 고해상도의 label을 만드는 사람이 되려고 한다. labeling이란 인공지능을 학습시키는 데이터를 가공하는 과정으로 인공지능이 어떤 데이터를 더 이해하기 쉽게 만드는 것을 의미한다. 그간 출신 지역, 학교의 이름이나 전공명, 직업의 이름이 label이 되어 주었지만, 세상이 복잡해지고 더 높은 수준의 협업을 요구하면서 고해상도의 label이 필요하게 되었다.