트위터는 기존 사용하던 알고리즘 때문에 의도치 않게 발생하는 문제점을 해결하기 위해 새로운 머신러닝 계획을 발표했다. 엔지니어, 연구자 등으로 구성된 팀은 머신러닝 알고리즘을 향상하기 위해 사용자에게 부정적인 영향을 미치는 알고리즘적 편견을 없애기 위한 방법을 연구할 것이다.
이 프로젝트의 첫 번째 과제 중 하나는 머신러닝의 결정에 영향을 미치는 부분인 미리 보기를 위한 이미지 크롭 알고리즘에 대한 것이다. 이 알고리즘의 인종과 성별 편향에 대한 평가로 트위터 사용자들은 자동 크롭된 사진 미리 보기가 흑인의 얼굴보다 백인의 얼굴을 더 선호하여 작동하는 것 같다는 지적을 하였다.
피드백을 수용한 트위터는 미리 보기를 크롭한 이미지가 아닌 전체 이미지를 보여주는 해결 방안을 찾기 위한 테스트를 시작했다. 이처럼 트위터는 머신러닝이라는 자동화된 시스템의 공정성과 형평성을 평가하며 동시에 대중들의 피드백을 적극적으로 받아들여 적용하겠다고 밝혔다.
이처럼 민감한 인종적인 문제들을 포함해, 여러 국가의 정치적 이념에 걸쳐 문제를 분석한다. 연구 결과가 얼마나 긍정적인 영향을 끼칠지는 확실하지 않다. 다만, 트위터의 인식 강화와 그에 따라 필요한 토론 등으로 이끌어지게 될 것이라고 보인다.
또한, 트위터는 알고리즘 선택을 탐구하는 초기 단계를 연구, 개발 중이다. 잠재적으로 사람들이 자신에게 어떤 콘텐츠가 제공되는지에 대한 정보를 얻을 수 있게 해주는 것이다.
트위터의 CEO 잭 도시는 지난 2월 “앱스토어와 같은 형식의 순위 알고리즘을 구상하고 있다”라고 말하며, 이 관점에서 사람들은 어떤 알고리즘이 자신의 피드를 제어하는지 선택할 수 있다고 언급한 바 있다.
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