카카오택시. © News1 공정식 기자

또 인공지능(AI) 알고리즘이다. 카카오가 뉴스 편집 논란으로 홍역을 치른 지 얼마 안 돼 이번엔 가맹택시인 '카카오T블루'에 콜을 몰아줬다는 의혹에 휩싸였다. 카카오는 뉴스 편집과 마찬가지로 택시 배차 역시 '이용자 편의'를 우선으로 한 AI 알고리즘에 따른 것이라며 인위적인 개입은 있을 수 없다는 입장을 고수하고 있다. 

잊을 만하면 또다시 불거지는 포털의 뉴스 편집 논란이나 모빌리티 플랫폼 사업의 주요 파트너인 택시업계와 해묵은 갈등을 해결하기 위해선 납득할 만한 수준의 데이터 공개가 필요하다는 지적이 나온다. 

5일 업계에 따르면 카카오모빌리티는 최근 경기도가 제기한 카카오T블루 콜 몰아주기 의혹과 관련해 "인위적인 배차는 없다"고 반박하고 있다. 

카카오T블루에만 인위적 배차가 이뤄진다면 도착 시간이 오래 걸리는 차량이 승객에게 배정될 확률이 높아지고, 이는 승객의 배차 후 취소율을 높여 승객과 기사 모두의 만족도를 떨어뜨리는 결과를 초래하게 된다는 취지다. 그동안 택시업계는 카카오모빌리티가 카카오T앱을 통해 들어오는 모든 콜을 카카오T블루에만 몰아주면서 택시 기사들의 카카오T블루로의 유입을 강제한다고 주장해왔다. 카카오모빌리티는 택시회사에 관리·재무 회계 시스템 등 인프라를 제공한다는 명목으로 카카오T블루 택시 수익의 20%를 수수료로 가져간다. 

카카오모빌리티는 AI 자동 배차 시스템이란 입장이다. 회사는 승객 호출 시 택시의 예상 도착 시간을 기준으로 △기사 평가 △기사 배차 수락률 △기사 운행 패턴 △수요·공급 비율 △실시간 교통 상황 등 변수에 대한 빅데이터를 분석·적용해 승객과 기사 매칭이 빠르고 극대화될 수 있도록 한다고 밝혔다.  

하지만 전문가들은 카카오모빌리티의 이러한 설명이 갈등을 해소하기엔 역부족이라고 보고 있다. "AI가 자동 배차하기 때문에 문제없다"라고만 할 게 아니라 알고리즘의 구체적 작동 방식과 프로그래밍을 공개해야 한다는 것이다.

서영주 포항공대 AI대학원 교수는 "알고리즘에 어떤 요소를 고려한다는 건 알고리즘을 공개한 게 아니다"라며 "AI까지 안 가더라도 소스코드를 공개하면 카카오T블루에 웨이트(가중치)를 줬는지 등 실제 어떻게 배차가 이뤄지는지 알 수 있다"고 말했다. 

한 업계 관계자는 "알고리즘 기준 자체를 사람이 만들기 때문에 당연히 카카오T블루에게 유리하게 짤 수 있다"며 "플랫폼을 하나의 세상으로 본다면 알고리즘이 그곳의 룰, 법률인데 공정성을 기하기 위해 공정거래위원회 등 조사 기관에라도 공개하는 게 맞다"고 말했다. 

경기도가 공정위에 카카오T블루 콜 몰아주기 관련 조사를 요구하면서 논란은 결국 조사 당국에서 판가름 날 전망이다. 

카카오모빌리티 관계자는 "콜 차별에 대한 오해를 해소하기 위해 배차 알고리즘을 구성하는 주요소를 공개하고 개별적 사례를 들어 설명해왔다"며 "배차 알고리즘에는 수많은 경우의 수가 고려돼 있는 만큼 모든 개별 사례에 대해 어떤 방식으로 어떤 수준까지 설명이 이뤄져야 할지에 대해선 좀 더 많은 고민이 필요할 것으로 보인다"고 말했다. 

윤영찬 더불어민주당 의원이 지난 14일 서울 여의도 국회에서 열린 본회의에 참석해 생각에 잠겨 있다. 2020.9.14/뉴스1 © News1 박세연 기자

앞서 운영찬 더불어민주당 의원의 다음의 뉴스 편집에 불만을 토로한 문자 메시지 내용이 공개되면서 촉발된 뉴스 편집 논란도 마찬가지다.

카카오는 2015년 6월부터 AI 뉴스추천 서비스 카카오i(전 루빅스)가 전체 이용자 반응이나 비슷한 관심사를 가진 이용자의 반응, 노출 기사의 클릭 유무 등을 고려해 100% 자동편집한다고 대응하고 있다. 또 포털 메인 화면에 노출되는 뉴스 배열 이력도 공개한다고 강조한다. 

전문가들은 카카오의 말처럼 뉴스 편집 개입 가능성이 0이라면 '말'만이 아닌 개입 이력을 공개해야 한다고 입을 모은다. 

송경재 경희대 공공거버넌스센터 교수는 "포털이 지진 등 사회적 재난으로 안전과 관련한 긴급 속보가 필요한 경우에도 단순히 알고리즘에 따라 연예·스포츠뉴스를 띄우고 아무런 개입을 안 한다면 오히려 심각한 문제"라며 "뉴스 편집은 '양날의 칼'로 긍정도 부정도 하기 어려운 상황"이라고 지적했다.

송 교수는 뉴스 배열 이력 공개와 관련해서도 "하루에 다음 메인 뉴스에 걸리는 뉴스가 수백 건이고 1년이면 어마어마한 양"이라며 "뉴스에 머무는 시간이나 조회수, 댓글 수, 호감 수 등 여러 카테고리를 함께 공개해야 (결과물을 보고 알고리즘 편향성을 점검하는) '리버스 알고리즘'이지 단순히 기사만 나열하는 건 의미가 없다"고 말했다.


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