YouTube의 사례처럼 과학 기술이 발전하였다고는 하나 소통의 불균형과 활용의 양극화 현상은 집단 간, 세대 간 의사소통 장애와 소외를 야기하는 원인이 될 수 있다. 사회가 기술의 발전으로 흐름이 빨라지고, 사람들의 연결망이 복잡해져 더욱 사회적 유대를 통해 얻을 수 있는 감성적 요구가 커지게 된다. Facebook, YouTube 등으로 더 다양하고 편리하게 의사소통할 수 있게 되었지만 과거보다 더 서로를 이해하고, 가치 있는 관계와 삶을 형성하는지는 의문이다. 온라인 의사소통 매체의 특성상, 사용자들이 자기중심적으로 정보를 이용하고 있다.(선택적 노출) 이는 의견을 주고받는 집단의 양극화로 이어져 공론장으로써 사회적 역할을 제대로 하지 못하게 한다. 정치참여자 분류 탐구에서 양극화를 심화시키는 일방적인 상대방 비방과 공격하는 댓글도 다수 보였는데, 양극화를 더욱 심화시키는 요인으로 보인다.
이를 해결하기 위해 탐구와 같이 댓글과 답글의 긍정, 부정, 중립 분류를 통하여 댓글 표출 확률을 다르게 줄 수 있다. 여기서 분류의 작업은 데이터의 양과 중립성 측면에서 인공지능이 도입될 수 있다. 데이터의 수치화 표현 방법인 Bag of words 알고리즘을 통해 댓글들을 벡터화하고 생성한 벡터를 입력으로 인공지능 모델을 학습시킬 수 있을 것이다. Keras의 다충 퍼센트론 모델 등을 사용할 수 있고 Tokenizer, Rammatize를 통해 어근처리와 불용어 처리를 거친다면 충분히 벡터화 할 수 있다. 또한 이모티콘을 단어나 문장으로 전처리한다면 정확도를 높일 수 있다.(13) 이러한 인공지능의 도입은 온라인 의사소통 매체에서 상대방 비방과 욕설 표출 확률을 낮추고 다양한 성향의 정치참여자가 의견을 의도적으로 표출하게 만들어 건전한 공론장으로의 역할을 유도할 수 있을 것이다.
현존하는 온라인 의사소통 매체들은 양극화와 무비판적 집단주의로 사유의 무능을 야기하고 있다. 디지털화가 초래한 사유의 무능은 복잡한 논의가 필요하거나 진행 중인 공적 사안들을 공론화함으로써 해결될 수 있다. 양극화는 우리의 사유를 덜 자유롭게 하고 더 많은 통제를 받도록 만든다. 또한 소수의견에 대한 혐오와 무시가 가져오는 차별과 불인정은 같은 이미지와 언어에 반복 노출된 대중들이 타인에게 가하는 폭력이라고 볼 수 있다. 사유하지 않은 개인들이 무비판적 집단주의를 야기하는 것이다. 우리는 자발적이고 진실한 공적 담론의 장을 형성하는 것을 인공지능의 도입으로 강제할 수 있다. 인공지능이 주도적으로 논의를 이끌어 나가는 것은 잘못된 것이겠지만, 공적 담론의 장을 형성하는 데 일부분 역할을 할 수 있다. 이를 통해 우리는 정치적 자유와 민주주의를 지켜나가고, 사유의 무능에서 벗어나 비판적 논의를 지속할 수 있을 것이다. 또한 사유의 무능과 의사소통 자유의 상실을 억제하여 4차 산업혁명을 주도하고 인간관계를 재정립, 설정하는 것도 소수의 전문가 자본가에서 공공의 영역으로 유도할 수 있다.
댓글