우리는 이제 검색 대신 AI에게 결정을 맡기기 시작했습니다. 하지만 편리함이라는 달콤한 미명 아래, AI가 특정 업체를 우선 추천하거나 경쟁자의 존재 자체를 지워버리는 '이해충돌'의 문제가 새로운 독점의 형태로 떠오르고 있습니다.

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핵심 요약

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- '검색'에서 '대행'으로: 오픈AI, 구글, 애플의 AI 에이전트들이 예약부터 쇼핑까지 사용자의 의사결정을 완결짓는 시대로 진화하고 있습니다.

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- 존재의 삭제: 과거 플랫폼의 횡포가 검색 순위를 뒤로 밀어내는 수준이었다면, AI 에이전트는 단 하나의 답만 제시함으로써 다른 대안의 존재 자체를 지워버릴 위험이 있습니다.

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- 자사 우대와 블랙박스: 빅테크 기업들이 파트너십이나 계열사 서비스를 우선 추천할 가능성이 큼에도 불구하고, '알고리즘 블랙박스' 때문에 이를 입증하거나 비교하기가 매우 어렵습니다.

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- 세 가지 해법:

① 제휴 수익 발생 시 공시 의무화

② 추천 근거에 대한 설명 의무(Explainability) 부과

③ AI 에이전트를 온라인 플랫폼법 규율 범위에 포함하는 입법이 필요합니다.

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생각해볼 만한 점

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1. 알고리즘의 중립성 신화: 많은 사용자가 AI를 '객관적인 데이터의 집합'으로 믿지만, 사실 AI는 개발사의 경제적 이익에 따라 설계된 '비즈니스 모델'입니다. 기술적 신뢰가 기만적인 마케팅으로 변질되지 않도록 경계해야 합니다.

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2. 편리함과 자유의 트레이드 오프: 스크롤을 내리며 직접 비교하는 수고를 덜어낸 대가로, 우리는 스스로 선택할 권리와 다양한 정보를 접할 기회를 포기하고 있는 것은 아닐까요?

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탐구 과제 (3가지)

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1. AI 설명 가능성(XAI)의 UI/UX 설계: 사용자 경험을 해치지 않으면서도 추천 근거와 제휴 여부를 직관적으로 전달할 수 있는 '투명성 알림' 방식을 구상해 보자.

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2. EU AI법(AI Act) vs 한국 AI 기본법 비교: 고위험 AI에 대한 투명성 의무를 규정한 유럽의 사례를 바탕으로, 국내 AI 기본법이 에이전트의 이해충돌 문제를 어떻게 다루어야 할지 분석해 보자.

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3. 대안 알고리즘 모델 연구: 자사 우대를 배제하고 오직 '사용자 후생'만을 최우선 지표로 삼는 중립적 추천 알고리즘의 평가 기준을 어떻게 수립할 수 있을지 탐구해 보자.

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