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AI AI, 당근과 채찍으로 가르친다? : 강화학습의 비밀
2016년 이세돌 9단을 꺾은 알파고는 바둑의 모든 수를 외워서 둔 것이 아니다. 스스로 수만 번의 대국을 두며 이기는 법을 깨우쳤다. 이런 독특한 학습 방식을 데이터 과학에서는 '강화학습'이라고 부른다. 원리는 우리가 집에서 강아지를 훈련시키는 것과 매우 비슷하다. 강아지가 "손!"이라는 말에 맞춰 손을 내밀면 간식(당근)을 주고, 엉뚱한 행동을 하면 간식을 주지 않거나 가볍게 꾸짖는(채찍) 방식이다. 인공지능도 마찬가지다. 컴퓨터에게 슈퍼마리오 같은 게임을 시킨다고 가정해 보자. 처음에는 AI가 아무것도 모르기 때문에 제자리에서 점프만 하거나 곧바로 적에게 부딪혀 게임이 끝난다. 이때 개발자는 '점수 획득'이나 '레벨 통과'라는 보상을 설정하고, '캐릭터 사망'이나 '시간 초과'라는 벌칙을 준다. AI는 처음에는 무작위로 버튼을 마구 눌러보지만, 우연히 앞으로 갔더니 점수가 오르는 것을 발견하면 그 행동을 더 자주 하려고 한다. 반대로 낭떠러지로 떨어져 점수가 깎이면 그 행동을 피하게 된다. 이 과정에서 가장 중요한 핵심은 '시행착오'이다. 강화학습 AI는 수백만 번 실패하고 넘어지면서, 보상을 최대화할 수 있는 최적의 움직임을 스스로 찾아낸다. 사람이
- 주택규 기자
- 2026-02-13 08:56
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AI 나보다 나를 더 잘 아는 알고리즘: 유튜브 추천의 비밀
주말에 스마트폰으로 영상 하나를 클릭했을 뿐인데, 정신을 차려보니 서너 시간이 훌쩍 지나간 경험이 누구나 한 번쯤은 있을 것이다. 내가 좋아할 만한 영상을 귀신같이 찾아내 계속해서 보여주는 이 마법 같은 기술의 정체는 바로 '추천 알고리즘'이다. 도대체 컴퓨터 프로그램이 어떻게 나보다 내 취향을 더 잘 알고 있는 것일까. 가장 대표적인 원리는 '비슷한 취향을 가진 사람들을 연결하는 것'이다. 이를 데이터 과학 용어로 '협업 필터링'이라고 부른다. 원리는 간단하다. 만약 학생 A와 학생 B가 평소에 비슷한 게임 영상을 즐겨 봤다고 가정해 보자. 그런데 학생 B가 최근에 새로 나온 요리 예능 영상을 아주 재미있게 끝까지 시청했다. 그러면 알고리즘은 A와 B의 취향 패턴이 비슷하다는 것을 근거로, A에게도 그 요리 영상을 슬며시 추천 목록에 띄운다. 나와 비슷한 행동 패턴을 보인 수만 명의 데이터를 분석해, 내가 좋아할 확률이 높은 미지의 콘텐츠를 골라내는 방식이다. 하지만 단순히 어떤 영상을 클릭했는지만 보는 것은 아니다. 알고리즘은 훨씬 더 정교한 데이터를 수집한다. 영상을 클릭하고 나서 10초 만에 껐는지 아니면 끝까지 시청했는지, 영상을 보다가 잠시 멈췄는
- 주택규 기자
- 2026-02-09 09:35
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경제일반 정기배송 줄이는 e커머스 속 네이버, AI 구독으로 성장세
국내 e커머스 업계가 수익성과 운영 효율성을 이유로 정기배송 서비스를 축소하거나 종료하는 흐름 속에서, 네이버는 인공지능(AI) 기반의 새로운 구독 모델을 앞세워 정기구독 사업을 확대하고 있다. 반복 구매 중심의 기존 정기배송 방식에서 벗어나, AI 추천을 통해 소비자의 취향에 맞는 상품을 제안하는 전략이 성과로 이어지고 있다는 평가다. 네이버에 따르면 올해 1~11월 기준 정기구독 누적 거래액은 전년 동기 대비 34% 증가했다. 같은 기간 월평균 활성 구독 건수도 약 30% 늘었다. 이는 주요 e커머스 플랫폼들이 생필품 위주의 정기배송 서비스를 잇달아 종료하거나 축소한 것과 대비되는 수치다. 네이버 정기구독 성장의 핵심은 AI 기반 상품 추천에 있다. 생필품과 같이 구매 목적이 명확한 상품군은 새벽배송이나 익일배송 서비스로 이동한 반면, 네이버는 소비자가 미처 인지하지 못했던 취향 상품을 AI 추천을 통해 연결하는 데 주력했다. 이를 통해 단발성 구매가 아닌 ‘발견-구독-재구매’로 이어지는 구조를 구축했다는 설명이다. 특히 네이버는 오픈마켓 구조의 브랜드스토어와 스마트스토어를 기반으로 한 상품 다양성을 정기구독 경쟁력으로 활용하고 있다. 실제 정기구독 상품
- 이채영 기자
- 2025-12-22 16:43
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경제일반 검색 대신 “알고리즘이 골라준다”… AI 시대 ‘발견형 쇼핑’이 대세
필요한 제품을 직접 검색해 비교·구매하는 전통적인 ‘목적형 쇼핑’ 시대가 저물고 있다. 이제는 플랫폼이 추천하는 콘텐츠 속에서 상품을 우연히 ‘발견’하고 구매로 이어지는 ‘발견형 쇼핑’이 새로운 소비 공식으로 떠오르고 있다. AI 알고리즘이 취향을 분석해 상품을 제시하고, 짧은 영상과 실시간 소통이 구매 결정을 이끄는 방식이다. SNS 인플루언서의 메이크업 영상에서 소개된 제품을 클릭하거나 DM 링크로 구매하는 사례가 대표적이다. CJ메조미디어가 발표한 ‘2025 이커머스 업종 분석 리포트’에 따르면 최근 한 달 온라인 쇼핑 경험자(471명) 중 69%가 발견형 쇼핑을 경험했다고 답했다. 연령이 낮을수록 이 경향은 강했다. 20대의 78%가 발견형 쇼핑을 경험해 가장 높은 비중을 보였고, 30대는 68%, 40대는 62%로 나타났다. 전체 쇼핑에서 발견형 쇼핑이 차지하는 비율 역시 20대가 24%로 가장 컸다. 이는 유튜브·인스타그램 등 소셜미디어 노출이 잦은 MZ세대가 ‘콘텐츠 기반 구매’에 익숙하기 때문으로 분석된다. 이 같은 흐름의 배경에는 쇼핑 피로감도 있다. 임희석 미래에셋증권 연구원은 “반복적인 검색과 가격 비교 과정이 숏폼 콘텐츠 소비에 익숙한
- 이채영 기자
- 2025-11-06 11:02
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UPDATE: 2026년 02월 20일 11시 30분