테크 기업이 우리를 감시한다는 명제는 이제 상식에 가깝다. 수많은 기사와 조사가 그들이 대화를 엿듣고, 우리가 임신하거나 해고당하거나 우울해질 것을 본인보다 먼저 안다고 경고해 왔다. 그런데 블로그 exotext에 올라온 한 사용자의 경험담은 정반대 지점을 찌른다. 글쓴이는 그 '전지전능한 감시'를 체감한 적이 한 번도 없다고 말한다. 그가 겪은 것은 소름 끼치는 정확함이 아니라, 끈질기게 빗나가는 어설픔이었다.
사례는 구체적이다. 방금 산 보라색 게임패드를 다시 광고로 보여주고, 수년간 보컬 들어간 일렉트로닉 트랙을 매번 건너뛰었는데도 알고리즘은 그 단순한 패턴을 끝내 학습하지 못한다. 시스템·브라우저·키보드 설정이 전부 영어이고 구글 계정에 로그인된 상태인데도, 핀란드에 있다는 이유로 로그아웃된 핀란드어 페이지로 튕겨 나간다. 플레이스테이션 스토어는 언어를 영어로 바꿔도 탭을 새로 열면 핀란드어로 되돌아간다. 특정 오븐 모델(AEG CCS84751) 설치법을 검색했더니 다음 날 홈 화면이 엉뚱한 오븐·스토브 영상으로 채워졌다. 한 번의 설치 검색에서 '이 사람은 오븐 콘텐츠 애호가'라는 결론을 끌어낸 셈이다.
데이터는 많은데 맥락이 없다
이 불일치는 기술적으로 설명 가능하다. 광고와 추천 시스템은 대개 '전환(conversion)' 신호에 최적화돼 있다. 클릭·구매·시청 같은 행동을 즉시 포착해 비슷한 자극을 재투입하는 구조다. 그래서 이미 산 매트리스를 또 보여주고, 호기심에 눌러본 3D 프린팅 레진 광고를 근거로 레진 광고를 쏟아낸다. 리타게팅은 '관심'과 '이미 충족된 수요'를 구분하지 못하고, 한 번의 클릭을 지속적 취향으로 오인한다. 부정 신호(매번 스킵, 매번 언어 재설정)는 긍정 신호만큼 비중 있게 반영되지 않는다.
로케일 문제는 더 뿌리 깊다. 계정 설정이라는 명시적 선언보다 IP 기반 지오로케이션이라는 암묵적 추정이 우선하는 경우가 많기 때문이다. 글쓴이가 몇 달마다 독일에 가면 서비스들이 갑자기 그를 독일어 사용자로 간주하는 것도 같은 이유다. 사용자가 직접 설정한 값이 서버 측 추정 로직에 번번이 덮어쓰이는 것, 그리고 그 설정이 세션·탭 단위로 유실되는 것은 명백한 제품 결함이다.
가진 정보조차 쓰지 않는다
더 뼈아픈 사례는 기업이 이미 확보한 1차 데이터를 무시하는 대목이다. 거래 은행은 그 은행과 수년째 자동차 보험을 유지 중인 고객에게 자동차 보험 가입을 권한다. 항공사는 여권 스캔본을 가지고 있으면서도 고객 국적에 해당하지 않는 비자·출입국 규정을 안내한다. 15년 넘게 단일 사용자로 쓴 넷플릭스 계정이 실행할 때마다 프로필 선택 화면을 띄우고, 끌 방법조차 없다. 이것은 머신러닝의 한계가 아니라 조직 내 데이터 사일로와 설계 태만의 문제다. 보유 데이터와 추천 로직이 서로 연결돼 있지 않은 것이다.
한국 IT 실무자에게 이 글이 주는 함의는 분명하다. 개인화의 품질은 수집한 데이터의 양이 아니라, 그 데이터를 얼마나 정직하게 반영하느냐에서 갈린다. 명시적 사용자 설정은 추정 신호보다 우선해야 하고, 부정 피드백은 긍정 피드백과 대칭적으로 모델에 투입돼야 하며, 이미 체결된 계약이나 보유 자산 같은 '충족된 수요'는 추천 후보에서 제외하는 비즈니스 규칙이 필요하다. 로케일 결정 순서, 세션 간 설정 지속성처럼 머신러닝이 아닌 기본 엔지니어링 영역의 결함도 체감 품질을 크게 좌우한다.
물론 이 글은 한 개인의 일화 모음이며 통계적 근거나 내부 시스템에 대한 검증을 담고 있지 않다. 그가 겪은 오작동이 모든 서비스의 보편적 상태라고 단정할 수는 없고, 각 사례의 구체적 원인도 추정에 머문다. 그럼에도 글이 던지는 질문은 유효하다. 데이터가 추적되고 저장되고 거래되는 것이 이미 기정사실이라면, 적어도 그중 일부라도 사용자 경험 개선에 쓰는 것이 맞지 않느냐는 것이다. 감시의 공포를 과장하는 담론과, 정작 그 데이터로 아무것도 제대로 해내지 못하는 현실 사이의 간극 자체가 지금 개인화 시스템이 선 자리를 보여준다.