AI 추천의 투명성, ‘더 많은 설명’이 정답인가?
• 국가미래전략원 이슈브리프 Vol. 63
• 출간일 2026-09-30
• 조회수 92
국가미래전략원 이슈브리프 Vol. 63
“AI 추천의 투명성, ‘더 많은 설명’이 정답인가? : AI 추천 투명성을 위한 정책 제언”
이번 이슈브리프는 생성형 AI와 개인화 서비스의 확산으로 중요성이 커지고 있는 AI 추천의 투명성을 어떻게 구현할 것인지에 대해 실증적 연구를 통해 살펴보고 정책 방향을 제안한다.
최근 플랫폼의 추천 알고리즘이 소비자의 정보 탐색과 구매 의사결정에 미치는 영향이 커지면서, 추천 이유와 추천에 활용한 데이터를 이용자에게 어떻게 설명할 것인지가 주요 정책 과제로 부상하고 있다. 본 이슈브리프는 설명을 더 많이 제공하는 것이 반드시 소비자의 긍정적인 반응으로 이어지는 것은 아니라는 점에 주목한다.
실증연구 결과, 추천 근거의 구체성을 높이는 것만으로는 구매의도나 플랫폼 태도가 일률적으로 개선되지 않은 반면, 추천에 활용된 데이터의 유형은 소비자 반응에 뚜렷한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 동일한 설명이라도 쇼핑 목적, 프라이버시 우려, AI 리터러시 등 이용자의 특성과 이용 맥락에 따라 다르게 받아들여질 수 있어, 획일적인 설명 기준보다 맥락에 맞는 설명 설계가 필요함을 강조한다.
이에 본 이슈브리프는 AI 추천 투명성 정책이 ‘더 많이’에서 ‘더 적정하게’로 전환될 필요가 있다고 제언한다. 플랫폼 서비스는 추천 사실과 활용 데이터에 대한 명확한 안내, 서비스 맥락과 이용자 특성에 적합한 설명, 정보의 확인·수정·거부 등 실질적인 이용자 선택권을 서비스와 이용자 특성에 맞게 적정하게 제공함으로써, 단순한 ‘정보 공개’를 넘어 이용자의 실질적인 이해와 선택권을 제고하는 방향으로 AI 투명성을 구현해야 한다고 강조한다.
“AI 추천의 투명성, ‘더 많은 설명’이 정답인가? : AI 추천 투명성을 위한 정책 제언”
이번 이슈브리프는 생성형 AI와 개인화 서비스의 확산으로 중요성이 커지고 있는 AI 추천의 투명성을 어떻게 구현할 것인지에 대해 실증적 연구를 통해 살펴보고 정책 방향을 제안한다.
최근 플랫폼의 추천 알고리즘이 소비자의 정보 탐색과 구매 의사결정에 미치는 영향이 커지면서, 추천 이유와 추천에 활용한 데이터를 이용자에게 어떻게 설명할 것인지가 주요 정책 과제로 부상하고 있다. 본 이슈브리프는 설명을 더 많이 제공하는 것이 반드시 소비자의 긍정적인 반응으로 이어지는 것은 아니라는 점에 주목한다.
실증연구 결과, 추천 근거의 구체성을 높이는 것만으로는 구매의도나 플랫폼 태도가 일률적으로 개선되지 않은 반면, 추천에 활용된 데이터의 유형은 소비자 반응에 뚜렷한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 동일한 설명이라도 쇼핑 목적, 프라이버시 우려, AI 리터러시 등 이용자의 특성과 이용 맥락에 따라 다르게 받아들여질 수 있어, 획일적인 설명 기준보다 맥락에 맞는 설명 설계가 필요함을 강조한다.
이에 본 이슈브리프는 AI 추천 투명성 정책이 ‘더 많이’에서 ‘더 적정하게’로 전환될 필요가 있다고 제언한다. 플랫폼 서비스는 추천 사실과 활용 데이터에 대한 명확한 안내, 서비스 맥락과 이용자 특성에 적합한 설명, 정보의 확인·수정·거부 등 실질적인 이용자 선택권을 서비스와 이용자 특성에 맞게 적정하게 제공함으로써, 단순한 ‘정보 공개’를 넘어 이용자의 실질적인 이해와 선택권을 제고하는 방향으로 AI 투명성을 구현해야 한다고 강조한다.
