미래 사회에서 추천시스템 기술의 전망과 정책적 과제

소개

"미래 사회에서 추천시스템 기술의 전망과 정책적 과제"에 대한 내용입니다.

목차

1. 서론

2. 본론
(1) 추천시스템 기술 발전의 흐름과 미래적 의의
(2) 인공지능과 빅데이터 융합이 이끄는 추천시스템의 고도화
(3) 맥락 인식(Context-aware)과 감정 기반 추천 기술의 부상
(4) 멀티모달 데이터와 초개인화(Hyper-personalization) 시대의 도래
(5) 추천시스템의 사회적 영향과 잠재적 위험
(6) 필터 버블, 사회적 양극화, 다양성 저해 문제
(7) 정책적 과제: 알고리즘 투명성, 공정성, 개인정보 보호
(8) 글로벌 규제 환경과 국가 간 협력 필요성

3. 결론

4. 참고문헌

본문내용

1. 서론

추천시스템은 전자상거래, 미디어 스트리밍, 소셜미디어, 교육, 의료 등 다양한 산업 영역에서 핵심적인 역할을 담당해왔다. 초기에는 단순히 사용자의 과거 행동을 기반으로 콘텐츠를 제시하는 수준이었으나, 최근에는 딥러닝, 강화학습, 대규모 언어모델(LLM) 등 첨단 인공지능 기법과 결합하면서 고도화된 형태로 진화하고 있다. 미래 사회에서 추천시스템은 단순한 기술적 도구를 넘어 인간의 선택 구조, 사회적 가치, 민주적 질서에 깊은 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이에 따라 기술 발전의 전망과 함께 정책적 과제를 논의하는 것이 중요하다.

2. 본론

(1) 추천시스템 기술 발전의 흐름과 미래적 의의

추천시스템은 협업 필터링, 콘텐츠 기반, 하이브리드 모델을 거쳐 딥러닝 기반 초개인화 시스템으로 발전해왔다.

참고자료

· Adomavicius, G., & Tuzhilin, A. [2005]. "Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey of the State-of-the-Art and Possible Extensions". IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 17(6), 734–749.
· Zhang, S., Yao, L., Sun, A., & Tay, Y. [2019]. "Deep Learning Based Recommender System: A Survey and New Perspectives". ACM Computing Surveys, 52(1), 1–38.
· Helberger, N. [2019]. "On the Democratic Role of News Recommenders". Digital Journalism, 7(8), 993–1012.
· 김유진. [2021]. <추천 알고리즘과 사회적 가치>. 한국정보사회학회.
· 박성민 기자. [2023]. <미래 사회, 추천시스템의 윤리와 규제>. 중앙일보.