링크드인 알고리즘 논란, 여성 프로필을 남성으로 바꾸니 조회수가 238% 뛰었다고?

요즘 링크드인에서 콘텐츠 만들고 계신가요? 저도 스타트업 다니면서 자기PR 차원에서 가끔 글 써보려고 하는데, 생각보다 반응이 잘 안 나오면 ‘내 글이 문제인가’ 싶을 때가 있더라고요. 그런데 이게 다 우리 실력 탓만은 아닐 수도 있다는 흥미로운 실험 결과가 나왔어요.

지난 11월, ‘미셸’이라는 제품 전략가는 자신의 링크드인 프로필 성별을 여성에서 남성으로, 이름도 ‘마이클’로 바꿔봤거든요. 그녀는 팔로워가 1만 명이 넘는데, 팔로워 2천 명 뿐인 남편의 글과 비슷한 조회수만 받는 게 이상하다 느꼈대요. “유일한 큰 변수는 성별이었다”는 게 그녀의 결론이었고요.

이 실험은 #WearthePants라는 해시태그로 확산됐어요. 사업가 마를린 조이너 씨도 같은 실험을 했는데, 프로필 성별을 남성으로 바꾸자 하루 만에 게시물 조회수가 238%나 뛰었다고 해요. 그녀처럼 링크드인으로 비즈니스를 홍보하는 사람들에게는 이건 진짜 생존 문제일 수 있겠죠?

근데 진짜 신기한 건, 링크드인 측은 공식적으로 “알고리즘이 나이나 인종, 성별 같은 인구통계학적 정보를 콘텐츠 노출의 신호로 사용하지 않는다”고 부인했다는 점이에요. 그러니까 공식적으로는 ‘성별 차별’을 의도한 건 아니라는 거죠.

여기서 IT에 관심 있는 우리가 좀 알아야 할 개념이 나와요. 바로 ‘암묵적 편향(Implicit Bias)’이에요. 데이터 윤리 컨설턴트 브랜디스 마샬에 따르면, 링크드인 같은 플랫폼의 알고리즘은 수많은 수학적, 사회적 변수들이 동시에 작용하는 ‘복잡한 교향곡’과 같대요. 프로필 사진과 이름 변경은 그중 하나의 레버에 불과할 뿐이고요.

문제는 이 AI 모델을 훈련시킨 데이터와 사람이에요. 현재 주류 대형 언어 모델(LLM)들은 주로 백인, 남성, 서구 중심의 시각을 가진 사람들이 만든 데이터로 학습됐거든요. 결국 인간 사회에 존재하는 성별, 인종 편향이 AI의 훈련 데이터에 스며들고, 그 AI가 링크드인의 피드에 어떤 글을 보여줄지 결정하는 데 영향을 미칠 수 있다는 거죠. 마치 우리가 무의식적으로 가지고 있는 편견이, 코드 속에 그대로 담겨 버리는 느낌이에요.

솔직히, 링크드인만의 문제는 아닐 거예요. AI를 검색이나 콘텐츠 추천에 활용하는 모든 플랫폼이 마주한 근본적인 딜레미라고 봐요. 알고리즘은 복잡한 블랙박스라서, 정확히 무슨 기준으로 그런 결과가 나왔는지 우리는 알 수가 없거든요.

제 생각엔 이게 우리에게 던지는 질문은 꽤 명확해요. 디지털 공간에서의 ‘기회의 평등’은 어떻게 보장될 수 있을까요? 특히 직장인들의 디지털 명함이나 다름없는 링크드인에서 이런 논란이 제기된다는 건 더 의미가 깊다고 생각해요.

다음에 링크드인 피드를 스크롤할 때, 혹은 내 글이 생각만큼 반응이 없을 때 한번쯤 생각해보게 되네요. ‘이건 진짜 내 콘텐츠의 문제일까, 아니면 보이지 않는 알고리즘의 장막 때문일까?’ 하고요. 기술이 발전할수록, 그 기술을 만드는 인간의 윤리와 편향에 대한 고민은 더 깊어져야 할 것 같아요.

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원문: [TechCrunch](https://techcrunch.com/2025/12/12/ok-whats-going-on-with-linkedins-algo/)