"취향까지 추론한다"..SKT, '설명하는 AI' 공개 - 포쓰저널

ICLR 2026서 ‘충돌 선호 최적화’ 논문 발표 일시적 클릭과 장기 선호 구분해 추천 정확도 개선 차세대 에이전트형 추천 시스템에 적용 추진 SK텔레콤이 고객의 일시적 클릭과 실제 취향을 구분하는 인공지능(AI) 추천 모델을 국제 AI 학회에서 공개했다. 단순히 많이 본 콘텐츠를 추천하는 방식에서 벗어나, 장기간 반복된 행동 패턴을 바탕으로 고객의 ‘진짜 선호’를 찾아내는 AI다. SK텔레콤은 28일 AI 분야 국제학회 ‘ICLR 2026’에서 고객의 실제 선호를 더 정교하게 식별하는 AI 추천 모델 논문을 발표했다고 밝혔다. ICLR은 NeurIPS, ICML과 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽힌다. 이들 학회에서 공개된 연구는 산업 현장 적용과 후속 기술 개발의 기준점으로 활용되는 경우가 많아 AI 기술 발전 방향을 보여주는 무대로 평가된다. 이번 논문의 핵심은 SKT가 자체 개발한 ‘충돌 선호 최적화(C-APO)’ 기술이다. 서로 상충하는 선호 신호를 구분해 고객이 실제로 원하는 상품이나 콘텐츠를 더 정확하게 추천하는 데 초점을 맞췄다. SKT는 고객이 오랜 기간 반복적으로 보여온 행동을 분석해 지속적으로 관심을 보인 취향을 ‘일관된 선호’로 본다. 반면 한두 차례 클릭했거나 우연히 조회한 서비스, 일시적 호기심에 따른 콘텐츠 이용은 ‘표면적 선호’로 분류한다. 모델은 표면적 선호와 일관된 선호가 같은 방향을 가리킬 때 학습 가중치를 높이고, 두 선호가 충돌할 때는 노이즈에 가까운 신호로 판단해 가중치를 낮춘다. 이를 통해 이용자 행동 이력 안에서 더 신뢰도 높은 신호를 골라내고 추천 정확도를 높이도록 설계했다. 예컨대 평소 로맨스 영화를 주로 보던 고객이 액션 영화를 한 번 시청했을 때, 기존 추천 시스템은 이후 추천 결과를 액션 장르 중심으로 바꿀 수 있다. SKT의 기술은 이런 일회성 반응과 장기 취향을 구분해 추천이 특정 행동에 과도하게 흔들리지 않도록 한다. 추천 결과를 설명할 수 있는 기반도 강화했다. SKT는 이번 모델이 어떤 상품이나 콘텐츠를 추천할지 정하는 수준을 넘어, 추천이 나온 이유를 보다 논리적으로 제시하는 데 활용될 수 있다고 설명했다. 추천 품질뿐 아니라 설명 가능성과 신뢰도를 높이는 기술로 확장될 수 있다는 의미다. 석지환 SKT AI/DT데이터담당은 “이번 기술은 고객의 실제 취향을 더 정확히 이해해, 더 신뢰도 높은 개인화 추천 경험을 제공하기 위한 기반 기술”이라며 “이번 ICLR 2026 논문 발표는 고객 경험을 AI로 고도화하는 SKT의 AI 전환에 의미 있는 이정표”라고 말했다. SKT는 이번 연구 결과를 에이전트 방식의 대고객 추천 시스템에 적용할 계획이다. 이 시스템은 고객의 이용 맥락을 해석하고, 추천 후보를 만들며, 최종 결과를 검증·조정하는 3단계 계층이 유기적으로 작동하는 구조다. AI 추천 기술은 전자상거래, 미디어, 통신, 금융 등 고객 접점이 많은 산업에서 활용 범위를 넓히고 있다. 개인화 추천이 고도화될수록 단순 정확도뿐 아니라 추천 기준의 투명성, 데이터 활용 방식, 결과 검증 체계가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 이번 기술은 AI 에이전트 경쟁과도 맞닿아 있다. 향후 추천 AI는 사용자가 무엇을 좋아하는지 맞히는 수준을 넘어, 왜 그것을 추천하는지 설명하고 필요하면 결과를 조정하는 방향으로 발전할 가능성이 크다. 개인화 추천이 정교해질수록 과제도 커진다. 장기 행동 데이터를 활용하는 만큼 개인정보 보호와 데이터 활용 범위에 대한 신뢰 확보가 필요하다. 또 반복된 취향만 강화할 경우 이용자가 새로운 콘텐츠나 상품을 접할 기회가 줄어드는 ‘필터 버블’ 문제도 함께 관리해야 한다. SKT의 이번 연구는 추천 AI가 ‘많이 본 것’을 따라가는 단계에서 ‘진짜 원하는 것’을 추론하는 단계로 이동하고 있음을 보여준다. 고객 접점이 많은 통신사가 AI 추천 기술을 서비스 전반에 적용할 경우, 개인화 경험의 품질과 신뢰성이 향후 경쟁력을 가르는 기준이 될 전망이다.