알고리즘 추천이 지워버린 나의 숨은 취향 선택지들
추천 알고리즘의 예측 정확도가 높아질수록 이용자는 익숙한 것만 반복 노출되어 새 취향을 배울 기회를 잃고, 노출되지 않은 선택지는 데이터에 남지 않은 채 사라진다.
#주의력 경제
오프라인이라는 럭셔리함
세대 순서가 뒤집힌 오프라인 회귀 운동을 사치·계급·제도화의 관점에서 감사하며, 접속하지 않을 자유가 설계의 기본값이 되어야 하는 이유를 짚는다.
리허설 세대 (The Rehearsal Generation)
어려운 대화를 앞두고 챗봇으로 미리 연습하는 사람들이 늘면서, 리허설이 회피를 줄이는 동시에 신뢰의 기준을 메시지 내용에서 작성 주체로 옮기고 있다.
브라우저 안의 AI에서, AI 안의 브라우저로
Claude Code 인앱 브라우저를 계기로 살펴본, 에이전틱 웹이 광고·트래픽·발행자 보상 구조를 어떻게 재작성하는지에 대한 분석.
