알고리즘 계급사회 — 알고리즘 점수가 인간의 사회적 지위를 규정하는 구조

1. 알고리즘 점수의 확산과 보이지 않는 사회 계급의 형성

 사람은 오랫동안 출신·직업·경제력·학력 같은 요소로 사회적 위치가 결정되는 구조 속에서 살아왔다. 하지만 현대 사회는 이러한 전통적 구조를 넘어, 알고리즘 점수가 사람의 사회적 지위를 결정하는 새로운 형태의 계급을 만들어내고 있다. 기업과 기관은 이미 사람의 행동 데이터를 기반으로 신뢰 점수·융자 점수·고객 점수·리스크 점수를 생성하고 있으며, 이 점수는 개인의 기회와 선택에 직접적 영향을 미친다.
 알고리즘 점수는 명목상 객관적 지표처럼 보이지만, 실제로는 특정 데이터 패턴을 선호하는 알고리즘적 편향이 내재되어 있다. 예를 들어 소비 패턴이 일정해야 높은 점수를 받는 금융 시스템, 특정 언어 패턴을 가진 사람을 높은 고객 가치로 분류하는 서비스 모델, 움직임의 규칙성을 건강 지수로 해석하는 보험 알고리즘 등이 대표적이다. 사람의 삶은 원래 비정형적이고 변화가 많지만 알고리즘은 이러한 다양성을 정형화된 점수로 환원해 버린다.
 이 과정에서 사람은 자신도 모르게 알고리즘 기준에 적합하게 행동하려는 압박을 받게 된다. 점수가 중요한 사회에서는 점수를 높이기 위한 가짜 행동, 피상적 기록, 알고리즘의 눈에 잘 보이기 위한 자기 검열이 늘어난다. 결국 사람은 자신의 진짜 삶이 아니라, 알고리즘이 선호하는 방식에 맞춰 자신을 조정하는 ‘점수 최적화된 인간’으로 변한다.
 이렇게 형성된 점수 구조는 겉으로는 공정해 보이지만 실제로는 불평등을 고착시키고, 사회 전체를 점수 기반 계급으로 나누는 숨겨진 신분제로 작동한다. 알고리즘은 객관적이지 않으며, 기술의 권력을 가진 집단이 설계한 기준을 사회 전체에 강요하게 된다.

 

 

2. 알고리즘 점수 기반 차별과 계급 구조의 심화

 알고리즘 계급사회에서 가장 큰 문제는 점수가 단순한 평가가 아니라 기회를 배분하는 기준이 된다는 사실이다. 기업과 정부는 효율성을 이유로 점수를 활용하지만, 결과적으로 점수는 개인의 가능성을 제한하고, 과거의 기록이 미래를 규정하는 폐쇄적 구조를 만든다. 예를 들어 대출 알고리즘이 낮은 점수를 가진 사람에게 금융 기회를 차단하면 그 사람은 경제적 성장을 통해 점수를 회복할 기회조차 얻지 못한다. 건강 점수가 낮으면 보험료가 증가하거나 보장 범위가 제한되고, 이동 패턴 점수가 낮다면 차량 대여·택시 호출 서비스에서 불이익을 받을 수 있다. 심지어 일부 국가는 사회적 신뢰 점수가 낮은 시민에게 비행기·기차 이용을 금지하는 사례도 등장했다.
 이 구조는 데이터를 많이 가진 사람과 그렇지 못한 사람을 구분하며, 안정적인 패턴을 가진 사람과 불규칙한 생활을 가진 사람 사이에 보이지 않는 벽을 만든다. 알고리즘은 불규칙한 행동을 위험으로 분류하기 때문에, 생활이 안정적이지 않은 사람일수록 불리한 점수를 받을 가능성이 커진다.
 더 큰 문제는 알고리즘 점수가 계급화될수록, 중산층 이하 계층은 자신의 점수를 올리기 위해 알고리즘 친화적 행동을 강요받는다는 점이다. 사람은 자신의 성향과 선택을 희생하면서까지 점수를 맞추려 하고, 점수를 조금이라도 떨어뜨릴 수 있는 행동을 피하게 된다. 인간의 자유는 점수에 종속되고, 점수는 계급을 공고히 한다.
 이 과정에서 사회는 점수 상위 계층과 하위 계층으로 나뉘며, 경제적 계급보다 더 거대한 알고리즘 계급이 등장한다. 이 계급은 법적으로 보이지 않지만 사회적으로는 매우 강력하게 작동하며, 개인의 미래를 은밀하게 결정한다.

 

3. 알고리즘 계급을 막기 위한 DID 기반 점수 통제 구조

 알고리즘 계급사회가 심화되지 않기 위해서는 사람의 데이터 흐름과 알고리즘 점수가 개인의 통제 아래 있어야 한다. 이때 DID는 단순한 인증 기술이 아니라, 알고리즘 점수가 사회적 지위를 결정하지 못하도록 통제하는 반(反)계급 인프라로 작동한다. DID는 점수 생성 과정·사용 과정·검증 과정의 모든 단계를 투명하게 만들고, 개인 중심으로 재배치한다.

 

 이 모델에서 핵심이 되는 원칙은 다음과 같다.

 

① 점수 생성 투명성(Score Transparency)

AI가 어떤 데이터로 어떤 기준으로 점수를 산출했는지 DID 기반 프로토콜로 자동 공개.

② 점수 사용 동의권(Score Consent Right)

기업·기관이 점수를 활용하기 위해서는 개인의 DID 서명 승인이 필수.

③ 점수 오류 정정권(Score Rectification)

알고리즘이 잘못된 데이터를 기반으로 점수를 생성할 경우 즉시 수정 요구 가능.

④ 점수 삭제권(Score Erasure Right)

특정 점수 기록을 지우거나, 점수의 장기 저장을 금지하는 기능.

⑤ 비점수 평가권(Non-Scoring Right)

개인은 점수 기반 평가를 거부하고, 대체적 평가 방식을 선택할 수 있는 권리.

 

 이러한 구조는 알고리즘이 사회적 지위를 규정하는 것을 원천적으로 차단한다. DID 기반 통제가 적용되면, 기업은 점수를 기준으로 사람을 차별할 수 없고, 점수는 절대적인 신분 지표가 아니라 ‘참고 정보’ 수준으로만 사용된다.
 또한 DID는 점수 자체의 신뢰성을 보장하기 때문에 알고리즘 조작·점수 변조 등 불공정 요소가 대폭 줄어든다. 알고리즘 계급사회가 인권을 침해하는 구조라면, DID 기반 통제는 그 계급 구조를 무력화하는 디지털 평등 인프라가 된다.

 

4. 알고리즘 계급사회가 가져올 미래와 인간 자유의 재구성

 알고리즘 계급사회가 지속되면 사람의 존재 방식은 점수 중심으로 재편된다. 점수가 좋은 사람만 기회를 얻고, 점수가 낮은 사람은 사회적 이동의 가능성이 차단된다. 이 구조는 인간의 다양성을 파괴하고, 사람을 통제 가능한 패턴으로만 해석하는 매우 비인간적인 사회로 이어진다.
 그러나 DID 기반 구조와 점수 통제권이 확립되면 미래 사회는 다른 방향으로 움직일 수 있다. 사람은 점수를 위해 행동하는 존재가 아니라, 자신의 선택을 기준으로 삶을 설계하는 주체로 복귀한다. 기업은 점수 중심의 차별적 모델을 유지할 수 없고, 국가는 점수 기반 감시 체계를 강화하기 어렵다. 이 변화는 단순히 기술적 전환이 아니라, 인간 자유의 본질을 회복하는 과정이다. 미래 사회의 자유는 점수가 없는 상태가 아니라, 점수가 사람을 규정하지 않는 상태를 의미한다.
 알고리즘 계급사회가 보여주는 위험은 기술이 인간을 평가하는 순간, 인간은 기술의 기준에 종속될 수밖에 없다는 점이다. 반면 DID 기반 통제는 기술을 인간이 다루는 방향으로 재배치하며, 인간이 주체성을 잃지 않도록 새로운 사회적 기준을 만든다.
 결국 알고리즘 계급사회는 기술이 만들어낸 가장 정교한 차별 구조이며, 이를 극복하는 유일한 방법은 인간의 데이터와 점수에 대한 완전한 자율성을 확보하는 것이다. 이 원칙이 지켜질 때만 데이터 문명은 인간의 존엄을 유지할 수 있다.