What Is AI Translation?

컴퓨터 기반 번역은 지난 50년 동안 전자 사전 변환부터 인공지능 기반의 번역 엔진까지 오랜 발전의 길을 걸어 왔습니다. 최근의 획기적인 기술적 발전을 통해 단어 단위의 번역을 아득히 뛰어넘는 번역 도구가 탄생했습니다. 문, 문법, 문맥을 이해하는 능력을 갖춘 AI는 복잡한 언어 번역을 웹사이트를 사용하는 것처럼 간단히 만들어 주었습니다.

AI 언어 번역 알아보기

자동화가 제조업을 변화시킨 것처럼, 생성형 AI가 다양한 사용자들에게 제공하는 간편한 번역은 번역 산업의 여러 측면을 변화시켰습니다. AI가 번역 산업에서 영향력을 발휘하는 이유 중 하나는 다양한 요구 사항을 해결하는 능력입니다. 일반 사용자의 경우, AI 텍스트 번역을 사용해 추가적인 검토가 필요하지 않은 간단한 번역 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 가벼운 번역 서비스에 해당하는 사용 사례로는 외국어로 작성된 제품 페이지를 이해하거나 비디오 클립의 전반적인 내용을 이해하는 것을 비롯한 다양한 사례들이 있습니다. 이러한 사례 중 대부분은 AI 번역이 없었던 시기에는 직접 사전에서 단어를 찾아보거나, 다른 사람의 도움을 요청해야 했거나, 아예 번역하려는 시도조차 하지 않았을 수도 있는 경우들이었습니다. 그러나 이제는 간편한 AI 번역이 번역에 대한 접근성을 크게 높여 주었습니다.

그러나 현 시점에서 법률 문서, 응급 상황 대응, 의료용 번역 등의 분야에서는 AI 번역을 전문 번역가 및 분야별 전문가를 위한 지원 도구로 사용하는 것이 가장 적절합니다. AI 번역은 간단한 번역을 간편하게 대량으로 처리해야 하는 경우에도, 보다 세부적인 번역을 더욱 빠르게 처리해야 하는 경우에도 모두 사용할 수 있는 도구입니다. AI 번역 기술을 사용하는 전문가들은 고도의 정확성이나 깊은 문화적 이해가 필요한 심층적인 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이는 디지털 및 원격 근무가 글로벌 경제를 재편하고 기업에서 더 많은 언어를 사용하게 된 지금 특히 중요한 역량으로 자리잡았습니다.

AI는 번역에 어떻게 사용되나요?

번역 알고리즘이 빠르게 개선되고 있지만, AI 번역 기술은 여전히 미션 크리티컬하지 않은 상황에 사용하기에 가장 적합합니다. 예를 들어 지나치게 복잡한 문장이나 내용이 포함되지 않은 텍스트를 빠르게 번역하고자 하는 경우, 학습 데이터가 많이 축적된 언어를 번역하고자 하는 경우 등에는 AI 번역이 매우 효과적입니다.

현재 AI 번역을 사용하는 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

• 일반 번역: AI 번역은 시간이 많이 걸리는 번역 방식을 사용할 필요 없이 외국어를 빠르고 쉽게 이해할 수 있는 방법을 제공합니다. 사용자가 콘텐츠의 전반적인 내용을 빠르게 이해하고자 하는 상황에 특히 유용합니다.
• 전문 번역가: AI는 전문 번역가들의 업무 방식을 변화시켰습니다. 고도의 정확성을 요하는 중요한 문서를 번역하는 경우 여전히 인간의 전문성이 필요합니다. 그러나 이제 전문 번역가는 AI와 함께 작업할 수 있습니다. 이제 번역 프로젝트에는 AI의 초벌 번역본이 사전 제공되고 전문가는 AI의 번역본을 편집합니다. 이는 IT팀에서 AI 자동화 도구로 소규모 작업을 처리하고 전문가는 보다 의미 있는 프로젝트에 집중하는 방식과 유사합니다. 법률 계약서, 안전 및 수리 지침, 의료 보고서 등은 분야별 인간 전문가가 AI를 사용해 번역하기에 적합한 텍스트입니다.
• 실시간 번역: 자막과 캡션을 사용하는 방송 또는 스트리밍 영상에서 AI 번역은 다양한 언어 사용자들을 위한 접근성을 넓혀 주는 실시간 번역 옵션을 제공합니다. 스트리머가 방송 플랫폼에 번역 플러그인을 추가하기만 하면 될 정도로 간단합니다.
• 웹사이트: 웹사이트는 AI 번역을 통해 적절한 수준의 정확도로 다국어 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 AI의 학습 데이터가 제한적인 언어의 경우에도 웹 사이트의 잠재 고객을 간단히 확장하고 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

AI 번역의 작동 방식은 무엇인가요?

AI 번역은 한 언어로 된 텍스트를 입력받아 번역 알고리즘을 통해 처리한 뒤 다른 언어로 번역한 텍스트를 출력하는 방식으로 작동합니다. 이같은 기본 프레임워크 내에 번역의 속도, 정확도, 깊이, 복잡성에 영향을 미치는 다양한 변형이 존재합니다. 현재의 AI 번역 시스템은 대량의 간단한 텍스트를 대량으로 번역할 수 있으며, 강력한 의미 검색 및 벡터 기능을 갖춘 클라우드 인프라에 번역 시스템을 구축하면 번역 프로세스를 빠르게 실행하고 번역물을 빠르게 얻을 수 있습니다. 그러나 언어는 복잡하고 역동적이므로 현 시점에서 가장 강력한 AI 번역 모델도 더 많은 상황에서 작동할 수 있도록 지속적으로 진화하며 발전하고 있습니다.

다음은 AI 번역 프로세스의 핵심 요소입니다.

• AI 번역의 머신러닝: 머신러닝 알고리즘은 문법, 구문, 문맥의 패턴을 이해하기 위해 종종 서로 다른 언어로 번역된 동일한 내용의 텍스트로 번역 모델을 훈련합니다. 머신러닝은 프로세스를 통해 지속적으로 학습하므로 모델은 시간이 지날수록 더욱 복잡한 번역을 처리하고 번역의 정확성과 효율성을 모두 향상시킬 수 있게 됩니다.
• 신경망의 역할: 신경망은 가장 널리 사용되는 AI 번역 유형인 신경망 기계 번역 프로세스의 기반이 되는 엔진으로서 핵심적인 역할을 수행합니다. 신경망은 패턴 인식 및 관계 평가와 같은 비선형 분석을 수행할 수 있으므로 구문 및 문맥과 같은 복잡한 번역 요소를 처리하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 자연어 처리: 복잡한 AI 번역 모델은 단어와 구문을 토큰화하고, 해당 토큰을 벡터로 인코딩하고, 해당 벡터를 다른 언어로 디코딩하는 프로세스를 사용합니다. 자연어 처리(NLP)는 토큰화 프로세스를 위한 메커니즘을 제공합니다. NLP를 사용하면 모델이 문법 구조(예: 명사 또는 동사), 음절, 구, 이름, 감정 분석 등의 형태로 텍스트와 음성을 이해할 수 있으므로 벡터 인코딩을 적용할 때 정확성이 향상됩니다.
• 데이터 훈련 및 언어 쌍: 언어 쌍은 AI 번역 모델의 시작점과 끝점을 입력 언어 및 출력 언어 형식으로 제공합니다. 이러한 언어 쌍에 대한 데이터 훈련은 일반적으로 동일한 내용의 텍스트의 서로 다른 번역본을 바탕으로 단어, 구절, 구문 간의 상관 관계를 구축하는 방식으로 이루어집니다. 서로 다른 언어로 번역된 텍스트는 선별된 훈련용 텍스트, 전문 번역본, 또는 출판된 작품의 번역본 등을 사용할 수 있습니다.

AI 번역의 유형

다양한 수준의 복잡성과 기능을 갖춘 여러 AI 번역 기술이 출시되어 있습니다. 번역의 정확도와 범위는 LLM의 유형에 따라 달라지는 경우가 많습니다. 그리고 모델의 속도와 확장성은 필요한 처리 능력 및 리소스에 따라 달라집니다. 따라서 기업은 목표 및 리소스를 고려해 어떤 유형의 AI 번역을 사용할지 결정해야 합니다. 예를 들어 생성형 AI 모델은 문맥과 뉘앙스를 더 잘 이해하지만 더 많은 처리 리소스가 필요합니다.

가장 일반적인 AI 번역 유형은 다음과 같습니다.

• 규칙 기반 AI 번역: 가장 기본적인 유형의 AI 번역은 단어 단위 번역과 문법 규칙을 함께 활용합니다. 이 프로세스는 고급 프로세스가 아닌 이분법적인 규칙을 따르므로 기술적으로는 정확하지만 문법적으로는 어색할 수 있는 번역을 생성하는 경향이 있습니다. 짧은 구문, 간단한 문장의 경우 규칙 기반 번역이 잘 작동합니다. 그러나 좀 더 복잡한 문장의 경우 번역 후 사후 편집이 번역 프로세스의 중요한 부분으로 자리잡을 수 있습니다.
• 통계적 AI 번역: 규칙 기반 번역보다 더 발전된 방식인 통계적 AI 번역은 대량의 언어 데이터를 학습한 머신러닝을 사용합니다. 이러한 모델은 단어 단위가 아닌 구문 번역에 중점을 두는 경우가 많습니다. 구문은 학습 데이터의 참조 자료에 기반한 통계적 가능성에 따라 채워집니다. 이러한 모델에는 문맥이나 문화적 뉘앙스가 적용되지 않으므로 추가 검토를 요하는 정확도 문제가 발생할 수 있습니다.
• 신경망 기계 번역(NMT): NMT는 현재 AI 번역의 표준입니다. NMT에 사용되는 신경망은 인간의 뇌가 작동하는 방식과 유사한 방식으로 언어 데이터를 처리합니다. NMT에 구문을 입력하면, NMT는 해당하는 단어들을 원래 언어의 벡터로 인코딩하고, 번역문의 언어로 벡터를 디코딩하는 방식으로 작동합니다. 신경망은 이와 같은 과정을 통해 구문과 문법의 복잡성을 평가하며 단어 간의 관계를 검토할 수 있습니다. NMT 모델은 번역 과정을 최적화할 수 있는 네이티브 벡터 데이터베이스 기능이 탑재된 클라우드에서 가장 빠르게 쿼리를 수행하고 번역물을 도출할 수 있습니다.
• 하이브리드 모델: 번역 프로젝트는 경우에 따라 여러 가지 방법을 결합해 속도 및 정확도를 극대화할 수 있습니다. 일반적인 조합은 1차적으로 규칙 기반 번역을 수행한 뒤 통계적 AI 번역 등의 발전된 방식으로 번역물을 다듬는 것입니다. 그러나 하이브리드 모델을 사용하면 문구가 두 번 번역되므로 추가 검토가 필요한 두 번의 단계를 거치는 동안 정확도가 하락할 위함이 있습니다.

기업용 AI 번역의 이점

AI 번역은 기업에 내부 및 외부적으로 다양한 도움을 줍니다. 기업은 AI 번역을 활용해 인력 관리 및 고객 기반의 글로벌화에 더욱 빠르게 적응하고 커뮤니케이션 및 운영 관련 요구 사항을 간소화할 수 있습니다. 기업용 AI 번역의 가장 일반적인 이점은 다음과 같습니다.

• 비용 절감: 기업은 AI 번역을 통해 다국어 전문가를 추가로 고용하지 않으면서도 언어 역량을 확장할 수 있습니다. 이제 번역팀은 복잡하거나 위험성이 높은 번역에 집중하고 간단하고 위험도가 낮은 번역은 AI로 처리함으로써 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
• 시간이 지날수록 정확도 향상: AI 번역 모델의 정확도는 알고리즘이 처리하는 번역량이 많아질수록 자연스럽게 향상됩니다. 모든 쿼리는 AI 모델이 학습하고 개선할 수 있는 기회이며 AI 번역 모델을 엔터프라이즈 규모로 사용하면 번역물을 세분화해 일관성을 높이고 정확도를 개선할 수 있습니다.
• 언어 간 확장성: AI 번역 도구가 내장된 운영 플랫폼은 필요성 및 솔루션 가용성에 따라 더 많은 언어를 처리하기 위해 확장할 수 있습니다. 네이티브로 통합되든 플러그인으로 추가되든, 더 많은 언어를 통해 날로 다양해지는 인력 및 고객을 위한 더 나은 커뮤니케이션을 지원합니다.
• 속도 및 효율성: 직원 구성 및 고객층이 모두 글로벌화되고 있는 현재 번역은 운영, 고객 서비스를 비롯한 기업의 여러 부분에 영향을 미칠 수 있습니다. AI 번역으로 언어 간 격차를 해소해 업무를 신속하게 진행하고 다국어를 구사하는 직원은 더 복잡한 상황에 투입할 수 있습니다.

기업용 AI 번역 사용 사례

얼마 전까지만 해도 번역은 일부 기업만이 수행하는 작업이었습니다. 그러나 원격 근무의 증가, 다변화하는 고객 기반, 글로벌 경제화 등으로 인해 빠르고 비용 효율적인 번역 도구에 대한 기업의 수요가 높아지고 있습니다. AI 번역을 사용하면 고객 서비스 플랫폼의 통합 언어 옵션, 웹 기반 도구를 통한 빠르고 간단한 번역을 비롯한 다양한 방법으로 그와 같은 수요를 수월하게 충족할 수 있습니다. 다양한 기업용 AI 번역 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 에너지 및 유틸리티: 에너지 및 유틸리티 기업은 AI 번역을 통해 다양한 커뮤니티, 내부 운영, 다국어 공급업체 등에 대한 서비스 개선과 같이 다른 고객 대면 기업과 유사한 이점을 누릴 수 있습니다. 또한 지역 환경 관련 커뮤니케이션, 규제 변화, 유해물질 배출 또는 전력망 문제 관련 메시지 등을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
• 금융 서비스: 금융 서비스 제공업체는 다양한 고객 기반을 보유하고 있으며, 여러 국가의 이해관계자들과 파트너십을 맺고 있는 경우가 많습니다. AI 번역은 지사 간 커뮤니케이션, 고객 서비스 향상, 보고서 작성 등 금융 업계의 글로벌 운영에 필요한 모든 요소를 지원합니다. 특히 규제 준수 신고 서류, 고객 명세서, 기타 문서 등 표준화된 자료와 관련된 작업의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
• 정부 및 공공 부문: 미국의 차량관리국, 국세청 등의 정부 기관은 다양한 배경을 가진 다국어 사용자들과 관련된 업무를 처리해야 합니다. AI 번역은 커뮤니케이션 및 고객 서비스를 위한 다국어 챗봇, 외국어 이메일 번역과 같은 간단한 지원 경로를 제공합니다.
• 보건의료 및 생명과학: AI 번역은 아직 고도의 의학적 커뮤니케이션을 지원할 수는 없지만 고객 서비스, 제품 설명서, 임상 관련 문서 등과 관련된 작업의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 보건의료 및 생명과학 분야에서는 관련 자료들의 민감한 특성을 고려하여 인간의 감독과 편집을 거쳐야 하는 초벌 번역 도구로 AI를 사용하는 것이 가장 적절한 경우가 많습니다.
• 제조 및 공급망: AI 번역은 글로벌 소싱 및 배송을 지원해 제조 및 공급망 프로세스 효율성을 빠르게 개선할 수 있습니다. AI 번역을 활용하면 상태 업데이트, 문제 또는 지연 알림, 물류 커뮤니케이션, 품질 관리 등의 작업을 국경과 언어를 초월해 수행하고, 모든 사람이 동일한 정보를 빠르게 공유할 수 있는 경로를 제공할 수 있습니다.
• 통신: 통신사는 광범위한 고객들에게 서비스를 제공하며, 국제적인 네트워크를 보유 중인 경우도 있습니다. AI 번역은 비즈니스 및 기술과 관련된 내부 및 외부 커뮤니케이션을 모두 지원하고, 문서화 작업 및 고객 지원 콘텐츠에 관한 번역을 제공합니다.

AI 번역 대 인간 번역

AI 번역은 빠르게 발전 중인 기술이지만 AI 번역과 인간 번역 사이의 격차가 여전히 존재하는 분야도 있습니다. 그러한 격차를 해소하기 위해 번역 업계는 AI 번역의 이점을 활용하면서도 특정 사용 사례와 관련해서는 여전히 인간 번역가를 활용하는 방식으로 전환하고 있습니다.

주요 차이점

• 정확성: 언어는 단어, 구문, 문법의 조합이며 번역의 정확도 역시 해당 조합에 좌우됩니다. 언어를 구성하는 요소들을 계측하고 합성하기 위한 대규모 언어 모델의 지식 기반은 영어와 같이 사용 빈도가 높은 언어인 경우 그만큼 방대하지만, 사용 빈도가 낮은 언어인 경우 사용 가능한 훈련 데이터가 부족할 수도 있습니다. 의료 또는 법률 번역과 같이 높은 정확도를 요하는 주제는 정확성을 보장하기 위한 추가 검토가 필요할 수도 있습니다.
• 문화적 맥락: 번역물은 정확해야 하지만 문화적 민감성에 대한 고려도 담겨 있어야 합니다. 일반적인 규칙으로 간단히 해결할 수 있는 유형의 문화적 민감성도 있지만, 지역 및 문화적 선호도와 관습에 대한 섬세한 이해가 필요한 유형의 문화적 민감성도 있습니다. 특히 훈련 데이터가 제한적인 언어인 경우 문화적 민감성 관련 문제에 대한 분야별 전문가의 추가적인 검토가 도움이 될 것입니다.
• 긴 내용: AI는 문장 또는 문서 단위의 긴 콘텐츠를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 문장 단위에서는 구조, 표현, 문법 등으로 인해 긴 문장의 세부적인 내용이 손실될 수 있습니다. 문서 단위에서는 구조와 흐름의 일관성을 유지하지 못하거나 반복되는 단어, 상호 참조를 비롯해 원본 텍스트를 구성하는 중요한 요소들을 놓칠 수 있습니다. LLM 개발자들이 그와 같은 상황을 해결하기 위해 모델의 기능을 개선하고 있지만, 긴 문서를 번역해야 하는 기업인 경우 인간의 개입이 더 많이 필요할 수 있습니다.
• 속도: AI 번역은 인간보다 훨씬 빠르게 텍스트를 처리할 수 있습니다. 의료, 법률 또는 안전상의 악영향을 미치지 않는 간단한 번역의 경우 AI 번역이 적합한 선택일 수 있습니다.
• 소수 언어: 소수의 인구가 사용하는 언어는 영어, 중국어 등의 언어에 비해 훈련 데이터가 훨씬 적습니다. 따라서 그러한 언어의 AI 번역물의 정확도는 크게 떨어집니다. 이는 사용자가 적은 언어인 경우 해당 언어에 능통한 인간이 번역 작업에서 우위를 점한다는 것을 의미합니다.
• 문체: 각 문서에는 저널리스트가 의도적으로 사용하는 문체와 같은 개인적인 것, 과학 논문이나 의학 저널과 같이 산업에 기반한 것 등의 고유한 문체가 사용됩니다. AI 번역은 문장의 의미를 정확하게 해석할 수 있지만 의도적으로 사용된 문체를 번역문에 재현하는 데는 어려움을 겪을 수 있습니다. 마찬가지로 일반적인 표현이 포함된 제품명, 제목 등의 고유명사는 문서나 웹페이지의 특수한 서식과 마찬가지로 번역 도구에 혼란을 줄 수 있습니다. 이러한 경우 인간 번역가의 추가적인 검토를 통해 오류를 방지할 수 있습니다.

대규모 텍스트 분석 및 기계 번역 수행하기

Oracle Cloud Infrastructure(OCI) Language는 대규모 텍스트 분석 및 기계 번역을 수행해야 하는 기업에게 애플리케이션에 통합할 수 있는 강력하고 효율적인 도구를 제공합니다. 100개 이상의 언어에 대한 감성 분석, 30개 이상의 언어 간 번역을 지원하는 OCI Language는 추가적으로 커스터마이제이션할 수 있는 안전한 애플리케이션 지원 모델을 제공합니다.

AI 번역은 커뮤니케이션 장벽을 허묾으로써 개인 및 기업의 정보 공유, 국제적 협업, 무역, 문화 교류 등에 기여합니다. 아직 인간 번역가의 섬세함에는 미치지 못하지만, 탁월한 속도 및 확장성을 바탕으로 대량의 텍스트의 신속한 번역과 실시간 커뮤니케이션을 지원합니다.

AI 번역 FAQ

AI 번역이란 무엇이고 기존의 번역 방법과는 무엇이 다른가요?

AI 번역은 AI 모델을 사용해 텍스트를 번역하는 컴퓨터 기반 프로세스를 의미합니다. 기존에는 이중 언어를 구사하는 사람이 텍스트를 검토하고 체계적으로 다른 언어로 번역했습니다. 이러한 방법은 느리고 힘들 때도 있지만 문화적 맥락과 같은 변수에 대한 인간 번역가의 분야별 전문성을 반영할 수 있으며 일반적으로 매우 정확합니다. AI 번역은 보다 효율적인 번역 프로세스를 지원하는 자동화된 대량 번역을 제공하지만 현 시점에서 고도로 기술적이거나 민감한 텍스트인 경우에는 여전히 인간 번역가가 필요합니다. AI 번역은 간단하고 짧고 위험도가 낮은 사용 사례에 적합한 선택입니다.

AI 번역을 통해 가장 많은 이점을 얻을 수 있는 산업은 무엇인가요?

다국어를 사용하는 고객, 파트너사, 인력 등을 보유한 거의 모든 산업이 AI 번역의 이점을 누릴 수 있습니다. AI 번역은 이해당사자 간의 커뮤니케이션을 신속하고 정확하게 처리할 수 있는 방법을 제공합니다. 복잡하고 민감한 주제에 대한 번역이 필요한 산업에서는 AI 번역기를 활용해 작업할 수 있는 인간 전문가에 대한 수요가 계속해서 유지될 것입니다.

AI 번역은 인간 번역에 비해 얼마나 정확한가요?

번역 작업에는 콘텐츠의 길이와 복잡성, 언어의 인기도, 문화적 뉘앙스, 주제의 민감성, 문체에 담긴 의도 등 여러 가지 동적 변수가 개입하므로 AI와 인간 번역가의 정확도를 명확히 비교하기는 어렵습니다. 또한 AI 모델의 번역 훈련은 언어마다 사용 가능한 훈련 데이터의 양, 사용되는 번역 기법의 유형 등 다양한 요인의 영향을 받습니다. AI 번역과 인간 번역을 비교하는 간단한 방법은 AI 번역은 현재 빠르게 발전하고 있으며 특정한 주제 및 언어에 대해서는 매우 신뢰도 높은 번역물을 생성할 수 있다는 사실을 염두에 두고 바라보는 것입니다. 그러나 정확성, 민감도가 중요한 주제의 경우 인간 번역가의 최종 검토가 필요할 수 있습니다.