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번역은 인공지능의 등장으로 새로운 시대로 접어들고 있습니다. 딥러닝을 기반으로 한 AI를 사용하면 다른 언어로 번역할 콘텐츠를 미리 잘라서 작업 속도를 높일 수 있습니다. 다양한 기능을 갖춘 번역 프로그램은 특정 요구에 적응할 수 있다는 장점도 있습니다. 이 기사를 통해 자세히 알아보세요.
인공지능으로 번역 자동화 가능
번역 전용 인공지능이 본격적인 붐을 일으킨 것은 2018년부터다. 올해부터 자동화 덕분에 사용 가능한 기술이 한 단계 더 발전했습니다. Reverso의 창립자인 Theo Hoffenberg에 따르면 번역가의 직업에 혁명을 일으킬 정도로 애플리케이션이 훨씬 더 자율화되고 있습니다. 이제 많은 사이트에서 출판물을 사용자의 언어로 즉시 번역할 수 있습니다. 특히 10억 명의 회원을 보유한 소셜 네트워크인 페이스북의 경우가 그렇습니다.
기계 번역이 일반적이지만 이는 여전히 빙산의 일각입니다. 이 분야의 전문가에게는 또 다른 과제가 남아 있습니다. 개발자는 보다 만족스러운 결과를 얻으려면 현재 사용 가능한 도구를 조정해야 합니다. 품질 격차는 첫 단어부터 명백합니다. 문자 그대로의 번역은 사용자를 오해할 정도로 문장의 의미를 변형합니다. 전문가들은 영어-프랑스어 번역이 다른 언어 번역에 비해 상대적으로 우위에 있다고 믿습니다. 이는 특히 프랑스 인공지능 덕분이다.
특정 작업을 위한 전문 애플리케이션
인공지능은 머신러닝을 기반으로 합니다. 컴퓨터 프로그램은 참조 문서를 고려하여 작업을 수행합니다. 이것이 대부분의 자동 번역기가 직업의 특정 요구에 맞게 개발되는 이유입니다. 법률 회사, 여행사 및 금융 기관에는 각자의 기대치가 있습니다. 사용되는 용어의 선택과 언어 수준은 활동에 따라 다릅니다. 따라서 일부 프로그램은 법률 분야에 전념하는 번역가가 됩니다. 다른 사람들은 건강에 더 중점을 둡니다.
개발자는 주로 국가별 번역 도구 작업을 합니다. 예를 들어 괴테의 언어로 문서를 분석하려면 독일어 번역가에게 문의해야 합니다. 중국어나 러시아어도 마찬가지다. 신흥 국가에는 각자의 전문 분야를 갖춘 AI 기반 번역가가 여러 명 있을 수 있습니다. 부문 모니터링을 담당하는 통신 기관은 여러 도구를 사용합니다. Six Continents가 개발한 알고리즘과 마찬가지로 최종 독자의 요구 사항도 최소한으로 유지됩니다. 불행하게도 자동번역기의 확산은 품질을 저하시키는 경향이 있습니다.
인간 번역가와 AI의 하이브리드화
현재까지 육혈 번역기는 인공지능에게 양보할 준비가 되어 있지 않습니다. 컴퓨터 프로그램의 컴퓨팅 능력이 무엇이든 인간과 인간의 380억 개의 뉴런은 여전히 필수적입니다. 전문가는 전문적인 용도로 콘텐츠를 번역할 때 결과가 관련성이 있는지 확인합니다. 특정 영역에서는 번역 후 텍스트를 교정하는 데 두 사람이 필요합니다. 이러한 예방 조치는 영어가 여전히 가장 많이 사용되는 과학 기술 세계에서 불가피합니다. 현재 제약업계뿐 아니라 금융계에서도 비슷한 관행이 나타나고 있다. 모든 경우에 콘텐츠는 확인되기 전에 인공 지능에 의해 자동으로 번역됩니다. 전문가들은 하이브리드 업무에 대해 이야기합니다.
인공지능이 증강 번역을 만들어 변화를 가져오고 있습니다. 문맥에 따라 용어를 선택한 번역입니다. 이러한 자동화의 발전으로 시간이 절약됩니다. 30~50% 더 빠르며 상당히 관련성이 높은 작업을 제공합니다. Reverso Documents 도구는 이 방향에서 가장 많이 인용되는 예 중 하나입니다. 통계적으로 온라인 소프트웨어는 접근성 덕분에 시장을 지배하지만 무엇보다도 무료라는 특성 때문에 시장을 지배하고 있습니다. 이러한 프로그램은 사용자에게 결과 텍스트가 신뢰할 수 있는지, 즉 원본의 의미에 충실한지 확인하도록 요청합니다.
알고리즘으로 사전 번역된 베스트셀러
많은 도서 출판사는 요청한 작품을 여러 언어로 번역하기 위해 인공 지능을 사용합니다. 이러한 전문가의 경우 번역을 담당하는 사람이 더 많습니다. 그러나 컴퓨터 프로그램의 도움은 여전히 환영받습니다. 기계 학습을 사용하면 법률, 의료 또는 기타 참고 자료를 비교적 쉽게 찾을 수 있습니다. 알고리즘은 검증된 추억이나 유사한 콘텐츠를 활용합니다. « 트랜스크리에이션 »으로 간주되는 것은 작가의 아이디어에 충실하는 방법입니다. 당연히 사후 편집 단계에서 이중 판독이 발생합니다.
트랜스크리에이션은 다국어 출판 분야에서 현실입니다. 그러나 다른 분야의 많은 기업들도 이를 활용하고 있습니다. 특히 상업 브랜드의 경우 더욱 그렇습니다. 따라서 마케팅 전용 블로그 게시물이나 사설은 여러 언어로 빠르게 번역됩니다. 인공 지능은 또한 신문과 국제 언론의 업무를 더 쉽게 만듭니다. 후자는 여러 방언으로의 사전 번역 덕분에 대상을 확대합니다. 과정이 끝나면 항상 편집장이나 출판 책임자가 자신의 모국어로 내용을 읽습니다. 그는 편집 라인이 존중되는지 확인합니다.
특정 영역에서는 사람의 개입이 여전히 권장됩니다.
감정은 컴퓨터 프로그램과 인간 사이의 실질적인 차이입니다. 각각의 번역은 용어 선택으로 인식할 수 있는 감정을 담고 있습니다. 원문에 충실하게 번역하려는 경향에도 불구하고 인공지능은 이런 특수성을 반영하지 못한다. 따라서 감정에 호소하는 데에는 인간의 개입이 불가피해진다. 사람들에게 필요성을 느끼게 하고 구매를 유도하는 것이 목적인 콘텐츠의 경우입니다. 정치적 연설도 이 범주에 속합니다. 반면 단순히 정보를 전달하는 데 필요한 경우에는 인공지능으로도 충분할 수 있습니다.
많은 노력에도 불구하고 자동번역의 문화적 적응을 고려하는 것은 여전히 어렵습니다. 즉, 같은 문구가 다른 나라에서는 여러 가지 의미를 가질 수 있습니다. 이 진미는 광고 및 마케팅을 포함한 특정 분야에서 더욱 두드러집니다. 판매와 관련된 모든 부문은 특히 발표가 이류적인 어조를 취하는 경우 메시지가 명확하도록 더욱 경계해야 합니다. 그런 다음 번역을 위한 인공지능의 능력에 따라 개입은 부분적, 전체적 또는 선택적 개입이 될 수도 있습니다.
현재 사용 가능한 AI 기술은 주로 일반
Google 번역과 같은 번역 엔진은 논쟁의 중심에 있습니다. 한편으로 전문가들은 이를 관련 솔루션으로 간주하지도 않습니다. 그들은 특정 영역에서 훨씬 더 전문화된 프로그램을 선호하기 위해 이러한 일반적인 도구를 사용하는 것을 선호합니다. 일반 대중은 온라인 제공업체나 오픈 소스 소프트웨어에 만족합니다. 이러한 옵션은 적어도 부분적으로는 무료라는 장점이 있습니다. 그럼에도 불구하고 가끔 번역이 필요한 경우에는 DeepL과 그 유사 제품으로 충분합니다. 역설적이게도 기업에서는 인공지능을 사용해 특정 작업에 맞게 훈련할 수 있는 알고리즘이 필요합니다.
더 효율적인 번역가의 존재는 아직 이 직업에 종사하는 인간에게 위협이 되지 않습니다. 이러한 전문가들은 마침내 턴키 서비스 범위를 확장할 수 있기 때문에 그 존재로부터 이익을 얻습니다. 어쨌든 머신러닝에는 시간이 걸립니다. 인간처럼 번역하도록 알고리즘을 훈련하려면 평균 20,000개의 표준 문장이 필요합니다. 고품질 작업이 필요한 경우 이 수치는 10배 증가합니다. 또한, 초기 텍스트는 흠잡을 데 없이 작성되어야 합니다. 간단히 말해서, 기업은 자신의 필요에 맞는 컴퓨터 프로그램이 있다고 생각하지만 지원 도구는 거의 개발되지 않았습니다. 그래서 번역을 에이전시에 맡깁니다.
인공지능을 활용한 번역은 어떤가요?
이 5가지 포인트로 AI가 번역에 적용되는 상황을 정리했습니다.
- 인공지능 덕분에 번역가-통역사의 역할은 더 이상 예전과 같지 않습니다. 이는 검증인 역할에 더 가깝습니다.
- 강력한 IT 도구는 처리량에 관계없이 작업을 빠르게 진행할 수 있는 가능성을 제공합니다. 이는 청구 가능하다는 사실을 정당화합니다.
- 특히 고품질 번역이 필요한 경우에는 사람의 개입이 여전히 필수적입니다. 특히, 알고리즘이 갖고 있지 않은 감성에 대한 작업이 필요합니다.
- 온라인 솔루션은 어느 정도 성숙해졌습니다. 하지만 무료 이용이 문제다. Google과 그 동류는 번역기에 복사하여 붙여넣은 콘텐츠를 기밀로 유지하겠다고 약속하지 않았습니다.
- 현재의 머신러닝 속도에서 다음 세대는 인간의 감성에 맞는 인공지능 번역의 혜택을 누릴 수 있을 것입니다.
