인공지능 번역 어디까지 발전할까?

작년 이맘때 인공지능 '알파고(AlphaGo)'와 인간과의 바둑대결이 세간의 관심과 이목을 집중시켰다. 그런데 바로 어제, 인간 대 인공지능의 번역대결이 열렸다고 한다.

 

 

전문 번역사 4인 vs AI 번역기 3대 (구글번역기, 네이버 파파코, 시스트)

 

심사기준은 속도와 정확성.

 

채점 결과, 인간번역사가 압도적 우위를 차지하며 승리했지만 우리는 인공지능의 놀라우면서도 위협적인 성장 속도를 다시금 체감할 수 있었다.

 

한 번의 클릭으로 결과물을 내는 기계번역을 속도로는 따라갈 수 없지만, 기계번역의 정확성에서는 아직 뉘앙스와 문맥 이해력이 현저히 떨어져 AI에 큰 개선과제로 남았다. 특히 문학번역분야는 기본적으로 문장이나 문법이 좋지 않았다고 하니, 깊은 문학의 맛을 살리기엔 기계로는 아직 많이 부족해 보이는 건 사실이다.

 

승패가 확실히 구분되는 바둑과는 달리 번역은 그 경계선이 아주 모호하며 주관적이다. 이번의 승리로 인간번역사들이 마냥 마음을 놓을 수만은 없다. 왜냐하면 우리가 생각하는 것 이상으로 기계가 발전하는 속도는 빠르고 점점 더 놓은 정확도를 이뤄내기 때문이다. 그렇다면 그것을 어떻게 활용할 수 있는 지에 대한 방안을 하루 빨리 모색하는 게 필요해 보인다. 인간과 기계가 '보완하는 관계'를 어떻게 하면 만들 수 있을까? 그건 앞으로 계속 고민해보아야겠다.

 

특별히 내가 관심 있게 보고 있는 부분은 '문학 번역'이다. 이 분야는 언어만 잘한다고 해서 할 수 있는 분야가 아니다. 어떤 단어를 선택해 어떻게 표현했느냐에 따라 괜찮은 소설도 그 의미를 제대로 전달하지 못해 내쳐지는 경우도 있기 때문이다. 또한 그 나라의 문화나 역사를 이해해야 비로소 이상적인 번역이 가능하기에, '단어 대 단어' 번역을 하고 있는 기계번역을 무시했던 적이 있었다. 하지만 요즘의 기계번역이 이루어지는 원리에 대해 알고 나니, 기계번역을 결코 만만하게 봐서는 안되겠다는 것을 느꼈다.

 

이전까지의 기계번역은 단어를 하나하나 번역해 그것을 합쳐 문장을 완성하는 형식이었다고 한다. 하지만 최근에는, 인공 신경망 번역(NMT; Neural Machine Translation)에 머신 러닝(Machine Learning)과 빅데이터의 결합을 활용하여 문장이나 문단 단위로 번역이 이루어지고 있다. 기계 스스로 문맥을 파악하고 자기학습을 통해 점점 정확성이 향상되고 있는 것이다. 

 

언젠가는 인공지능이 사람의 삶 전반을 대체하는 게 아닌가 하는 마음이 들어 잠깐 무서워졌다.

 

하지만 이번 대결을 통해, 우리는 인간 통번역시장이 갖는 위협성이 아닌 '패러다임의 변화'에 좀 더 주목할 필요가 있는 것 같다. 기계가 발전하고 이미 많은 부분 우리 삶과 일이라는 영역에 도움을 주고 있는 만큼, 새로운 패러다임에 적응해 그것을 잘 활용하여 서로 윈윈할 수 있게 만드는 것이다.

 

그리고 그것과는 별도로, 통번역사나 언어를 배우는 학습자는 지금까지 해왔듯 우리의 방식대로 공부하고 발전시켜 나가야 할 것이다. 지금처럼 우리의 길을 걸으며 말이다.

 

 

NMT: 기존 기계 번역에 생물의 신경망, 특히 인간의 두뇌처럼 만든 통계학적 학습 알고리즘인 '인공 신경망'을 적용한 고도화된 번역 방식

  (프라임경제 기사 참고, '인간 vs AI' 번역 대결, 인공신경망 번역 현주소는?)

http://www.newsprime.co.kr/news/article.html?no=365300

 

인공지능(AI; Artificial Intelligence) : 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 컴퓨터공학 및 정보기술의 한 분야로서, 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방할 수 있도록 하는 것을 인공지능이라고 말하고 있다.

  (네이버 두산백과 참고)

 

 

[참고기사]

 구글 vs 네이버 '인공지능 통번역' 어느수준까지 왔나

http://www.dt.co.kr/contents.html?article_no=2017020902109931043003