통역가는 인공지능(AI)과 로봇으로 대체될까

통역가는 인공지능(AI)과 로봇으로 대체될까?

2021-09-28

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기계 학습 및 인공지능(AI), 기타 여러 창의적 기술이 잠재적으로 인간을 일터에서 대체해버릴 지에 대한 논의를 인터넷 상에서 종종 볼 수 있습니다. 로봇 리포터와 같은 인공지능 기반 소프트웨어가 언론의 역할을 대체할 것에 대하여 실제로 일부 언론인들은 염려하고 있기도 하죠. 이러한 일들은 불과 몇 년 전까지만 해도 불가능하지는 않지만 대수롭지 않게 여겼던 일들입니다.

물론 현재 번역 산업이 인공지능 기반 소프트웨어의 영향을 받고 있지는 않습니다만, 가까운 미래에 인공지능으로 작동되는 번역가가 인간 번역가를 완전히 대체할 것이라는 데에는 의문이 있으며, 일부 전문가들은 기술이 지나치게 과장되어 있다고 주장하기도 합니다.

인공 지능과 로봇이 인간 번역가를 대체하는 것이 가능할까?

현재 인공지능, 즉 AI는 어디에나 존재합니다. 수많은 곳에서 다양하게 사용되고 있는데, 대표적으로 애플의 시리와 아마존의 알렉사와 같은 가상 비서 역할을 하기도 하며, 사진에 있는 것이 무엇인지, 누구인지도 식별해낼 수도 있습니다. 로봇은 사용자의 이전 구매 히스토리 및 선호도를 기반으로 다음 온라인 쇼핑 시 어떤 것을 구매해야 할 지에 대한 예측을 하기도 합니다.

현재 기계 학습 기술이 언어를 학습하는 기능을 가지고는 있지만 인간의 의사소통에 내재된 본질을 완전히 이해할 수는 없습니다. 지금부터 로봇과 인공지능이 아직까지는 인간 번역가를 대체할 수 없는 몇 가지 이유에 대해서 말씀 드리도록 하겠습니다.

당분간 보편적 번역 시스템은 다소 불가능

세계적인 기계 번역 시스템을 이루어내기 위해서는 상당한 기술 분야에서의 발전이 필요할 것입니다. 현재 전 세계적으로 7,000여 개의 언어가 사용되고 있는데, 기계 번역의 경우 현재 몇 가지 주요 언어들만 처리할 수 있기 때문에 아직 갈 길이 멉니다. 개발자들은 모든 언어의 어휘뿐만 아니라 번역 규칙 또한 포함하여 로봇에 통합해야 합니다.

언어의 진화

언어는 놀라운 속도로 진화합니다. 현재에는 사용되지만 불과 10~20년 전에는 존재하지 않았던 단어 및 표현들도 많습니다. 어떤 단어들은 본래 사용하던 뜻과는 다른 뜻으로 바뀌기도 하여, 이전에 사용하던 방식으로는 사용되지 않는 단어들도 있습니다. 이러한 부분들에 있어서 인간이 언어의 변화 역학에 적응하는 데에서는 훨씬 더 나은 위치에 있다고 볼 수 있겠죠.

로봇이 문화를 이해하는 것은 불가능

서로 다른 문화를 가진 언어를 번역할 때 특정 문화에서는 잘 쓰이지 않는 고유명사 및 숙어, 속어 등이 함께 따라오기도 하는데, 로봇은 이러한 언어 속 문화적 차이를 인식하거나 이해할 수 없습니다. 반면에 번역하는 언어에 정통한 인간 번역가들은 이러한 숙어와 속어를 완전히 이해하고 있죠.

중요한 것은 한 언어에서 특정한 의미를 가지는 어떤 단어가 다른 언어에서는 완전히 다른 의미를 가질 수도 있다는 것입니다. 기계가 직접적으로 단어를 번역한다고 해서 해당 단어가 가진 의미를 올바르게 이해할 수 있는 것은 아닙니다. 우리말도 그렇지만 이중의미를 가진 단어나 표현들이 있는 언어들이 존재하며, 이러한 것들은 기계 번역에 방해요소가 될 수 있습니다.

기계가 인간의 정신적 재능에 필적하기는 어려움

기계 학습은 구조적 논리를 따르는 조각을 번역하는 데는 뛰어나지만, 언어는 상대적으로 유동적이고 특정 기준을 포함하지도 특정 성격을 지니고 있지도 않습니다. 언어에는 시, 유머, 감정 및 말장난 등이 포함되어 있기 때문에, 기계가 이러한 모든 것들을 정확하게 번역하는 것은 어렵겠죠.

기계가 지금 당장 인간의 직업을 대체하지는 않을 것

기계 번역이 번역가를 근 시일 내에 대체하지는 못할 것이라는 것은 앞서 언급한 몇 가지 이유를 생각해보시면 충분히 예상하셨을 것으로 생각됩니다. 미래에 통역가나 번역가, 언론인, 카피라이터 및 다른 언어관련 전문가들이 인공지능과 로봇에게 그 역할을 빼앗길지라도, 이러한 일이 지금 당장 일어나지는 않을 것입니다. 그러나, 전문가들은 대략 향후 5년 이내에 기계 번역이 전 세계 번역 서비스의 80% 이상에 사용될 것으로 주장하기도 하죠.

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