AI 기반 언어서비스 시대에 사람의 역할

언어전문가는 번역 및 로컬라이제이션 서비스 업계에서 맡고 있는 역할에 따라 자동번역이란 개념을 반길 수도, 반발할 수도 있습니다. 자동번역은 한때 은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서에 나온 바벨피시나 스타트렉에 나오는 범용 번역기처럼 과학 소설에나 등장하는 허무맹랑한 개념으로 여겨지기도 했으나 이제는 상당한 비즈니스 이점을 제공하는, 언어서비스 제공업체(LSP)에 없어서는 안 될 도구로 발전했습니다. 기계번역(MT) 및 생성형 AI(GenAI)가 발전하자 글로벌 기업들도 세계 시장으로 비즈니스를 확장하기 위해 이 기술을 재빠르게 도입하고 있습니다.

오늘날 MT는 사실상 번역 워크플로에 필수 불가결한 요소가 되었습니다. 더군다나 생성형 AI는 점점 더 사람과 유사한 인지 방식으로 콘텐츠를 번역, 작성하고 있습니다. 이렇게 급속도로 발전하다 보니 "앞으로 AI 기반 언어서비스에서 사람은 어떤 역할을 맡을 것인가?"라는 질문이 제기되고 있습니다.

AI 기반 언어서비스에서 사람은 정말 아무 역할도 못 하게 될까?

언어서비스 분야의 종사자들이 앞으로 다가올 미래에 대해 일말의 두려움을 느끼는 것도 이해는 되지만, 이는 기우에 불과합니다. 업계 전문가들은 기술 발전 속도가 점점 더 빨라지고 있음에도 불구하고 번역사와 다른 언어업계 종사자에 대한 수요가 사라지지는 않을 것이라고 말합니다. 오히려 AI 기술은 번역 및 콘텐츠 작성 작업을 통한 사람의 기여 수준을 상당한 정도로 끌어올릴 것입니다.

생각해 보면 과거에도 사람들은 새로운 기술이 등장할 때마다 우려했지만 이는 근거가 없는 것으로 드러났습니다. 라이온브리지 창립 25주년 기념 게시글에서 언어서비스업계에서 일어난 결정적인 사건과 라이온브리지가 새로운 기술에 따른 위협에 어떻게 대처했는지 자세히 알아보세요. 요약하면, 끊임없이 변화하는 환경 속에서도 라이온브리지가 생존하고 사업을 더욱 확장할 수 있었던 것은 임직원들의 역량을 바탕으로 신기술에 대한 전문성을 갖추고 이러한 기술을 생산성을 끌어올리는 도구로 활용해 고객에게 이익이 돌아갈 수 있도록 했기 때문이었습니다.

라이온브리지는 생성형 AI의 발전에도 큰 관심을 가지고 접근했으며 라이온브리지 AI 실험실 등 여러 신중한 방법을 도입해 회사를 AI 기반의 조직으로 혁신했습니다. 당사는 제품 제공뿐 아니라 효율성을 높이고 고객에게 가치를 제공하기 위해 모든 업무 절차에 AI를 도입하고 있습니다.

기계번역은 언어서비스에서 사람의 역할에 어떤 영향을 미쳤나?

MT는 언어서비스 산업에 중대한 변화를 일으키면서 번역사에게 새로운 역할과 책임을 부여했습니다. MT가 영향을 미친 3가지 주요 방식을 살펴보겠습니다.

품질 평가

첫째, MT로 인해 번역 프로세스가 수동 작업에서 사람과 기계의 협업으로 변화했습니다. 사람은 이제 처음부터 번역하는 대신 기계가 생성한 초안을 검토하고 게시 가능한 품질로 개선하는 일을 주로 맡게 되었습니다.

이러한 변화 덕분에 번역사는 일상적인 작업에 들이는 시간을 줄이고, 대신 기술적, 정서적, 어조 등의 이유로 사람의 손길이 필요한 보다 복잡한 작업에 더 집중할 수 있게 되었습니다. 또한 품질 평가 노력을 통해 긍정적인 피드백 루프를 제공하여 MT 알고리즘을 학습시키고 시간이 지날수록 이러한 알고리즘을 더욱 개선할 수 있습니다.

사회적 영향 분석

둘째, MT는 데이터 편향이라는 고질적인 문제에 대한 관심을 환기시켰습니다. 기계는 학습된 데이터에 존재하는 편견을 의도치 않게 복제하고 증폭할 가능성이 있습니다. 따라서 번역사는 콘텐츠에서 편향성을 최소화하고 MT 결과물에 잠재적인 편견이 있는지 확인해야 했습니다. MT가 계속 발전함에 따라 이제 사람은 데이터 수집과 준비에 보다 집중할 수 있게 되었습니다.

통합 및 확장 가능한 효율성

셋째, 워크플로에 MT가 통합되면서 효율성과 확장성이 크게 향상되었습니다. 라이온브리지는 회사 고유의 API 기반 인프라와 MT를 활용하여 고품질 번역을 신속하게 제공했습니다. 번역 메모리(TM)와 자동화 기술을 사용하여 간접비를 줄이고 번역 프로세스의 속도를 높였습니다. 또한 이러한 자동화 과정에서 사람은 번역물의 미묘한 뉘앙스를 살려 분야별로 언어적, 문화적 측면에서 최고 품질의 번역을 생성할 수 있었습니다.

생성형 AI는 언어서비스에서 사람의 역할에 어떤 영향을 미치고 있나?

생성형 AI는 더욱 복잡한 번역 및 콘텐츠 작성 작업을 담당하며 언어서비스업계에 새로운 시대를 열고 있습니다. 편향성 검사 등 기계번역 패러다임에서는 주로 사람이 맡았던 작업도 이제 더욱 정교해진 AI를 활용해 훨씬 효율적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 라이온브리지의 최첨단 언어 AI인 Smart Content™를 활용하면 기업은 편향성 감지를 비롯해 120가지가 넘는 콘텐츠 분석을 통해 공감할 수 있는 콘텐츠를 효과적으로 작성할 수 있습니다. 또한 효과적인 콘텐츠를 작성을 위한 여러 기능을 제공하는 것 외에도, 기업에서 작성한 모든 콘텐츠에서 브랜드 보이스와 용어가 자동으로 일관성을 유지할 수 있게 해 주기도 합니다.

그렇다고 해서 AI 번역 등 기타 정교한 AI 기능이 번역사와 다른 언어서비스업계 종사자가 담당하는 중추적인 역할을 대신하는 것은 아닙니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 스스로 작동하지 않습니다. AI가 발전하면서 사람의 역할은 보다 전략적인 업무를 담당하는 방향으로 바뀌고 있습니다.

사람의 전문성을 활용하여 AI 학습, 프롬프트 엔지니어링, AI 통합 작업을 실행하고 AI 결과물을 감독, 안내, 조정하기 위해서는 휴먼인더루프 AI 번역 모델을 구현해야 합니다.

AI 기반 언어서비스에서 사람이 맡아야 하는 또 다른 중요한 역할은 AI의 결과물 및 관리와 관련해 신뢰를 형성하는 일입니다. 라이온브리지는 고객 기반에서 AI 사용자에게 신뢰감을 심어주기 위해 TRUST 프레임워크를 활용하고 있습니다. TRUST 프레임워크는 프로세스의 투명성(Transparent) 확보, AI 개입을 통한 결과물의 신뢰성(Reliable) 달성, 신중한 AI 구현을 통한 결과물의 유용성(Useful) 증대, 회사 데이터의 지적 재산 보호를 위한 안전성(Safety) 조치, 확실한 투자수익(ROI) 확보를 위한 AI 개입의 적시성(Timeliness) 및 효율성 평가로 구성되어 있습니다.

앞으로 사람은 어떤 역할을 맡게 될까?

생성형 AI가 급격히 확산됨에 따라 이제 사람의 역할은 다음과 같은 책임을 비롯해 보다 전략적이고 분석적인 작업을 담당하는 방향으로 진화하고 있습니다.

콘텐츠 아이디어 구상

콘텐츠 작성 프로세스는 아이디어의 발상에서 시작되는데, 이는 사람의 창의력과 통찰력 없이는 실현 불가능합니다. 생성형 AI도 콘텐츠를 작성할 수는 있지만, 처음 아이디어를 떠올리고 문화적 맥락에 맞춰 콘텐츠를 구상하는 일은 분명 사람만이 할 수 있습니다.

콘텐츠 검증

사람은 번역 결과물의 정확성을 검증하고 진위 여부를 확인하고 데이터 보안을 보장하는 등의 필수적인 역할을 계속해서 담당할 것입니다. 사람은 생성형 AI가 뛰어난 성능에도 불구하고 할 수 없는 방식으로 미묘한 차이를 이해하고 맥락을 판단하기 때문입니다.

콘텐츠 분석

기업이 콘텐츠 실적을 모니터링하고 종합적으로 분석한 후 이를 통해 얻은 정보를 바탕으로 전략적 의사결정을 내리기 위해서는 사람에 의존할 수밖에 없습니다. 이처럼 사람이 프로세스의 중심이 될 때 보다 확실한 성과를 얻고 효과적으로 콘텐츠 전략을 실행할 수 있습니다.

이전의 수많은 기술 혁신과 마찬가지로, AI 언어서비스도 사람이 보다 효율적으로 업무를 수행하는 데 기여할 것입니다. 생성형 AI의 기능이 발전함에 따라 앞으로 사람과 AI 간의 협업은 더욱 중요해질 것입니다. 그리고 사람은 AI를 이끌고 AI가 효과적으로 목적을 달성할 수 있도록 AI 결과물을 형성하고 개선하는 역할을 맡게 될 것입니다.

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