휴먼인더루프 AI 번역이 필요한 이유

생성형 AI 번역 서비스는 강력한 성능을 자랑하지만, 품질을 최대한 끌어올리기 위해서는 아직 사람이 전략적으로 개입해야 합니다. 모든 AI 기반 언어서비스 제공업체는 AI 프로세스의 시작, 전체 과정, 마지막 단계 등 어느 지점이 됐든 사람이 참여할 여지를 남겨둡니다. AI의 콘텐츠 생성을 최적화하고 생성형 AI의 한계를 극복하기 위해서는 반드시 AI 번역 또는 콘텐츠 서비스에 휴먼인더루프 방식을 적용해야 합니다. AI 번역, AI 로컬라이제이션, 다국어 AI 콘텐츠 서비스에서 사람이 맡아야 할 세 가지 주요 역할에 대해 자세히 알아보세요.

휴먼인더루프 AI 번역과 AI 학습

언어전문가의 첫 번째 핵심 역할은 AI 학습입니다. AI 로컬라이제이션과 번역을 최적화하기 위해서는 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시켜야 합니다. 이 학습은 생성형 AI 언어서비스 제공업체가 모든 고객을 위해 AI 솔루션을 실행할 수 있도록 LLM에 데이터를 입력하면서 이루어집니다. 종종 언어전문가가 AI 학습 서비스를 진행하는 이유는 이들이 포괄적인 LLM 교육에 필요한 데이터 수집 및 주석 처리에 도움이 되는 언어적 지식 기반, 특히 자연어 사용에 대한 심층적인 이해와 실용적 언어 능력을 갖추었기 때문입니다. 언어적 뉘앙스, 문법과 구문, 업계별 용어, 문화적 규범 등에 대한 전문 지식이 없으면 LLM에 어떤 자료를 제공해야 하는지 파악할 수 없습니다.

언어전문가는 AI 학습의 또 다른 부분인 오류 분석도 지원할 수 있습니다. 고품질 말뭉치로 학습 자료를 만드는 것도 중요하지만, 보통 이것만으로는 LLM을 완벽하게 학습시키기 어렵습니다. 언어전문가는 LLM의 결과물 샘플을 검토하여 부정확한 내용과 환각 오류를 찾아낼 수 있습니다. 다만 이 작업을 제대로 해내려면 언어, 문화, 업계 관련 경험이 풍부해야 합니다. 이러한 역량을 갖춘 언어전문가는 LLM을 학습시키는 데 도움이 되는 새로운 자료나 프롬프트를 식별하여 해당 오류(또는 유사한 오류)가 더 이상 발생하지 않도록 만듭니다.

휴먼인더루프 AI 번역과 사후편집

복잡하거나 위험 부담이 큰 번역의 경우 AI의 신뢰도를 높이기 위해 사람이 직접 검토하는 사후편집 과정을 거쳐야 합니다. 다음과 같은 자료가 이러한 사례에 해당합니다.

• 규제 목적으로 제출할 자료
• 고객에게 매우 자주 노출되는 자료
• 연례보고서용 자료
• 희귀한 언어쌍으로 번역되는 자료
• 전문용어나 기술 용어가 가득한 자료

사실 사후편집은 휴먼인더루프 AI 번역 프로세스의 어느 지점에서든 진행할 수 있습니다. 언어전문가는 소량의 LLM 번역 샘플을 검토한 후 사후편집을 진행할 수도 있습니다. 이 경우 언어전문가는 피드백을 제공하며 이를 바탕으로 LLM이 나머지 분량을 번역하거나 로컬라이즈합니다. 검토자는 전체 프로세스 내내 사후편집을 반복할 수도 있고, LLM이 모든 콘텐츠를 번역 또는 로컬라이즈한 후에만 사후편집을 진행할 수도 있습니다. 언어전문가의 사후편집 빈도와 시기는 프로젝트에 맞춰 정할 수 있습니다. 언어전문가가 사후편집 중 검토해야 할 항목은 다음과 같습니다. 

• 문화적 감수성
• 편견
• 혐오 콘텐츠
• 부정확한 번역
• 잘못된 용어
• 구문 오류
• 지나치게 긴 문장
• 가독성
• 잘못 사용되거나 번역된 관용어
• 관용어를 사용해야 할 곳