2016년 9월 Google에서 신경망 번역기(Neural MT) Google Translate을 발표한 이후, 많은 사람들이 궁금해하는 질문입니다. 누구도 명확하게 답을 내놓기 어려울 것입니다. NMT의 결과물을 바라보는 시각에 따라 의견이 엇갈립니다.
기계 학습 기술의 고도화, 데이터 수집과 처리 기술의 발전, 혁신적인 아이디어 등이 계속 이뤄질 것이기 때문에 현재 시점에서 예상하는 것보다 빠르게 NMT가 휴먼번역의 영역을 침범할 것은 분명해 보입니다.
그러므로, NMT를 이해하려고 노력해야 하며, 장점이 무엇이고 또한 단점은 무엇인지, NMT의 발전과 더불어 번역 시장엔 어떤 변화가 있을 것인지 예의 주시해야 합니다. 무엇보다도 번역사 또는 번역 업계에서는 NMT를 적극적으로 수용해야 합니다.
NMT 등장과 휴먼번역의 미래에 대해 여러 컨퍼런스와 대학 특강에서 발표했던 내용을 간추려 아래와 같이 슬라이드를 준비했습니다.
Smart Translation with Technologies
핵심 요약
- NMT 등장으로 기계 번역 품질이 혁신적으로 개선되었으며, 상당 부분 휴먼번역을 능가하는 결과물을 보여주고 있다.
- 언어의 무한한 변형과 복합적인 문맥을 (아직은) AI가 완벽하게 처리할 수는 없으나, NMT에 적합하게 통일된 용어, 스타일, 문맥을 바탕으로 작성된 글은 휴먼번역의 노력을 상당히 줄일 수 있다.
- NMT가 어떻게 언어를 번역하는지 기본적인 개념을 이해하고, 치명적인 문제점도 있음을 알아야 한다.
- NMT가 완전히 휴먼번역을 대체할 수 없는 이유가 무엇인지 인지하되, 번역사는 NMT를 생산성 도구로 받아들이고 NMT를 활용하기 위해 필요한 스킬을 학습해야 한다.
-마치며-
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