‘30년 뒤 사라질 직업, 번역사’, ‘인간 vs AI 번역 대결… 2년 내 격차 사라질 듯’...... 언제부터인가 자주 접하게 된 기사 제목들입니다. 그만큼 기계 번역이 빠른 속도로 발전하고 있음을 보여줍니다. 실제로 우리는 기계 번역과 인공지능(AI)의 발전으로 편리한 일상 생활을 누리고 있습니다. 전혀 모르는 언어권에 여행을 가도 번역 앱만 사용하면 메뉴판이 번역되고, 현지인이 하는 말도 실시간으로 번역해 주기 때문에 간단한 여행용 회화는 불편함 없이 사용할 수 있습니다. 이런 경험들을 통해 사람들은 AI 번역 덕분에 ‘언어의 장벽’이 무너졌다고 생각합니다.

물론 AI 번역이 급성장하고 있는 것은 사실입니다. 과거 단순히 매치되는 단어들을 나열했던 기계 번역을 넘어, 이제는 신경망 기계 번역(Neural machine translation, NMT)을 통해 사람들이 실제 사용하는 문장들을 수집하여 보다 자연스러운 문장으로 번역해 줍니다. 기계 번역 분야 연구개발자들은 머지않아 기계 번역이 인간 번역을 대체할 수 있을 정도로 기술 발전 속도가 눈부시다고 이야기합니다.

이에 반해, 번역 전문가, 좀 더 포괄적으로 번역 업계에서는 '과연 그럴 수 있을까?' 라는 의문의 목소리를 내는 사람이 많습니다. 그저 일자리를 잃지 않기 위해 기계 번역은 인간 번역을 절대 대체할 수 없을 것이라 주장하는 것이 아닙니다.

실제로 현재 개발하고 있는 AI 번역의 최종 감수 뿐만 아니라 각 단계의 감수를 ‘인간’ 번역사들이 담당하고 있습니다. 즉, AI 번역 개발 회사에도 번역 전문가들이 필수적으로 상주하고 있습니다. 보다 자연스러운 번역 결과물을 제공한다는 신경망 기계 번역도 결국은 그 결과물이 정말 자연스러운지는 사람이 확인해야 하기 때문입니다. 이는 기술 개발 과정에서 반드시 필요한 부분입니다. 결국은 사람이 하는 일, 사람을 위해 하는 일임을 생각한다면 당연한 과정이라 할 수 있습니다.

인간 번역사는 단순히 출발어의 단어들이 도착어의 대응 단어로 잘 옮겨졌는지 만 확인하는 것이 아닙니다. 눈에는 보이지 않는, 그러나 사람이라면 느낄 수 있는 문맥 상의 의미도 확인합니다. 문장과 문장 사이, 앞 문장의 온점과 뒤 문장의 사이 한 칸의 공백에 담겨 있는 의미와 문장에 따라 달라지는 단어의 의미를 파악하는 것입니다.

실제로 기계 번역이 데이터베이스를 기반으로 단순히 사용 빈도가 더 많은 것을 옳은 것으로 판단하여 번역한 것이 오류인 경우가 꽤 많습니다. 예를 들어 ‘LG 트루 스팀’을 ‘LG 트루스팀’으로 붙여 쓰면, 기계 번역은 ‘LG Truth team’으로 번역하는 경우가 있습니다. 기계가 가지고 있는 데이터를 바탕으로 번역하기 때문에, 고유 명사인 ‘True Steam’이라는 제품명보다 ‘Truth’와 ‘Team’의 조합이 더 정확하다고 판단한 것입니다. 하지만 인간 번역사 라면 이런 판단을 내리진 않겠죠.

이와 같이 기술적인 개선과 발전을 위해서 인간 번역사의 역할은 여전히 매우 중요합니다. 하지만 기계 번역이 인간 번역을 대체하기 어려운 또 다른 이유는 바로 ‘사용자의 인식’ 입니다. 특히 인간 번역사에게만 의지하여 번역을 했던 세대들과 (기계 번역을 사용하더라도) 인간 번역사의 최종 검수와 확인을 거치는 세대는 (기술의 발전과 무관하게) 인간의 최종 확인을 거쳐야 품질에 대한 확신을 갖게 마련입니다. 그러니 번역 결과물의 중요도가 높을수록 인간 번역사의 검수에 대한 의존도는 더 높아질 수 밖에 없습니다. 어쩌면 그런 경우에는 기계 번역 자체를 고려하지 않고 여전히 사람이 직접 번역을 하고 있을지도 모릅니다.

그럼에도 불구하고 기계 번역을 연구하고, 개발하는 이유는 무엇일까요? 기계 번역은 인간 번역을 대체하기 위한 것이 아니라, 인간을 돕는 하나의 수단, 편리한 ‘툴’이기 때문입니다. 모든 기술이 인간의 편의와 더 나은 삶을 위해 출현하며 발전하는 것과 마찬가지로, 기계 번역 역시 상황에 따라 하나의 선택 사항은 될 수 있겠지만, ‘번역사’라는 직업 자체를 완전히 대체하기는 힘들 겁니다.

또한 인간 번역사들 역시 기계 번역을 자신의 일자리를 빼앗는 적이라고 생각할 것이 아니라, 기계 번역을 활용해 더 나은 번역 결과물을 얻을 수 있도록 다양한 활용 방안을 연구해야 할 것입니다. 기계 번역이 발전하는 만큼 인간 번역사 역시 개개인의 전문성과 특장점을 개발함으로써 기계 번역이 대체할 수 없는, 또는 기계 번역보다 나은 전문가가 될 수 있도록 노력해야만 합니다.

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