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미래엔 번역사가 사라질 것인가?
개선된 구글 번역이 화두입니다. 2016년 11월, 구글 번역팀은 공식 블로그를 통해 한국어 등 8개 언어 번역에 신경망 번역(Neural Machine Translation)을 적용한다고 밝혔습니다. 인공신경망(Artificial Neural Network)은 인간의 두뇌와 유사한 방식으로 처리하는 컴퓨터 알고리즘으로 인지하는 모든 상관관계와 작용을 종합적으로 해석하는 것입니다. 인공 신경망 변역이란 단어를 기계적으로 번역한 후 문장을 조합하는 것이 아닌, 수 많은 문장을 학습한 후 이를 토대로 문장 전체를 번역하는 방식입니다. 구글 번역이 기존의 단어 번역을 조합한 단순 기계 번역에서 신경망 번역으로 고도화되면서 번역 품질이 확연히 좋아졌습니다. 세간에서는 이제 번역사가 필요 없는 세상이 올 것이라고도 합니다. 정말 앞으로 세상에 번역사가 필요 없게 될까요?
번역은 단순히 한 언어를 다른 언어로 치환하는 작업이 아닙니다. 바뀐 언어를 통해 원어의 의미와 전달하려는 메시지를 정확히 이해할 수 있어야 합니다. 이 과정에서 번역하기 어려운 분야나 단어, 맥락 등이 분명히 존재하고 여기에 인공신경망 번역의 한계가 있습니다.
우선 전문 분야나 학술용어의 번역에 아직 한계가 있습니다. 수많은 전문 용어가 사전에 담겨 있지도 않고, 번역 이후에도 통일성이 결여된 경우가 많습니다. 아무리 인공지능이 지속적으로 학습한다고 해도 일관성 없는 해석을 획일적으로 정할 수는 없습니다. 또한, 특정 언어로 번역하기 어려운 용어도 있고, 영어 단어를 그대로 사용하는 경우도 많습니다. 무엇보다도 전문/학술용어 의미를 정확히 번역하기 위해서는 해당 분야에 대한 지식이 필요합니다. 이를 통해 용어의 의미를 정확하게 파악해야 합니다.
또한 일반 단어도 전문 분야에서 다른 특정한 의미로 쓰이는 경우도 있습니다. 유사한 의미를 가진 단어가, 특정 분야나 문서에서는 미묘한 차이를 가질 수도 있습니다. 예를 들어, 단어 사용에 매우 엄격한 법률 문서의 경우, will, shall, might, may 등 유사한 의미를 가진 단어를 명확히 번역하지 못하면 문제가 될 수 있습니다.
인간이 만들어내는 문학은 복잡한 감정, 정서를 미세하게 차별하여 표현할 수 있습니다. 컴퓨터가 인간이 만든 수많은 문장을 수용하고 이를 종합한다고 하더라도 인간 고유의 감정과 정서를 이해하고 표현하기는 힘들 것입니다. 이는 마음을 알고리즘으로 표현할 수 있느냐 하는 본질적인 문제입니다.
구글의 신경망 번역은 일반적 수준에서 뜻이 왜곡되지 않도록 전달할 수 있다는 것 뿐이지 완벽한 번역을 한다는 의미는 아닙니다. 일상에서 즉각적 번역이 필요한 경우라면 구글 번역의 유용성이 인정받을 수 있습니다. 그러나, 수 많은 전문분야에서 고도의 정확성을 요하는 번역, 다양한 뜻 중 정확한 의미 파악, 해석하기 어려운 단어 등의 경우 인간만이 번역할 수 있으며 신경망번역은 분명한 한계가 있을 것입니다. 따라서 기술이 아무리 발전하더라도 인간만이 할 수 있거나, 인간이 더 잘할 수 있는 영역은 여전히 존재하며 번역사는 미래에도 존재할 것입니다.
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