항저우(杭州)에서 제4회 기계 번역 포럼이 열렸다. 회의에서 참가자들은 기계 번역의 첨단 연구와 응용 성과를 공유하고 기계 번역 기술의 발전 기회와 도전에 대해 탐색했다. 인공지능(AI)과 번역의 융합은 시장의 관심사로 떠올랐다.
데이터에 따르면 현재 세계 언어 서비스 시장의 잠재력은 매우 크다. 특히 기계 번역은 시장에서 ‘인기’이다. 2018년 온라인 기계 번역량 중 하루 평균 단어량은 8000억에서 1조에 달한다. 중국 기계 번역 시장의 수요는 날로 증가해 주로 기업 이용자에게 집중되어 있으며 석유 화학, 전기, 교통, 금융, 여행 등의 분야에 직접 연관된다. AI 기계 번역 서비스 ‘신이과학기술(新譯科技)’의 톈량(田亮) 최고경영자(CEO)는 “전통 번역 서비스 모델은 노동 집약형이며 기계 번역은 초기 산업 사슬의 각 연결고리를 보조하면서 효율성을 높인다”고 말한다.
그는 현재 기계 번역의 선진 응용은 주로 세 가지 측면에서 나타난다고 한다. 첫 번째, 기계 번역 모델은 빠르게 진전되고 있다. 신경망을 기반으로 하는 번역 모델의 정확도는 끊임없이 상승해 전문 번역사에게 최소 30%의 효율성을 가져다준다. 두 번째, 상호교환식 기계 번역 개념을 업계가 인정하며 인간과 기계의 협력 모델의 실용화가 진행되고 있다. 세 번째, 음성 번역 응용이 점점 많아졌다. 번역기부터 번역 이어폰에 이어 각종 AI 로봇이 모두 음성 번역 관련 응용이다. 음성 번역 모델도 본래의 음성 식별, 기계 번역, 음성 합성의 ‘삼부곡(三部曲)’에서 ‘음성-음성’ 훈련 모델로 승격되었다.
톈량은 “이 세 종류의 응용은 AI와 번역 산업의 융합이 가져다주는 독특한 매력을 드러낸다. 기계 번역은 자연 언어 처리 기술이며 기술의 발전을 위해 산업계와 학술계가 끊임없이 연구의 난관을 돌파해야 한다. 이러한 과정은 AI의 언어식별 능력을 더욱 높은 단계로 끌어준다.”라고 전했다.
하지만 시급히 해결해야 하는 문제도 있다. 류하오(劉昊) 과당파(課堂派) 최고운영책임자(COO) 겸 DD번역관 사외 이사는 “AI를 접목한 많은 산업이 표준화와 데이터화를 전제로 하고 있지만 언어는 표준화가 어렵다”면서 “기계적인 사고에서 언어의 복잡한 다의성을 표준화하고 일치화하기란 어렵다. AI를 번역 산업에 접목하기는 쉽지만 정교히 하는 건 쉽지 않다”고 말했다.
톈량은 또 언어의 다의성이 가장 흔한 문제라고 말했다. 예를 들어 기계는 “너 방금 무슨 뜻이야? 별 뜻 없어. 그냥 그렇다는 뜻이야” 같은 문장을 정확히 번역하기 어렵다는 것이다. 그는 “기계 번역은 번역을 누락하거나 과도하게 번역할 수도 있다. 이런 문제를 해결할 다양한 방법이 있지만 백 퍼센트 완벽하게 해결할 방법은 없다”고 지적했다.
광둥외어외무(廣東外語外貿)대학교 남국(南國)경영대학원 왕이(王毅) 교수는 “일상 교류와 과학 기술 분야에서 기계 번역은 그 편리함과 효율성으로 인해 널리 응용된다. 하지만 인문 분야 번역에서 특정 언어 환경의 문자•언어를 파악하는 것에 있어 기계가 인간의 뇌를 능가하기는 어렵다”고 말했다. 이에 톈량은 “그렇기 때문에 기계 번역의 성장 가능성이 크다는 것을 쉽게 알 수 있다”면서 “미래에는 새로운 알고리즘과 어의 측면의 종합적인 돌파가 필요하며 기계 번역 제품 산업의 전반적 업그레이드를 촉진할 것”이라고 말했다.
