생성형 AI란?
생성형 인공 지능(AI)은 입력받은 내용을 바탕으로 텍스트, 이미지, 코드 등의 새로운 콘텐츠를 생성하도록 설계된 AI입니다. 주로 기존 정보를 분석하고 처리하여 분류, 예측 또는 추천을 수행하는 기존 AI 모델과 달리, 생성형 AI는 방대한 데이터 세트에서 학습한 패턴, 구조, 관계를 종합하여 독창적인 것처럼 보일 수 있는 결과물을 생성합니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 학습하여 텍스트를 구체적으로 이해하고 사람이 쓴 듯한 텍스트를 생성하는 생성형 AI의 하위 집합입니다. LLM은 번역, 텍스트 요약, 감성 분석, 대화 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 번역 및 로컬라이제이션 분야에서 생성형 AI는 LLM을 이용해 여러 언어와 문화권에서 콘텐츠가 제작, 번역, 각색되는 방식을 혁신하고 있습니다. 생산성 및 번역 품질 개선은 물론, 이전에는 상상할 수 없었던 새롭고 창의적인 솔루션을 구현하는 역할도 하고 있습니다.
생성형 AI의 발전이 번역에 미친 영향
(기계 번역 등) 번역 분야의 초창기 언어 전문 AI 응용은 규칙 기반 시스템과 통계적 방법에 의존했습니다. 하지만 최근의 발전은 신경망과 딥러닝이 이끌고 있습니다. 이러한 변화의 대표적인 예는 신경망 기계 번역(NMT)인데, 이 기술 덕분에 AI는 전체 문장과 맥락을 이해하여 더 자연스러운 번역을 하게 됨으로써 엄청난 발전을 거둘 수 있었습니다. NMT가 번역 품질을 개선했다면, 생성형 AI는 한 단계 더 나아가 더 미묘하고 창의적인 텍스트 생성이 가능합니다.
GPT와 같은 트랜스포머 아키텍처의 발전 덕분에 번역 시스템은 단어를 직역하는 수준을 넘어 콘텐츠를 더 잘 이해하고 직접 생성할 수 있게 되었습니다. 이 모델은 전체 문장 구조를 고려하여 단순히 개별 단어를 번역하기보다는 텍스트 이면의 의미를 파악합니다. 그 결과 독자가 자연스럽고 문화에 부합한다고 느끼는 더 유창하고 정확한 번역이 생성됩니다.
생성형 AI 번역 모델은 미세 조정 덕분에 한층 더 개선되고 있습니다. 이 모델은 법률, 의료, 기술 분야 같은 업계별 데이터 세트를 학습하여 다양한 분야의 고유한 요구 사항을 충족하도록 맞춤화할 수 있습니다. 또한 개별 기업에 맞게 미세 조정하여 브랜드별 용어집, 이름, 스타일 가이드라인을 통합할 수 있습니다. 이러한 맞춤 조정 덕분에 번역 정확성과 연관성이 대폭 개선되므로, 생성형 AI는 수준 높은 전문 콘텐츠를 제작하는 데 없어서는 안 될 도구로 간주되고 있습니다.
생성형 AI가 로컬라이제이션을 혁신하는 방법
LLM을 활용하는 생성형 AI는 번역 및 로컬라이제이션 분야에서 최첨단 응용을 위한 문을 열었습니다. 다음은 이 기능을 활용하는 방법의 대표적인 예시입니다.
- 맥락에 맞는 번역 생성: 생성형 AI는 맥락 인식 언어 모델을 사용하여 자동 번역 공급원 역할을 수행해 다양한 언어의 어조, 스타일, 의미의 미묘한 차이를 포착함으로써 사람이 한 것 같은 번역을 생성합니다.
- 언어 데이터를 활용해 고품질 번역 구현: 생성형 AI를 번역 메모리(TM) 및 용어집 데이터베이스와 통합하면 이전 번역 내용 및 특정 용어집에 일치하는 번역 결과물을 생성하여 일관성을 맞추고 품질을 높일 수 있습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-augmented Generation)의 한 형태입니다.
- 자동 포스트에디팅 및 품질 평가: 기계 번역이 생성되면 AI 모델을 이용해 번역 품질을 평가하고 개선할 수 있습니다. 번역가는 자동 품질 점수 책정 기능을 이용해 포스트에디팅 시 집중해야 할 부분을 파악할 수 있으며, 자동 포스트에디팅을 이용하면 텍스트를 자동으로 다듬고 개선하여 광범위한 수동 포스트에디팅의 필요성을 줄일 수 있습니다.
- 음성-텍스트 변환 및 트랜스크립션: 생성형 AI는 음성 언어를 텍스트로 변환하기 때문에 다국어 소비자를 대상으로 오디오 또는 비디오 콘텐츠를 더 손쉽게 번역할 수 있습니다.
- 다양한 시장에 맞게 콘텐츠 각색: 생성형 AI는 현지에서 자주 쓰는 말, 구어체 표현, 문화적 뉘앙스를 이해하고 콘텐츠를 각색하여 다양한 문화권 및 지역 소비자의 공감을 얻을 수 있습니다.
- 크리에이티브 콘텐츠 트랜스크리에이션: 생성형 AI를 사용하면 마케팅 슬로건, 태그라인, 크리에이티브 카피를 각색하여 여러 언어권과 지역에서 정서적 영향력, 문화 연관성, 브랜드 보이스를 유지할 수 있습니다.
- 콘텐츠 제작 자동화 및 즉각적인 로컬라이제이션: 생성형 AI는 콘텐츠를 자동으로 생성하고 특정 목적에 맞게 즉각적으로 현지화할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 지원 시나리오에서 생성형 AI는 채팅 중에 고객의 질문을 분석하고 의도를 파악한 후 적절한 현지 언어로 응답하고, 이때 어조와 문맥을 조정함으로써 답변 내용이 타깃 소비자의 공감을 얻게 할 수 있습니다.
- 다국어 검색 엔진 최적화를 위한 자동 콘텐츠 생성: 기업은 생성형 AI를 사용해 검색 엔진 최적화를 위한 콘텐츠를 다국어로 자동 생성할 수 있습니다. 생성형 AI는 연관 키워드, 메타 설명 및 기타 검색 엔진 최적화 요소를 원활하게 통합하여 콘텐츠를 검색 엔진에 맞춤화할 수 있습니다. 이로써 기업은 더 많은 소비자에게 도달하고, 검색 순위를 높이며, 여러 시장에서의 고객 참여를 효과적으로 유도할 수 있습니다.
기업이 생성형 AI를 번역에 사용해 얻을 수 있는 이점
생성형 AI는 번역 및 로컬라이제이션에 관여하는 번역 전문가와 기업에 상당한 이점을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 번역 품질 개선: 생성형 AI는 문장 구조, 어조, 뉘앙스를 이해하여 더 자연스럽고 맥락에 맞는 정확한 번역을 생성할 수 있습니다. 덕분에 더 자연스럽고 문화 연관성이 높은 번역을 완성해 여러 언어로 된 콘텐츠의 전반적인 품질이 개선됩니다. 또한 전문 인력에 의한 리뷰를 거치면 브랜드 보이스와 어조에 부합하는 고품질 번역이 가능합니다.
- 번역 생산성 향상: 생성형 AI는 다양한 언어의 대량 콘텐츠를 손쉽게 관리할 수 있기 때문에 인적 리소스를 크게 늘리지 않고도 번역량을 늘릴 수 있습니다. 따라서 더 손쉽게 일관된 글로벌 지위를 유지하고 증가하는 다국어 콘텐츠 수요에 대응할 수 있습니다.
- 비용 절감 및 출시 기간 단축: 생성형 AI는 광범위한 수동 번역과 포스트에디팅의 필요성을 줄여 인건비가 덜 들고 수정 시간도 줄어들기 때문에 기업이 다국어 제품과 콘텐츠를 더 신속히 출시할 수 있습니다.
- 맞춤화 수준 향상: 번역 전문가는 생성형 AI를 사용해 브랜드 보이스, 어조 또는 특정 고객 선호 사항에 맞게 번역을 맞춤화하여 여러 시장에 일관된 메시지를 전달할 수 있습니다.
생성형 번역이란?
- 트라도스 팀, 액셀러레이트, 엔터프라이즈(AI 에센셜 애드온 사용): 프로젝트 관리자는 생성형 번역 기능을 활용하여 로컬라이제이션용 파일을 더 원활하게 준비하여 프로젝트 처리 시간을 줄이고 번역 품질을 개선할 수 있습니다. 이때 생성형 번역 기능은 프로젝트에 적용된 모든 용어집과 번역 메모리를 활용하여 결과물을 맞춤화합니다. 처음부터 매우 우수한 결과가 생성되기 때문에 포스트에디팅의 필요성이 줄어들어 번역 비용을 줄이고 시장 출시 기간을 단축할 수 있습니다.
- 트라도스 스튜디오: 번역가는 데스크톱 에디터의 AI 어시스턴트를 통해 생성형 번역 기능을 활용할 수 있습니다. 용어집이 자동으로 적용되고 결과가 세그먼트 단위로 적용되기 때문에, 번역가는 실시간으로 번역을 다듬을 수 있습니다. 덕분에 유연하게 번역 작업을 처리할 뿐 아니라 프로젝트 진행 시 더 맞춤화된 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
