언어 전문 AI란?
언어 전문 인공 지능(AI)은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 처리 및 생성할 수 있게 하여 기술과의 상호 작용을 더 자연스럽고 직관적으로 만드는 데 주력하는 특수한 AI 분야입니다. 이 분야의 중심에는 방대한 텍스트를 학습한 고급 AI 시스템인 대규모 언어 모델(LLM)이 있으며, GPT를 예로 들 수 있습니다. LLM은 인간 언어의 뉘앙스와 복잡성을 모사하므로 많은 언어 전문 AI 애플리케이션에 매우 중요합니다.
언어 전문 AI는 다양한 언어로 콘텐츠를 생성, 관리, 번역, 해석하는 방식을 혁신하여 최신 기술의 접근성과 효율성을 대폭 향상하고 있습니다. 작업 자동화, 음성 명령 응답, 콘텐츠 생성, 언어 간 텍스트 번역을 비롯한 무궁무진한 활용도를 자랑합니다. 언어 전문 AI는 LLM의 기능을 활용하여 사용자 경험을 개선하고, 더 나아가 세계 곳곳에서 이루어지는 기술과의 상호 작용 및 활용 방식의 혁신을 주도하고 있습니다.
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언어 전문 AI는 어떻게 발전해 왔나요?
언어 전문 AI의 초기 형태 중 하나는 텍스트나 음성을 한 언어에서 다른 언어로 자동으로 번역하는 기술인 기계 번역(MT)입니다. 1950년대에 처음 연구된 MT는 이후 엄청난 변화를 겪었고, 발전을 거듭할 때마다 차원이 다른 수준의 품질을 선보여 왔습니다. 최근 형태는 신경망 기계 번역(NMT)으로, 번역 툴에 내장되어 있어 전 세계 조직에서 활용하고 있습니다.
NMT의 중추적인 발전 중 하나는 트랜스포머의 도입이었는데, 이 기능 덕분에 MT 시스템이 복잡한 단어 종속성을 효과적으로 포착하여 더 유창하고 정확한 번역을 할 수 있게 되었습니다. 연구자들이 트랜스포머 모델의 크기를 확장하여 레이어 및 매개변수의 수와 학습에 쓰이는 데이터의 양을 늘리면서, 트랜스포머 모델은 번역만이 아닌 다양한 작업에서 텍스트를 이해하고 사람처럼 생성할 수 있게 되었습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)의 탄생으로 이어졌습니다. 대표적인 예시는 OpenAI의 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)로, 텍스트 완성, 질문 답변, 창의적 글쓰기 등의 작업을 높은 정확도로 수행할 수 있습니다. LLM은 이제 많은 최첨단 AI 애플리케이션의 기반이 되어 여러 업계를 혁신하고 번역 기능 이상의 것을 제공하고 있습니다.
LLM 결과물을 한층 더 개선하고 싶은 조직은 업계 및 사용 사례에 기반하여 범용 모델을 학습시키거나 미세 조정하여 더 효과적이고 효율적인 모델을 만들 수 있습니다. 필요한 리소스와 전문 지식을 갖춘 대기업은 사내에서 LLM을 학습시키거나 미세 조정하여 프로세스를 완전히 제어할 수도 있습니다. 필요한 내부 인프라나 전문 지식이 없는 기업은 RWS의 TrainAI 같은, AI 학습 및 미세 조정 데이터 서비스를 제공하는 AI 서비스 공급업체와 협력할 수 있습니다. 이러한 공급업체는 도메인별 데이터나 기업의 독점 데이터를 수집하고 라벨을 지정하여 LLM을 학습시키고 프롬프트 엔지니어링, 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF), 레드 팀 구성 작업 등의 휴먼인더루프 기법을 사용하여 기업의 요구사항에 맞게 LLM을 미세 조정할 수 있습니다.
기업이 언어 전문 AI를 통해 얻을 수 있는 이점은 무엇인가요?
최근 몇 년간 인공 지능(AI)은 새로운 것에서 아마 필수적인 것으로 진화했습니다. 언어 전문 AI는 수많은 도구와 애플리케이션의 필수 요소가 되어 업계 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 의료부터 금융, 교육, 엔터테인먼트, 리테일, 고객 서비스에 이르는 사실상 거의 모든 분야에서 이러한 첨단 기술을 활용하여 커뮤니케이션을 개선하고, 프로세스를 능률화하고, 맞춤화된 경험을 제공합니다.
로컬라이제이션 업계를 집중적으로 살펴보면 번역회사(LSP)와 번역가 그리고 이들의 고객 같은 역할에 관계없이 공급망에 속한 모두는 AI 기반 번역 기술을 통해 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
- 생산성 증대 - 사용자는 알맞은 AI 기능을 활용하여 귀중한 시간을 아끼고 시장 출시 기간을 단축할 수 있습니다. 번역가는 더 빠르고 효율적으로 작업을 마치고, 프로젝트 매니저는 반복적인 작업을 능률화하고, 검토자는 더 효과적으로 집중할 수 있습니다.
- 번역 처리 능력 확대 - AI 기능을 활용하면 동일한 속도와 품질로 더 많은 작업을 처리할 수 있습니다. 콘텐츠 수요가 많은 글로벌 기업에 특히 유용합니다. 전체 로컬라이제이션 프로세스에서 언어 전문 AI 기능을 통합하는 도구를 활용하면 더 많은 콘텐츠를 효율적이고 정확하게 로컬라이제이션하고, 더 많은 고객과의 관계를 긍정적인 방식으로 오래 유지할 수 있습니다.
- 번역 품질 향상 - 언어 전문 AI는 텍스트를 효율적으로 번역하며, 신뢰할 수 있는 언어 리소스의 지원을 받아 전반적인 번역 품질을 향상할 수 있습니다. 일관된 용어 사용을 보장하고, 기계 번역과 인간 번역을 모두 개선하며, 추가 검토가 필요한 부분을 찾아낼 수 있다는 것을 예로 들 수 있습니다. AI는 실시간 제안 및 문맥에 기반한 조정 기능을 통해 링귀스트가 작업 품질을 개선하고 번역을 더 빠르게 마치도록 지원할 수 있습니다. 언어 전문 AI 기술을 활용하는 기업은 손쉽게 브랜드 어조에 완벽하게 어울리는 고품질 콘텐츠를 일관되게 제공할 수 있습니다.
번역 기술은 어떤 언어 전문 AI 기능을 갖추었나요?
인공 지능의 발전으로 인해 언어 산업은 큰 변동을 겪었으며 새로운 발전이 빠르고 폭넓게 나타나고 있습니다. 번역 기술이 갖춘 언어 전문 AI 기능의 예시는 다음과 같습니다.
- 적응 가능한 언어 쌍을 가진 인공신경망 기계 번역(NMT): 자동 포스트에디팅 피드백 기능이 있으며 기존 번역 메모리 및 텀베이스 데이터에 대한 훈련을 거친 인공신경망 기계 번역 시스템입니다.
- 콘텐츠 분석: 프로젝트 매니저가 프로세스 관리보다 더 큰 그림에 집중하도록 도메인 분류와 키워드를 추출합니다.
- 검색 증강 생성(RAG): 번역 메모리(TM), 용어집 데이터베이스, NMT로 LLM을 보완하여 번역 품질을 개선합니다.
- 자연 언어 사용자 인터페이스: 자연 언어를 사용하여 제품 설명서를 검색하고 이에 액세스하며 보고서를 생성하거나 프로젝트를 분석합니다.
- 자동 음성-텍스트 변환: AI 기반 전사를 사용하여 음성 언어를 서면 텍스트로 변환하므로 번역 워크플로우에서 오디오 콘텐츠의 번역이 가능합니다.
- 자동 포스트에디팅: AI 기반 포스트에디팅을 통해 번역 콘텐츠의 품질을 향상합니다.
- 자동 품질 평가: 자동화된 품질 평가 점수를 통해 번역을 평가하고 품질을 개선합니다.
