중국의 한 박물관이 한나라 시대 성곽을 뜻하는 ‘한성’(汉城)을 한국의 수도 서울로 번역해 논란이 일었다. 29일 중국 펑파이신문에 따르면 최근 한 네티즌은 쓰촨성 광위안시 관광지에 있는 ‘자오화한성박물관’(昭化汉城博物馆)의 다국어 안내판에 번역 오류가 있다고 지적했다. 문제가 된 것은 박물관 명칭에 포함된 ‘한성’이라는 한자였다. 여기서 한성은 중국 한나라 시대의 옛 성곽을 뜻하지만, 안내판에는 대한민국 수도 서울의 영문명인 ‘Seoul’로 표기돼 있었다. 중국은 2005년 전까지 서울을 ‘한성’(汉城)이라고 표기했다. 이후 중국어 표기를 지금의 ‘쇼우얼’(首尔)이라고 변경했지만 박물관 측이 번역 과정에서 같은 한자를 보고 서울로 오역한 셈이다. 이 같은 오류는 박물관 방향을 알려주는 도로 안내판과 관광지 구역 안내도 등에 사용된 영어·일본어·한국어 표기에서 발견됐다. ●잘못된 표기 교체…관광 안내판 전수 조사 논란이 불거지자 광위안시 자오화구 문화사업발전센터는 안내판과 구역 안내도의 다국어 표기를 수정하겠다고 밝혔다. 현재는 문제가 된 표기 중 영문 명칭이 기존 ‘Seoul’에서 고유명사를 음역한 ‘Zhaohua Hancheng Museum’으로 수정됐다. 센터 관계자는 앞으로 관련 부서와 함께 자오화구 내 문화·관광시설 안내판을 전면 조사하겠다고 밝혔다. 이를 본 중국인들은 “중국 한나라 시대의 옛 성과 한국 수도는 전혀 상관이 없는데 어떻게 이런 번역이 검수를 통과했느냐”고 지적했다. “전형적인 기계번역 오류다”, “아르바이트생이 번역했네”라며 박물관 측의 행정 실수를 비난했다. 다른 누리꾼들도 “외국인 관광객은 중국어를 읽지 못해 외국어 안내판만 볼 수 있다”며 “서울이라는 표기를 보고 한국과 관련된 유적으로 오해할 수 있다”고 우려했다. 또 “한 곳에서 이런 오류가 발견됐다면 다른 안내판에도 비슷한 문제가 있을 수 있다”, “중국을 찾는 외국인 관광객이 늘어난 만큼 관광지의 다국어 표기를 전수 조사해야 한다”는 반응이 이어졌다.

지난 5월 전남 해남에서 열린 ‘노벨문학상과 한국문학 심포지엄’에 다녀왔다. 이런 심포지엄이 남쪽 끝에서 열린다는 것이 이채롭기도 했지만, 해남읍에서 다시 승용차로 40분을 더 가서 바다가 보이는 땅끝의 인송문학촌 토문재에 운집한 300명이 넘는 청중들을 보며 노벨문학상 이후 한국문학이 나아갈 방향에 관한 뜨거운 관심을 체감할 수 있었다. 지난해 노벨문학상 수상은 한강 작가의 뛰어난 작품세계, 100년 넘게 축적해 온 한국 근현대문학의 힘, 한국문학번역원과 대산문화재단이라는 국가와 민간의 정책적 지원 그리고 번역가의 역량과 노력이 함께 일군 것이라는 게 이 자리의 중론이었다. 그리고 세계인이 함께 읽는 한국문학, 세계문학의 수신자에서 발신자로 전환한 한국문학이 맞게 될 번역 출판, 번역가 양성, AI 시대 번역의 미래 등에 대한 질문이 쏟아졌다. 서구 중심 언어가 아닌 한국어로 쓰인 한국문학과 예술문화 텍스트는 숙명처럼 번역이라는 과정을 거쳐야 하기 때문이다. 한국문학 번역은 외국어에 능통한 한국인 번역자 중심의 1세대 번역(~1990년대 초), 외국어에 능통한 한국인 번역자와 한국어와 문화에 밝은 외국인 번역자의 2세대 공동번역(~2010년대), 도착어로의 표현능력이 뛰어나고 출발어(한국어)와 문화에 대한 이해가 깊은 원어민 번역자 중심의 3세대 번역(2010년대 중반~현재)이라는 과정을 거치며 발전해 왔다. 특히 2010년대 이후 거둔 눈부신 성과는 3세대 번역가들의 노고에 힘입은 바 크다. 그런데 이들의 숫자는 지극히 제한적인 데 반해 수요와 중요성은 점점 커지고 있는 상황에서 전문 번역가의 체계적인 양성은 여느 때보다 중요한 현안이 됐다. 세계문학으로서의 한국문학 그리고 새 정부의 공약 ‘문화강국, 글로벌 소프트파워 빅5’가 이들에 달려 있다고 해도 과언이 아니기 때문이다. 뛰어난 번역가들을 체계적으로 육성할 전문 교육기관으로 번역대학원대학 설립이 절실한 이유가 여기에 있다. 해외 유수 대학의 한국학과를 졸업한 우수한 학생들을 전문 번역가로 양성해서 증가하는 번역의 수요를 감당하는 것은 물론이고 이들이 학업을 마치고 자기 나라로 돌아가 대학이나 문화기관에 자리잡고 민간 한류 포스트가 된다면 이상적인 K컬처 선순환구조를 만들 수 있다. 다음으로 AI를 활용한 번역이 확산되고 있는 상황에서 번역의 미래에 대한 우려이다. 전문가들의 의견을 종합해 보면 AI 번역, 즉 기계번역은 표준성과 정확성을 지향하는 반면 문학 등 예술번역은 유일성과 창의성을 지향한다는 점에서 본질적으로 지향점이 다르다. 실제로 AI 번역이 정확성과 표준성을 앞세워 많은 부분을 대체할 것이라는 데 이견은 없다. 그러나 인간의 삶과 정신세계의 결정체인 문학을 비롯한 예술 텍스트의 문체, 맥락, 뉘앙스, 감수성, 이면의 의미 등을 살리는 것은 인간번역의 몫이다. 따라서 AI의 정확성, 표준성, 신속성과 인간의 사유력과 창의성이 함께 나아가는 공진화(供進化)의 길이 번역의 미래라 할 수 있다. AI 활용으로 의료나 법률 서비스가 고도화되면서 의사나 법률가의 역량이 함께 커지는 것처럼 AI 번역 텍스트 축적, AI를 활용한 번역시스템 개발, 기계번역과 인간번역의 협업 추진 등을 적극 준비해야 한다. AI와 인간이 공진하는 번역생태계 조성과 기반 구축을 위해서도 번역대학원 설립은 꼭 필요하다. 지난 25일 한국문학번역원이 ‘문학번역의 미래, AI 시대 인간번역의 가치’를 주제로 번역대학원 설립을 위한 정책토론회를 연 것은 반갑고 다행스러운 일이다. 사실 한국문학번역원은 필자가 원장으로 재임할 때 이미 번역가 양성기관인 번역아카데미를 번역대학원으로 전환하기 위한 두 차례 연구용역을 마치고 학제, 커리큘럼, 교육시설 등 필요한 준비를 대부분 진행한 바 있다. 그리고 지난해 말 설립 근거를 담은 문학진흥법 개정안도 국회를 통과했다. 이제 남은 것은 의지와 결단이다. 노벨문학상 이후 한국문학과 K콘텐츠의 미래를 가늠할 중요한 디딤돌이 될 번역대학원 설립을 향한 실질적인 발걸음이 이어지길 기대한다. 곽효환 시인·전 한국문학번역원장

한강의 노벨문학상 수상 후 한 독자의 댓글이 가슴에 와닿았다. ‘우리도 노벨문학상 작품을 원어로 읽을 수 있게 됐다.’ 노벨문학상 수상의 전제 조건은 외국 독자들도 모국어로 한강의 작품을 읽고 가치를 알 수 있어야 한다는 것이다. 번역되지 않았다면 노벨문학상도 불가능했다. 영국 런던의 대형서점 워터스톤스 온·오프 매장에서 판매 중인 한강의 소설은 10여권. 하드카피와 오디오북까지 발매된 ‘채식주의자’부터 ‘희랍어 시간’, ‘소년이 온다’, ‘흰’, 최신작 ‘작별하지 않는다’까지 온라인 서가를 채운 책들을 클릭하면 예외 없이 한 사람 이름이 뜬다. 맨부커상의 공동 수상자인 데버라 스미스. 한국에서는 책 표지에 번역가 이름이 표기되지만, 영미권 출판사들은 밝히지 않는 경우가 많다. 번역가가 표기된 건 번역의 예술성을 인정한다는 의미다. 그가 대장장이에서 유래한 스미스를 쇠 금(金)으로 옮기고, 데버라에서 음을 딴 한국 이름이 김보라다. 케임브리지대에서 영문학을 전공한 스미스는 스물두 살 때 한국어를 독학했다. 그에게 찬사를 보내는 이유는 소수 언어 번역 작품에는 냉담한 영국 출판계의 철벽을 잘 알려지지 않은 한국문학으로 뚫었기 때문이다. 그가 ‘채식주의자’의 첫 20쪽 번역 샘플을 출판사에 투고했을 때 지금의 영광을 예감했을까. 스미스는 원작의 섬세한 문체를 살리기 위해 서울로 휴가를 와 한강을 면담하고, 모국어 독자들에게 ‘소주’, ‘언니’와 같은 한국어 표현을 알렸다. 한국어는 세계어 지위를 다투는 영어, 프랑스어와 호환성이 전혀 없다. 그럼에도 2011년 신경숙의 ‘엄마를 부탁해’가 뉴욕타임스 베스트셀러가 되고 2016년 ‘채식주의자’의 맨부커상 수상, 2019년 김혜순 시인의 ‘죽음의 자서전’이 캐나다 그리핀 시 문학상을 받았다. 한국문학의 놀라운 승전보는 번역의 힘을 증명한다. 번역은 언어 작품에만 한정되지 않는다. 넷플릭스의 ‘흑백요리사’에서 백수저로 깊은 인상을 남긴 한국계 미국인 셰프 에드워드 리가 대표적이다. 그는 고추장·묵은지 같은 한국 식재료와 비빔밥·떡볶이 등 전통 음식에 자기만의 상상력을 입힌 미식을 선보였다. 한국 이름 이균으로 만들고 싶었다는 그의 한식 요리는 원전을 탁월하게 번역한 예시 아닐까. 그는 “한국 식재료로 만든 요리가 어디까지 갈 수 있는지 전 세계에 보여 주고 싶었다”며 “내게는 이 과정이 한국과 다시 연결되는 방법이었다”고 했다. 김보라와 이균 같은 이들은 서로 다른 두 세계를 이어 준다. 문학뿐 아니라 K팝, 드라마와 영화, 웹툰, 미술, 요리 등 장르를 불문하고 K콘텐츠가 그 가치를 인정받을 수 있는 건 양질의 번역 덕분이다. 한국문학의 시간은 수십 년 전부터 외국어 번역을 지원해 온 한국문학번역원과 대산문화재단의 숨은 공이 더해져 벼락같이 왔다. 번역가는 출발어와 도착어 사이의 ‘불일치’가 빚어낸 긴장과 갈등을 미학적으로 독해한다. 기계번역이 대체할 수 없는 이유다. 이어령 전 문화부 장관은 번역가를 가리켜 ‘배신자’가 아니라 처음부터 패배를 각오한 ‘순교자’라고 했다. 저작권 문제로 한번 번역된 작품은 수십 년간 재번역이 어렵다. 번역가는 작품의 운명을 결정짓는다. 현실은 어떤가. 윤석열 정부의 ‘카르텔 논란’ 여파로 지난해 도서·출판 관련 예산은 대폭 삭감됐다. 번역 지원 사업도 유탄을 맞아 내년 번역인력 양성 예산은 2022년 대비 반토막 수준이다. 철학자 김재인 경희대 교수가 질 들뢰즈와 펠릭스 가타리가 쓴 ‘안티 오이디푸스’를 10년 넘게 번역한 고료가 350만원이었다는 건 국내 번역가의 처우를 드러낸 일화다. 정은귀 한국외대 교수는 지난 16일 문화체육관광부가 개최한 한국문학 해외 진출 회의에서 “데버라 스미스를 능가할 정도의 제자는 많지만, 번역가로 먹고살 수가 없는데 번역가가 되라고 차마 말을 못 한다”고 소신 발언을 했다. 떠들썩한 잔치판에 가려진 한국문학의 실상이다. 안동환 문화체육부 전문기자

인공지능(AI)은 일상 어디에나 존재한다. 우리는 매일 포털사이트를 통해 검색을 하며 원하는 정보를 얻고, 언어 장벽을 느낄 때 기계번역기를 사용한다. 일상 속 모든 인공지능 시스템은 크게 ‘데이터’와 ‘코드’로 나누어져 있다. 이들 중에서 코드 즉 모델링을 통한 성능 개선이 아닌 데이터의 품질을 향상시키고 모델의 구조 변경 없이 어떻게 하면 모델의 성능을 향상시킬 수 있을지에 대해 고민하는 분야가 바로 ‘데이터 중심 AI’다. 기업들은 대표적으로 데이터가 자동으로 선순환 구조를 그리는 ‘데이터플라이휠’이라는 방법을 통해 데이터 중심 AI를 적용하고 있다. 기업 간 거래(B2B)든 기업 대 소비자 거래(B2C)든 상관없이 AI 기반 서비스를 하다 보면 데이터 기록이 쌓인다. 예를 들어 유튜브 추천 모델이 사용자의 니즈를 잘 반영해 주는 것은 수집한 사용자 데이터를 모델에 반영했기 때문이다. 즉 지속적으로 쌓이는 데이터를 모델의 학습용으로 가공하고 지속적으로 추가학습을 진행하면서 자연스레 모델의 인식 성능이 높아지는 것이 바로 데이터플라이휠이다. 데이터플라이휠의 핵심은 모델 성능이 안 좋으면 데이터의 양을 늘리는 등의 일방향적인 개선 방식이 아니라 모델의 결과에 따라서 데이터 생성 과정과 공정 등도 점진적으로 개선되는 양방향 선순환 구조라는 점이다. 즉 단순히 데이터를 더 늘리는 양적인 팽창이 아니라 질적인 팽창이 필수다. 서비스 중 발생하는 오류 데이터를 수집하고 데이터의 모호한 분류를 일관되게 수정하는 공정이 모델 성능을 크게 향상시키며 그 가치는 시장이 모델을 통해 평가한다. 결국 AI 기업 중에서도 데이터 전문, 모델 전문을 넘어서서 모델과 데이터 모두를 잘하는 기업이 앞으로 살아남게 된다. 기업은 데이터를 직접 제작하는 작업도 진행하고 있다. 기존 AI 연구들은 대부분 모델에만 집중돼 왔던 게 사실이다. 데이터를 누가 어떻게 만들고 어떤 데이터가 좋은 데이터인지, 그것을 어떻게 만드는지에 관해서는 상대적으로 관심이 부족했다. 하지만 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 생성 AI에 대한 관심이 무척 높아지며 데이터를 쌓는 공정을 설계하는 업무의 중요성이 날로 높아지고 있다. 데이터 역량은 AI 모델 구축 역량, 서비스 역량과 완전히 다른 영역이므로 데이터 전문가들과 함께 팀을 만드는 것이 앞으로 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것으로 예상된다. 연료가 있어야 자동차가 움직이며 재료가 있어야 음식을 만들 수 있다. 이와 마찬가지로 인공지능 시스템도 연료와 재료가 필요하며 이는 바로 데이터다. 생성 AI를 필두로 AI의 신시대가 열리며 많은 사람이 자동차에 해당하는 모델 그 자체에만 관심을 가지고 있지만, 그 연료인 데이터의 중요성은 앞으로 계속 높아질 것이다.

국립국어원은 오는 14일 오전 9시 서울 코지모임공간 강남역 2호점에서 ‘한국어·외국어 병렬 말뭉치 구축의 쟁점과 활용 방안’을 주제로 워크숍을 개최한다. 국어원이 구축하고 있는 한국어·외국어 병렬 말뭉치 활용 방안에 대한 전문가 특별강연과 구축 과정에서 발생하는 주요 쟁점에 대한 토론이 진행된다. 임희석 고려대 교수가 ‘딥러닝 기반의 최신 기계번역 연구 동향’을 주제로 기조강연을 한다. 딥러닝을 기반으로 하는 최신 기계번역, 기계번역 병렬 말뭉치 구축, 기계번역 기술의 응용 분야에 대해 설명한다. 최신 기술을 반영한 고려대 자연어처리연구실의 기계번역 분야 연구 성과도 소개할 예정이다. 조준형 경상대 교수는 ‘번역학에서 바라본 병렬 말뭉치 구축 및 활용의 유용성과 쟁점’을 주제로 발표한다. 병렬 코퍼스를 활용한 코퍼스 번역 연구에서 부딪히는 현실적인 어려움과 접근의 난이성을 소개한다. 이를 통해 병렬 코퍼스의 현실적인 방향성을 살펴본다. 김윤수 포항공대 교수는 ‘인간·컴퓨터 상호작용 번역의 최신 기술 동향’ 특강을 한다. 컴퓨터가 한 번역을 인간이 실시간으로 수정하는 방식은 콘텐츠 번역에서 가장 널리 쓰이고 있다. 고품질의 번역을 보장하면서도 속도가 빠르기 때문이다. 특강에서는 이러한 상호작용 기계번역의 최신 연구들을 설명한다. 다음 단어 다중예측, 용어 번역 강제 출력, 온라인 모델 적응, 완료된 번역 자동검수 등 번역사의 작업 효율을 극대화하는 인공지능 방법론을 소개한다. 패널 토의에서는 이정희 경희대 교수, 고려대 송상헌 교수, 김영택 솔트룩스이노베이션 부사장, 김유석 시스트란 대표, 이정수 플리토 대표가 쟁점 사항들을 검토하고 병렬 말뭉치 구축의 고도화를 위한 적용점을 탐색한다. 국어원은 2021년 1차 사업에서 약 800만 어절의 병렬 말뭉치를 구축했으며, 2022년 이후 1000만 어절 규모로 확대해 병렬 말뭉치를 구축하고 있다. 1차 사업에서 구축한 한국어·외국어 병렬 말뭉치는 연구 및 기술 개발의 기초 자료로 누구나 활용할 수 있도록 ‘모두의 말뭉치’(https://corpus.korean.go.kr)를 통해 올해 상반기에 공개할 예정이다. 이번 워크숍은 유튜브로 실시간 중계된다.

호암재단은 영화 ‘기생충’의 봉준호(왼쪽) 영화감독 등 6명을 ‘2021 삼성호암상’ 수상자로 선정했다고 6일 발표했다. 부문별로는 예술상에 칸영화제와 아카데미상을 석권한 봉준호 감독을 비롯해 물리·수학 부문에 허준이(가운데) 미국 스탠퍼드대 교수, 화학·생명과학 부문에 강봉균 서울대 교수, 공학상 조경현(오른쪽) 뉴욕대 교수, 의학상 이대열 존스홉킨스대 특훈교수, 사회봉사상 이석로 방글라데시 꼬람똘라병원 원장 등이다. 물리수학 부문과 화학생명과학 부문은 지난해 삼성호암상 제정 30주년을 맞아 과학상을 이들 2개 부문으로 확대한 후 처음으로 수상자가 배출됐다. 호암재단 측은 현대 수학계의 오랜 난제였던 ‘리드 추측’과 ‘로타 추측’을 풀어낸 젊은 수학자인 허준이 교수와 ‘신경망 기계번역 알고리즘’을 개발한 조경현 교수 등 30대 젊은 과학자 2명을 수상자로 선정한 것은 학계의 큰 소득이라고 평가했다. 또 이대열 교수는 신경경제학의 창시자라는 평가를, 강봉균 교수는 기억 저장과 조절의 원리를 규명한 뇌 과학 분야의 세계적 석학이라는 평가를 각각 받았다. 이석로 원장은 방글라데시 빈민가에서 27년간 헌신하며 연간 8만명을 치료해 온 공로를 인정받았다. 호암재단은 올해부터 상의 장기적 발전과 국제적 인지도 제고를 위해 기존 ‘호암상’을 ‘삼성호암상’으로 변경해 삼성이 단독 후원하는 상임을 명확히 하기로 했다. 각 수상자에게는 상장과 메달, 상금 3억원이 각각 수여된다. 안석 기자 sartori@seoul.co.kr

글로벌 기계번역 전문기업 SYSTRAN(이하 시스트란)이 한국 시장을 본격 확대한다고 밝혔다. 시스트란은 자체 개발한 AI 기반 신경망 기계번역(NMT) 기술과 수십 년간 축적된 다국어 처리 기술 노하우를 바탕으로 다양한 언어와 도메인에 최적화된 AI 번역 솔루션을 공급하는 AI 기계번역 전문기업이다.1968년 창립 이후 프랑스 본사 및 미국, 일본, 멕시코 지사를 통해 전 세계에 기계번역 솔루션을 공급해 온 시스트란은 기계번역 시장의 글로벌 리더라고 불리며 글로벌 시장에서 발생하는 다양한 요구사항 및 이슈들에 대해 빠르게 대응할 수 있는 만큼 조직 체계가 탄탄하다. 이처럼 신생업체들이 넘볼 수 없는 차원의 독자적인 노하우와 지역별 조직망을 연계한 체계적인 조직 시스템은 누구도 따라잡을 수 없는 시스트란 만의 강점이다. 시스트란은 Yahoo 바벨피쉬에 2012년까지, 구글에 2007년까지 기계번역엔진을 공급하고, RMBT(문법기반번역), SMT(통계기반번역), NMT(인공지능번역)으로 번역 패러다임이 바뀔 때마다 다양한 솔루션을 제공하고 있다. 1986년 Gachot 그룹에 인수 후에는 프랑스로 본사를 이전하여 영미권 중심의 기계번역 엔진을 유럽어권으로 확대하였으며, 2014년 국내 업체가 프랑스 시스트란을 인수하였으나 2019년 스틱인베스트먼스, 소프트뱅크코리아, 한국투자파트너스, 한국투자증권이 프랑스 SYSTRAN 지분 93%를 취득하여 대주주가 되었고 시스트란은 한국 지사인 ㈜시스트란을 설립하였다. ㈜시스트란은 글로벌 기업과 해외 정부기관에서 기술력을 인정받고 있는 설치형 기계번역 솔루션 SPNS(SYSTRAN Pure Neural Server)의 글로벌 우수 사례를 지속적으로 국내에 소개하는 한편, 클라우드 번역 서비스인 SYSTRAN MarketPlace를 국내에 본격 확장할 예정이다. 이를 위해 클라우드에서 기계번역엔진을 생성해 내는 ModelStudio 제품의 유일한 국내 공급사로서 파트너사를 적극 모집한다는 계획이다. 이 밖에도 SYSTRAN 프랑스 본사는 세계 최초로 클라우드에서 기계번역엔진을 누구나 생성하여 수익을 올릴 수 있는 SYSTRAN MarketPlace를 2020년에 소개한 바 있다. 현재는 TED, TAUS, AFP 외 다국적 기업들과 협업을 진행 중이다. ㈜시스트란 관계자는 “시스트란 자체가 기계번역 솔루션을 발전시켜온 산증인이라고 해도 과언이 아닌 만큼, 앞으로도 타사의 번역 솔루션과 비교할 수 없는 압도적인 품질의 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다할 것”이라고 전했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

현대자동차그룹이 국내외 임직원 간 원활한 협업을 위해 자동차 산업에 특화된 번역 모바일 애플리케이션 ‘H-트랜슬레이터’를 개발했다고 18일 밝혔다. 인공신경망 기반의 기계번역 앱인 H-트랜슬레이터는 한국어와 영어를 빠르게 통역해 실시간 커뮤니케이션을 할 수 있도록 돕는다. 인공신경망은 인공지능(AI)의 핵심 기술로, 두뇌의 정보처리 역할을 하는 신경망 형태를 모방한 인공지능 알고리즘을 적용했다는 의미다. 현대차그룹 관계자는 “최근 해외 인재 영입이 활발해지면서 국내외 임직원 간 빠른 의사소통이 중요해져 이런 통역 앱을 개발하게 됐다”고 배경을 설명했다. H-트랜슬레이터는 현대차그룹의 AI 기술 개발을 전담하는 사내 독립 기업 ‘에어스 컴퍼니’가 개발했다. 지난 11월 사내 그룹웨어(내부통신망) 시스템에 적용됐던 업무 맞춤형 번역 시스템을 업그레이드한 버전이다. 2018년 설립된 에어스 컴퍼니는 지난 6일 현대차그룹에서 독립했다. H-트랜슬레이터는 문장, 문서, 사진뿐만 아니라 온라인 대화방에서 실시간으로 오가는 한국어와 영어로 된 대화 내용까지 모두 번역할 수 있다. 한국인이 대화 내용을 한국어로 말하거나 쓰면 외국인에게 영어로 전달되고, 외국인이 영어로 말하거나 문장을 쓰면 한국인에겐 한국어로 전달되는 방식이다. 대화방 실시간 번역 기능은 국내 최초다. H-트랜슬레이터 이외 현대차그룹이 지난해부터 개발해온 인공신경망 기반 기계번역 기술은 세계에서 품질을 인정받고 있다. 에어스 컴퍼니와 강원대 산학공동연구팀은 지난해 참가한 ‘아시아 번역 품질 평가대회’(WAT)에서 특허번역 5개 전 부문 1위를 차지했다. H-트랜슬레이터의 앞으로 번역 알고리즘은 기술, 기계, 소프트웨어, 모빌리티 용어 번역에 적용될 예정이다. 미래 자율주행 차량이나 로봇에 탑재되면 활용도가 더욱 높아질 것으로 기대된다. 현대차그룹 관계자는 “앞으로 기계번역, 음성인식, 음성합성, 문자인식 등 인공신경망 기반의 기계번역 기술을 더욱 고도화하고, 중국어(한자) 등으로 번역 가능한 언어를 확장할 뿐만 아니라, 웨어러블 디바이스에도 관련 기술을 탑재할 계획”이라고 밝혔다. 이영준 기자 the@seoul.co.kr

한국형 특허시스템의 해외 진출이 활발하게 이뤄지고 있다. 특허청은 25일 사우디아라비아 지식재산청에 대한 지식재산(IP) 행정정보 시스템 구축을 위한 정보화 컨설팅을 마쳤다고 밝혔다. 이 사업은 지난해 계약을 체결해 한국특허정보원이 민간 기업과 컨소시엄을 구성해 지난해 8월부터 5개월간 100만 달러 규모의 컨설팅을 진행했고 24일 최종 승인 결정됐다. 기존 한국형 특허시스템을 사우디 IP 환경에 부합하도록 최적화하는 방식으로 기본 설계를 제공했다. 특허·상표·디자인 등 권리별로 분산 처리됐던 방식을 통합해 절차의 효율성과 편리성을 높일 수 있게 됐다. 특히 분류·기계번역·검색 등 3개 핵심분야에는 인공지능(AI)을 접목시켜 심사 품질 향상 기반을 마련했다. 한국이 사우디의 IP 행정정보 시스템의 청사진을 제공함에 따라 시스템 개발 및 구축 참여 가능성이 높아졌다. 중동에서 한국형 특허시스템 전수는 아랍에미리트(UAE)에 이어 두번째다. 특허청은 2014년부터 한국 특허청의 특허심사관 5명이 UAE에 나가 심사를 진행하고 있다. UAE에는 연간 1500여건의 특허가 출원되는데 450여건은 현지 한국 심사관이, 1000여건은 한국 특허청이 심사대행하고 있다. 2016년에는 특허행정 시스템을 수출(450만달러)하기도 했다. 박원주 특허청장은 “정보화 컨설팅은 한국형 특허시스템에 대한 국제사회의 인정을 보여주는 것”이라며 “파라과이·이집트를 대상으로 한 시스템 수출과 브라질의 정보화 컨설팅까지 행정한류에 대한 관심이 높다”고 말했다. 대전 박승기 기자 skpark@seoul.co.kr

창의적인 발명·아이디어 보호를 위해 실용신안제도를 전면 개편하고, 권리화가 가능한 부분은 별도 출원할 수 있도록 심사 유연성이 확대된다. 특허청이 11일 발표한 2020년 업무계획은 지식재산을 통한 혁신 성장, 국가 기술경쟁력 강화 등을 담고 있다. 스타트업의 사업에 필요한 창의적 아이디어가 상품이 되고 시장에 안착할 때까지 누구도 모방하거나 침해할 수 없도록 보호된다. 특허 등록이 어려운 작은 발명과 아이디어에 적용 가능하도록 ‘소발명 보호제도’를 도입하는 내용의 실용신안제도 개편이 추진된다. 산업 혁신을 위해 논문·연구노트 등 형식 제한없이 그대로 출원할 수 있는 ‘Free-Type 출원서비스’를 실시한다. 특허심판원 심결 후 소제기기간 내 등록가능한 부문만 선별·출원이 가능한 특허 일부분할출원제도와 상표 출원시 지정상품 중 거절이유가 없는 상품만 먼저 등록해주는 상표 부분거절제도 등도 도입할 예정이다. 제품주기가 짧고 유행에 민감한 제품의 디자인은 실시한 신속 심사로 처리기간을 10일로 단축키로 했다. 심사의 유연성 확보를 위해 융복합기술 3인 협의심사 확대와 난이도 높은 기술·사건 유형별 전담 심판부 지정 등을 통해 심사·심판 품질을 높이고 인공지능(AI) 이미지 검색과 기계번역 등을 심사에 활용해 업무 부담을 줄일 계획이다. 특허기반 연구개발을 통해 기술자립을 강화한다. 지난해 일본 수출규제의 경험을 토대로 핵심 품목 연구개발(500개 과제)에 IP R&D를 전면 실시하고 일정규모 이상 소부장(소재·부품·장비)분야에 IP R&D 제도화를 추진할 계획이다. 특허전략확산지원센터를 설치해 기업의 IP R&D 수행에 필요한 솔루션 개발·교육 등을 지원한다. 정부와 민간 R&D에 4억 3000만건의 특허 빅데이터 활용을 확산키로 했다. 국가 특허 빅데이터센터를 통해 산업별 유망기술을 발굴하고 감염성 질환 등 사회 현안에 대한 기술적 해결방안도 제시한다는 계획이다. 박원주 특허청장은 “지식재산 생태계 혁신을 통해 지식재산이 산업적·경제적 가치를 높이는 데 노력하겠다”고 강조했다. 대전 박승기 기자 skpark@seoul.co.kr

특허청은 23일 인공지능(AI)을 적용해 업무 효율화 및 이용자 편의를 강화한 차세대 ‘특허넷’을 2023년까지 구축한다고 밝혔다. 특허넷은 특허·실용신안·상표·디자인 등 지식재산권의 출원·심사·등록·심판 등을 처리하는 정보시스템이다. 1999년 1세대 특허넷을 개통해 세계 최초로 인터넷 전자출원 시대를 열었다. 이후 2005년 유비쿼터스 기반의 2세대 특허넷과 2012년 클라우드 기반의 3세대 특허넷으로 발전하며 선진 특허 행정서비스를 제공했다. 4세대 특허넷은 민원인이 고객상담센터 업무시간이 끝나도 언제 어디서나 AI 특허 챗봇에 접속해 출원이나 심사, 등록 등의 궁금증을 상담받을 수 있다. 900여종이나 되는 서식을 PC에 설치해야 하는 등 어렵고 불편했던 전자출원서비스(특허로)를 사용자 친화형 으로 재구축해 초보자도 쉽고 편리하게 웹상에서 작성해 출원할 수 있도록 개선한다. 심사관들은 특허 출원된 기술내용을 이해하고 유사한 선행기술 문헌을 자동으로 찾아주는 ‘AI 심사도우미’를 활용해 업무 부담 및 신속·정확한 심사 기반을 갖추게 된다. AI 기반 기계번역시스템을 활용해 외국어 부담없이 전 세계의 선행기술 문헌을 검색, 활용해 심사 품질 제고가 기대된다. 특허정보서비스 기업들은 특허청이 보급하는 특허도면부호, 기계번역 학습데이터, 합금 성분비와 화학식 등 다양한 특허정보를 통해 AI 기반의 고부가가치 정보서비스를 개발할 수 있다. 특허청은 5개년 계획에 따라 2023년까지 단계적으로 구축할 계획이며, 올해는 98억원을 투입해 AI 기계번역시스템과 AI 상표 이미지 검색 시범시스템 등을 개발할 계획이다. 천세창 차장은 “출원인이나 심사관이 검색해야할 전 세계 특허 문헌이 4억건 이상에 달한다”며 “4세대 특허넷은 AI를 활용해 심사의 편의성을 높이고 심사 품질을 제고할 수 있는 혁신이 기대된다”고 말했다. 대전 박승기 기자 skpark@seoul.co.kr

현대자동차가 네이버 최고기술책임자(CTO) 출신이 세운 스타트업(신생 벤처기업) ‘코드42’(CODE42.ai)에 전략 투자한다. ‘코드42’는 로봇과 자율주행 등 네이버의 신산업을 이끌던 핵심 인력인 송창현 전 네이버 CTO가 지난달 세운 회사다. 미래 혁신성장 분야인 모빌리티(이동수단) 시장의 주도권을 잡기 위해 대기업이 이제 막 설립된 스타트업과 손을 잡고 파괴적 혁신을 추구한다는 점에서 눈길을 끈다. 현대차는 15일 스타트업 코드42에 전략 투자하고 상호 다각적인 협력에 나선다고 밝혔다. 현대차는 투자 규모와 지분율은 공개하지 않았으나 현대차그룹 관계사로 편입되는 수준은 아니다. 정의선 수석부회장과 송 대표는 최근 서울 논현동에 있는 ‘현대모터스튜디오 서울’에서 만나 구체적 협력 방안과 미래 모빌리티 혁신 트렌드에 대해 의견을 나눴다. 송 대표는 마이크로소프트에서 슈퍼컴퓨터와 가상머신 OS 개발자를 거쳐 애플로 이직해 소프트웨어 성능 고도화 전문가로 일한 바 있다. 2008년 네이버에 합류해 CTO와 네이버랩스 최고경영자(CEO)를 역임하며 음성인식, 기계번역(파파고), 컴퓨터비전, 딥러닝, 인공지능(AI) 어시스턴스, 증강현실 내비게이션, 자율주행, 로보틱스 등 차세대 기술 개발을 이끌었다. 코드42는 이미 도심형 모빌리티 서비스의 모든 과정을 아우르는 모빌리티 통합 플랫폼 ‘유모스’ 개발에 착수했다. 이는 자율주행차와 드론, 자동 배달 로봇 등과 같은 다양한 형태의 자율주행 이동수단을 하나로 통합해 차량 호출과 로보 택시, 스마트 물류, 음식 배달 등 각각의 모빌리티 서비스를 제공하는 기술이다. 현대차는 모빌리티 서비스와 ‘UMOS’의 접목을 통해 다양한 가능성을 실현한다는 구상이다. 아울러 현대차가 개발 역량을 집중하는 자율주행차와 커넥티드카 등 미래 자동차와 로보틱스, AI 분야에서도 전방위적 협력을 추진해 나갈 방침이다. 정 수석부회장은 “코드42의 통찰력, 서비스 플랫폼 운영 경험은 현대차가 추진하는 스마트 모빌리티 솔루션 사업에 반드시 필요한 역량”이라며 “다양한 프로젝트들을 함께 추진해 나갈 것”이라고 말했다. 백민경 기자 white@seoul.co.kr

통합플랫폼 ‘유모스’ 다양한 서비스 접목 차량 호출·스마트 물류·로보 택시 구상 자율주행·로보틱스도 전방위 협력 추진현대자동차가 네이버 최고기술책임자(CTO) 출신이 세운 스타트업(신생 벤처기업) ‘코드42’(CODE42.ai)에 전략 투자한다. ‘코드42’는 로봇과 자율주행 등 네이버의 신산업을 이끌던 핵심 인력인 송창현 전 네이버 CTO가 지난달 세운 회사다. 미래 혁신성장 분야인 모빌리티(이동수단) 시장의 주도권을 잡기 위해 대기업이 이제 막 설립된 스타트업과 손을 잡고 파괴적 혁신을 추구한다는 점에서 눈길을 끈다. 현대차는 15일 스타트업 코드42에 전략 투자하고 상호 다각적인 협력에 나선다고 밝혔다. 현대차는 투자 규모와 지분율은 공개하지 않았으나 현대차그룹 관계사로 편입되는 수준은 아니다. 정의선 수석부회장과 송 대표는 최근 서울 논현동에 있는 ‘현대모터스튜디오 서울’에서 만나 구체적 협력 방안과 미래 모빌리티 혁신 트렌드에 대해 의견을 나눴다. 송 대표는 마이크로소프트에서 슈퍼컴퓨터와 가상머신 OS 개발자를 거쳐 애플로 이직해 소프트웨어 성능 고도화 전문가로 일한 바 있다. 2008년 네이버에 합류해 CTO와 네이버랩스 최고경영자(CEO)를 역임하며 음성인식, 기계번역(파파고), 컴퓨터비전, 딥러닝, 인공지능(AI) 어시스턴스, 증강현실 내비게이션, 자율주행, 로보틱스 등 차세대 기술 개발을 이끌었다. 코드42는 이미 도심형 모빌리티 서비스의 모든 과정을 아우르는 모빌리티 통합 플랫폼 ‘유모스’ 개발에 착수했다. 이는 자율주행차와 드론, 자동 배달 로봇 등과 같은 다양한 형태의 자율주행 이동수단을 하나로 통합해 차량 호출과 로보 택시, 스마트 물류, 음식 배달 등 각각의 모빌리티 서비스를 제공하는 기술이다. 현대차는 모빌리티 서비스와 ‘UMOS’의 접목을 통해 다양한 가능성을 실현한다는 구상이다. 아울러 현대차가 개발 역량을 집중하는 자율주행차와 커넥티드카 등 미래 자동차와 로보틱스, AI 분야에서도 전방위적 협력을 추진해 나갈 방침이다. 정 수석부회장은 “코드42의 통찰력, 서비스 플랫폼 운영 경험은 현대차가 추진하는 스마트 모빌리티 솔루션 사업에 반드시 필요한 역량”이라며 “다양한 프로젝트들을 함께 추진해 나갈 것”이라고 말했다. 백민경 기자 white@seoul.co.kr

조의연 동국대 번역학연구소장이 말하는 AI 번역과 오역“제가 번역학연구소장이라고 소개하면 ‘앞으로 인공지능(AI)이 다 번역해줄 텐데, 굳이 외국어를 배울 필요가 있을까’라는 질문을 많이 받습니다. 학생들은 외국어학과에 진학해야 하느냐고 묻기도 합니다. 이런 현상은 언론이 인간 번역가의 위기 프레임을 조장했기 때문입니다. 그러나 인간 번역가는 사라지지 않을 것이고, 그 역할은 더욱 고도화될 것이라고 장담합니다.” 그가 번역학연구소장을 맡고 있다기에 찾아가 도발한 질문이다. 올겨울 첫 최강 추위가 서울을 강타한 7일 칼바람을 맞으며 동국대를 찾아갔다. 동국대 번역학연구소장인 조의연(60) 영어영문학과 교수(영어통번역 전공)는 “인간 번역가의 위기론은 언론이 만든 허구”라며 이렇게 말했다. 그는 언론이 만든 위기론의 대표적인 예로서 ‘진화하는 번역기, 사라지는 번역가?’ ‘내가 이러려고 영어 배웠나. AI가 번역 다해주네’ ‘목에 걸면 외국어가 술술 … 통역사 필요없는 웨어러블’ 등의 기사 제목을 보여줬다. 이어 “언론들이 구글의 기계번역을 상업적 목적이든, 다른 동기든 계속하니깐 인간 번역가는 앞으로 존재할 가치가 없어지는 그래서 시장에서 소멸할 것이라는 센세이셔널한 기사를 쓰다 보니 잘못된 선입견이 생긴 것”이라며 “빅데이터를 장착한 AI는 번역에서 계속 진화하겠지만, 인간의 감성을 대신할 수 없을 것”이라고 단언했다.“인간 번역가 위기론은 언론이 만든 허구인간 번역가 소멸하지 않아…역할 고도화” ‘현재의 AI 번역의 완성도가 높지 않느냐’고 반문하자 조 소장은 “기계 번역은 반복되는 상황에서 기술 매뉴얼처럼 고정되어 있는 어휘와 고정된 문장패턴에서 유용성이 많다”면서도 구글 번역기의 몇 가지 오역 사례를 보여줬다. 구글 번역기로 “조성은”이라는 사람 이름을 번역하면 “Composition is”로, “공항공사”는 “Airport Construction”, “나는 똥을 싸고 있습니다”가 “I am wrapping up shit”라는 식으로 기상천외한 오역한 사례를 보여줬다.그는 반대로 영어를 한글로 잘못 번역한 사례도 들었다. “Getting check in/out was a breeze, and there were so many ~” 문장은 “체크인/체크아웃 하는 것은 산들바람이었고, ~”로 오역했다. ‘산들바람’은 ‘매우 쉬웠다’는 관용 표현을 잘못 전달한 것이다. 또 “there are some quick bites outside which was convenient.”는 “밖에서 빠른 물기가 있었다”고 가벼운 식사를 의미하는 quick bites를 빠른 물기가 있다고 잘못 썼다. 특히 “존은 사과를 좋아해. 그러나 사지는 않을 거야”는 “John likes apples. But I will not buy it”이라고 주어를 존에서 나(I)로 바꿔버렸다. “이런 오역 사례에서 보듯 기계 번역의 속도는 인간보다 빠를 수는 있어도 품질 면에서 기계 번역은 인간의 손을 거쳐야 합니다. 언어를 공부하는 사람에게 재미난 현상으로 문장과 문장이 연결되어 가는 경우 주어 생략이 발생하지만 현재 기계어 번역은 무조건 나(I)로 옮기고 있습니다. 주어가 3인칭이라도 무조건 I로 번역하는 것이죠. 가장 쉽다고 할 수 있는 부분에서도 오역이 발생하는 겁니다.” 그는 그렇지만 번역 패러다임이 바뀌고 있다고 강조했다. “지금까지는 번역가 하면 인간을 의미했죠. 그런데 이제는 기계에도 번역가의 지위를 부여하고 있습니다. 번역 회사들이 기계 번역도 제공합니다. 고객이 요청하면 인간을 선택할지 기계를 선택할지를 선택할지 묻습니다. 미국의 번역회사들 홈페이지를 보면 인간 번역가(Human Translator)를 선택할 것인지 아니면 기계 번역가(Machine Translator)인지를 묻는 상황에 도달했습니다.” 일부 영역의 번역을 두고 인간과 기계가 경쟁한다는 것으로 들렸다.“AI 번역, 고정된 패턴에서 유용…오역 많아주어 생략된 문장에선 무조건 나(I)로 바꿔인간-기계 번역서 경쟁 시대 돌입 사례도” 그러나 이런 상황에서도 인간 번역가는 소멸할 가능성이 하나도 없다고 장담했다. “학생들이 번역프로그램 즉 AI 번역의 발전에 우려합니다. 그래서 학생들에게 기계번역을 직접 돌려보라고 수업합니다. 실제로 돌려본 학생들은 ‘번역은 아직도 인간이 할 역할이 맞네’라고 희망을 가집니다. 기계 번역의 진화, 산업의 변화, 기술의 변화 등에 맞춰 번역가의 역할이 달라지고 있다 이렇게 보는 것이 타당할 것입니다. 그래서 요즘엔 인간 번역가를 ‘기계번역 후 편집(machine translation post editing) 작업, 즉 기계번역 결과물의 데스크 내지 감수를 보는 것이요. 언어서비스 제공자가 이런 작업을 위해 인간 번역가를 고용하고 있습니다.” “특히 문학 번역은 기계 번역이 다루지 않고 있죠. 에어비앤비(Airbnb) 같은 숙박시설의 경우 이용자들이 후기를 올리면, 그 후기를 보고자 하는 지역의 언어로 빠르게 번역돼 올라갑니다. 이런 글은 ‘숙박시설이 찾기 쉬웠다거나 어려웠다’. ‘좋았다거나 쾌적했다, 불편했다거나 불친절했다’는 등으로 패턴이 고정되어 있습니다. 기계 번역 개발업체들이 문학 번역은 멀기도 하지만 상업성이 없다고 생각한듯 개발에 적극 뛰어들지 않고 있습니다. 문학 번역을 하려면 시간도 오래 걸립니다. 번역가의 숙련도뿐 아니라 그가 가진 감수성과 미학, 인간의 역사에 대한 이해 이런 것들은 고부가가치로 인식하고 평가해줘야 합니다. 그런데 우리나라에선 그런 게 되지 않으니 단편 한편 번역하면 겨우 몇백 만원 받습니다. 이게 척박한 현실입니다.”“문학, AI 번역 시도하지 않아…갈 길 멀어번역가 숙련도·감수성 고부가가치 인식을단편 한편 번역에 겨우 몇백만원…이게 현실” 그가 번역학에 뛰어든 것은 대학시절 ‘노동야학’을 하다 1980년대 초에 미국유학에서 의미론과 화용론을 공부하면서 비롯됐다. 이것이 바탕이되어 2000년대 초부터 번역학에 뛰어들었다. “영국에서도 번역학이 독립된 학문으로 대학원 석박사 과정이 개설되기 시작한 것도 불과 40여년 전입니다. 어찌보면 신생학문인데, 학부 단위에서 번역학을 전공으로 둔 것은 동국대가 국내 처음입니다. 한 15년쯤 됐지요.” 번역의 고질적 문제인 ‘오역 논란’에 대해 묻자 조 소장은 작심한 듯 말했다. “한국 번역시장의 발목을 잡는 것이 오역 논쟁이고, 이런 부분에서 비평과 인식이 시급합니다. 지금까지 번역을 지배해온 통념은 번역 작품이 원본 작품인 원천 텍스트에 근접해야 한다는 것이지요. 그러다 보니 원본 작품에서 어긋난 것들은 오역이다 그렇게 처리하고, 또 논쟁해 왔습니다. 일반 번역도 그렇지만 특히 문학 번역에서 그 정도가 심하다고 봅니다. 그런데 문학 번역에서 중요한 점은 번역가가 누구를 독자로, 대상으로 삼느냐이지요. 예를 들면 소설가 한강의 작품은 한국인을 대상으로 했고, 한강은 작가로서 내 작품의 독자는 한국인이라고 생각할 것입니다. 그러나 비록 한강의 작품을 번역하지만 데보라 스미스에겐 자신의 독자는 한국인이 아니라 영국 독자와 서구인들입니다. 그러면 그들에게 맞는 리라이팅(rewriting) 즉 개작이 발생해야만 그건 그쪽 독자를 대상으로 한 번역이라 볼 수 있습니다.”“오역, 원전 독자 아니라 번역가 독자 고려원전 스토리·플롯 훼손 없다면 개작도 가능오역 논쟁 그만…번역가는 작가 지위도 가져” ‘번역자가 개작을 해야 한다고?’라고 되묻자 조 교수는 계속했다. “번역에서 원전의 전체적 충실성을 가져가야 하겠지만, 스토리와 플롯의 훼손이 없는 한에서는 미세한 부분까지 굳이 충실히 따라야 할 필요는 없는 겁니다. 그래서 번역은 재창작이란 말도 하는 겁니다. 가장 핵심적인 요소는 독자입니다. 예컨대 아무리 한국 정서를 이야기하는 문학이 있다 할지라도 서구 독자에게 이것이 ‘폴리티컬리 인코렉트(politically incorrect·특정 인종, 종교, 여성, 장애인 등 근현대사에서 소수의 위치에 있던 이들에게 한 부적절한 말이나 행동 태도)하거나 너무 많은 여성혐오적 요소 등이 있으면 번역가는 자기 독자들에게 맞게 적절하게 변형시킬 수 있는 권한이 있다고 봅니다. 그런 부분을 원전에서 어긋난다는 즉 오역의 시각에서 보면 그건 계속 ‘오역이다’ ‘아니다’는 소모적 논쟁만 하는 것이죠. 그러나 데보라 스미스에게는 자신의 독자들을 위해 일정 부분, 전체 이야기의 플롯과 등장 인물의 구분을 손상하지 않는 부분에 있어서 서구 독자들을 위해 즐겁게 해 줄 수 있다는 것입니다. 그래서 또한 번역가는 작가의 지위도 갖는다 하겠습니다. 이런 점에서 우리가 오역논쟁에서 조금 벗어나야 하지 않을까 생각합니다.” “전통 인문학생에 ‘디지털 휴매니티스’ 교육도 시급디지털 전공자에 인간 이해 돕는 인문학 교육도 필요” ‘번역자의 감수성 측면에서 교육도 중요하겠다.’고 하자 조 소장은 대학교육의 변화에 대해서 강조했다. 번역도 인문학의 한 핵심 부분이니 그의 말을 전한다. “미국에선 전통적인 문과대학도 ‘디지털인문학’이라고 디지털 휴매니티스(Digital Humanities)로 바뀌고 있습니다. 문과대학에 빅데이터, 데이터 분석, 코딩 교육을 접합시키고 있습니다. 융복합 교육이 그냥 말로서 필요성 차원을 넘어 실질적으로 구현되고 있지요. 그런데 우리는 말로만 4차산업시대를 맞아 교육이 변해야 한다고 하지만 너무 늦습니다. 인문학도들에게 융합전공 트랙을 열어줘야 하는 시대라고 봅니다.” 조 소장은 잠시 숨을 돌렸다. “소프트웨어 공학 교수들이 제게 하는 이야기인데요, 인문학이 죽는다고 해서 인문학도에게 소프트웨어 공부를 시켜야 된다고 방향성과는 결이 약간 다르지만 음미할 대목이 있습니다. 엔지니어로서 빅데이터나 소프트웨어를 공부하는 학생들에게 사람에 대한 이해가 부족하니 이들에게 인문교육을 시켜야 한다고 말합니다. 결국, AI도 인간을 닮으려고 하잖아요. 컴퓨터사이언스, 빅데이터를 전공하는 학생들에게 인문학 공부를 시키자는 겁니다. 인문학이 공학 쪽으로 가야 기술 진화가 갖는 맹점을 커버할 수 있다고 생각합니다.” 글·사진 이기철 선임기자 chuli@seoul.co.kr

현대 인공지능의 핵심은 ‘심층학습’(딥러닝)이다. 심층학습은 알파고, 자율주행자동차, 기계번역 등 현재 등장한 많은 혁신 기술들에 녹아 있다. 그 핵심은 복잡하고 방대한 데이터를 인간의 신경망 구조를 흉내낸 인공 신경망으로 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있다는 점에 있다. 그러나 심층학습에도 분명한 한계가 존재한다. 바로 학습 방법에 대한 기준이 모호하다는 점이다. 보다 정확하게 표현하자면 심층학습의 대상이 되는 인공 신경망 구조에 정해진 해답이 없다는 것이다. 바둑 인공지능 알파고의 인공 신경망은 13층으로 구성돼 있다. 사진에서 사물을 인식하는 인공 신경망은 152층에 달한다. 일반적으로 인공 신경망의 층이 깊어질수록 예측의 정확도가 상승할 것이라고 기대할 수 있으나 반드시 그렇지만도 않다.인공 신경망의 깊이, 한 층의 노드(신경통로) 개수, 학습률, 활성함수, 학습 알고리즘 등 연구자가 정해야 할 요소들이 매우 방대하다. 이처럼 방대한 모수들을 변경해 가면서 최적의 인공 신경망 구조를 찾는 것이 심층학습의 과정이다. 이러한 이유 때문에 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 가능한 한 많은 경우의 수를 시험하는 것이 일반적 접근이다. 하지만 심층학습은 이러한 복잡도를 무색하게 할 만큼 예측 성능이 좋기 때문에 현대 인공지능 기술의 정점에 서 있는 것이다. 경험적 결과에 의존하는 심층학습의 돌파구는 무엇일까. 최근 구글의 구글 브레인 팀은 ‘신경망 구조 탐색’이라는 주제의 논문을 발표했다. 주어진 데이터에 최적화된 인공 신경망 구조를 탐색하는 것이 핵심이다. 재미있는 것은 신경망 구조 탐색 기법 역시 심층학습을 활용했다는 점이다. 심층학습의 인공 신경망 구조를 찾기 위한 심층학습 방법이라고 할 수 있겠다. 그 결과 역시 상당히 흥미롭다. 신경망 구조 탐색으로 얻어진 인공 신경망 구조는 사진에서 물체를 인식하기 위한 데이터인 ‘CIFAR10’에서 2.65%의 오차율을 보였다. 이 수치는 기존의 경험적인 방법에서 기록한 가장 낮은 오차율인 4%보다 훨씬 우수하다는 점에서 큰 의미가 있다. 하지만 신경망 구조 탐색은 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 위에서 언급한 2.65%의 오차율은 450개의 GPU(정보처리 속도가 빠르고 심층학습의 핵심인 영상정보 처리 장치)를 활용해 3~4주 동안 계산한 결과다. 장비 값만 환산해도 수십억원에 달한다. 신경망 구조 탐색은 학습하는 방법을 학습하는 인공지능으로 출발했으나 이 역시 경험적 결과를 바탕으로 하고 있다. 현재 신경망 구조 탐색은 계산 비용을 줄이는 방향으로 연구가 진행되고 있기 때문에 미래는 밝다. 이런 혁신적인 연구들이 결국은 인공지능의 신비를 풀 수 있는 열쇠가 되지 않을까 기대해 본다.

기계 번역 또는 인공지능(AI) 번역과 관련해 십여 전 년 일본에서 있었던 일이다. ‘눈에서 멀어지면 마음도 멀어진다’는 영어 속담 ‘Out of sight, out of mind’를 컴퓨터를 이용해 기계 번역을 시켰더니 뜻밖에도 ‘Confined to insane asylum’으로 해놓았다. ‘out of sight’라는 표현이 눈에 보이지 않는다는 뜻이고, ‘out of mind’라는 표현이 정신 나갔다, 즉 미쳤다는 뜻이니 ‘정신병원에 감금시켜 놓았다’고 번역한 것이다. 참으로 어처구니없는 결과라고 아니할 수 없다. 그로부터 십여 년이 훌쩍 지났고, 그 사이 인공지능 기술은 그야말로 눈이 부실 만큼 많이 발전했다. 단적인 실례가 지난해 세계를 떠들썩하게 한 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대결이다. 구글 자회사인 인공지능회사 구글 딥마인드에서 개발한 컴퓨터 바둑 인공지능 프로그램 알파고는 이세돌 기사를 4승 1패로 이겼다. 이세돌 기사는 한 개인 기사가 패배한 것일 뿐 인간이 기계에게 패배한 것은 아니라고 애써 변명했다. 그런데도 인공지능이 지금껏 인간의 고유 기능이라고 간주해 온 논리적 사고와 추론에 도전장을 던진 것만은 부정할 수 없는 사실이다. 그렇다면 과연 번역 분야에서는 어떨까. 지난달 국제통번역협회와 세종대·세종사이버대는 AI 번역기와 인간 번역사들 사이에 번역 대결을 주최했다. AI 대표로는 구글 번역기, 네이버 파파고와 세계 제1위의 기계번역 기술업체인 시스트란의 서비스가 나섰다. 반면 인간 측에서는 5년 이상 경력의 전문 번역사 4명이 참여했다. 수백 단어 분량의 비문학(기사·수필)과 문학(소설) 구절을 영어·한국어 2개 언어로 옮기는 대결이었다. 그러나 국내에서 이뤄진 인공지능과 인간 사이의 첫 번역 대결은 인간의 ‘싱거운 승리’로 끝났다. 인간 번역사가 평균 합계 49점을 받아 19.9점을 받은 인공지능을 압도적으로 이겼다. 물론 평가가 불공정했다는 지적도 있었지만 아직까지는 AI의 번역 기술이 기대에 미치지 못한다는 점이 다시 한 번 확인됐다. 가령 ‘세월은 화살처럼 빠르게 지나간다’는 ‘Time flies like an arrow’라는 영어 속담을 예로 들어보자. AI 번역기는 모르긴 몰라도 아마 ‘시간 파리는 화살을 좋아한다’로 옮길지 모른다. ‘시간 파리’가 무슨 의미냐고 따질지 모르지만 AI 번역기는 파리의 일종으로 파악하고 그냥 넘어갈 것이다. 더구나 ‘Flying planes can be dangerous’라는 영어 문장에 이르러서는 문제가 훨씬 더 복잡해진다. 변형문법을 창시한 노엄 촘스키가 언어의 표층구조와 심층구조를 설명하기 위해 예로 든 문장이다. ‘flying’을 ‘planes’를 수식하는 현재분사로 해석할 것인지, 명사절을 이끄는 동명사로 해석할 것인지에 따라 그 의미는 크게 차이가 난다. 전자로 해석한다면 ‘하늘에 날아가는 비행기는 위험할 수 있다’는 뜻이 된다. 후자로 해석한다면 ‘비행기를 이륙시키는 일은 위험할 수 있다’는 뜻이 된다. 숙달된 전문 번역가가 아니라면 이 두 가지 중 어느 쪽으로 옮겨야 할지 적잖이 헷갈린다. 전후 맥락을 잘 살펴서 판단을 내리지 않으면 자칫 오역할 위험이 아주 크다. AI 번역기는 알파고 같은 로봇과는 사뭇 다르다. 알파고가 인간처럼 사고력과 추리력을 갖출 수 있을지는 모르지만 인간처럼 사물을 직관적으로 처리하고 감성을 지닐 수는 없다. 번역에는 무엇보다 직관과 감성이 필요하다. ‘어 다르고 아 다르다’는 속담이 있지만 번역에서만큼 이 말이 피부에 와 닿는 경우가 없다. AI 번역기는 신문이나 잡지 기사를 비롯해 과학 또는 기술과 관련한 논문, 광고 문안이나 상품 이용 안내서 같은 기술 번역 분야는 몰라도 적어도 문학 번역에서만큼은 아직 인간 번역사를 따라잡을 수 없다. 그렇다고 인간이 자만할 수만은 없다. AI 번역기가 언제 직관력과 감성 기능을 갖추게 될지 모르기 때문이다. 요즘처럼 아침에 눈을 뜨면 스마트폰이나 태블릿 PC에 먼저 손이 가는 추세가 계속된다면 인간 번역사가 AI 번역기에 두 손을 들 날이 예상 밖으로 빨리 올지도 모른다.

문학·비문학·한영·영한 분야 AI, 문장 80~90% 어법 틀려 맥락·뉘앙스도 이해 못해“스티브가 청바지 꼬마 주머니에 손을 넣더니 최초의 아이폰을 꺼냈지” 하고 존 도어가 내게 당시 상황을 들려주었다.” (인간 번역사) “스티브는 청바지의 맨 윗주머니에 손을 들어댔고 첫 아이폰을 꺼냈다라고 도어는 나에게 말했다.”(인공지능 번역기) 인공지능(AI) 번역 기술이 발전하고 있지만 인간 번역사를 꺾은 ‘제2 알파고’는 없었다. 21일 서울 광진구 세종대에서 국제통·번역협회(IITA)와 세종대, 세종사이버대 공동 주최로 열린 ‘인간 대 기계의 번역 대결’에서 인간 번역사가 AI 번역기에 압승을 거뒀다. 최근 기계번역은 문장 전체의 문맥을 고려해 번역하는 인공신경망번역기술(NMT)이 상용화되면서 획기적으로 발전하고 있지만 텍스트의 맥락과 뉘앙스를 이해하는 것은 물론 정확도에서도 인간을 넘지 못했다. 이날 대결에서 인간 대표로는 한국외대 통·번역대학원 출신의 전문 번역사 4명이, AI 대표로는 구글과 네이버, 시스트란의 번역기가 각각 ‘등판’했다. 문제는 문학과 비문학에서 각각 한·영 번역과 영·한 번역이 제시됐으며 한글 지문으로는 한국일보에 실린 소설가 김서령의 수필 ‘셀프빨래방’과 소설가 강경애의 장편소설 ‘어머니와 딸’, 영어 지문으로는 장난감 브랜드 ‘레고’와 영화 ‘레고무비’에 관한 폭스뉴스 경제 기사와 뉴욕타임스 칼럼니스트 토머스 프리드먼의 저서 ‘늦어서 고마워’(Thank You For Being Late)에 실린 글이 발췌됐다. 인간 번역사에게는 한 지문당 50분의 시간이 주어졌고 번역 과정에서 인터넷 검색이 허용됐다. 평가 기준은 ▲오역 및 누락 여부 ▲심층적 의미 파악 여부 ▲어법에 맞는 표현 ▲어휘 선택과 표현의 적절성 및 명료성 ▲내용의 논리성과 타당성 ▲전후 맥락 고려 여부 등 6개 항목이었다. 총 60점 만점에 인간 번역사는 49점을 받았으나 3개의 AI 번역기는 각각 28점과 15점, 17점을 받는 데 그쳤다. 2개의 AI 번역기는 80~90% 이상의 문장이 어법에 맞지 않았다. 인간 번역사가 “휴대전화 앱 산업이 폭발적으로 성장했다”(The mobile phone app industry exploded)고 옮긴 문장을 3개의 AI 번역기 모두 “휴대전화 앱 산업이 폭발했다”고 옮기는 등 원문의 성격이나 맥락을 파악하지 못한 채 단순 번역을 하는 경우도 많았다. 한국어의 고유 의미나 영어 단어의 다의어적 성격을 감안하지 않아 오역이 발생하기도 했다. 이날 채점과 평가를 총괄한 곽중철 한국외대 통번역대학원장은 “인간의 말에 담긴 감정은 그 뉘앙스가 바둑의 수보다 많지만 아직 AI가 정복하지 못했다”면서 “특히 문학에서는 번역 품질이 크게 떨어졌다”고 평가했다. 통·번역계와 산업계는 AI가 번역의 속도와 생산성을 높이고 인간은 텍스트의 함축적 의미를 전달하는 식의 협업 가능성을 기대하고 있다. 곽은주 세종대 국제학부 교수는 “인간 번역사는 각 텍스트의 종류와 맥락, 성격에 따라 최적의 번역기를 골라내는 ‘소믈리에’의 역할을 하게 될 것”이라면서 “번역 시장이 확대되고 번역은 고부가가치 산업이 될 것”이라고 내다봤다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

바둑과는 달랐다. 국내에서 진행된 인간과 인공지능(AI) 간의 첫 번역 대결에서 인간이 압승을 거뒀다. 국제통번역협회와 세종대·세종사이버대가 21일 세종대 광개토관에서 주최한 AI 번역기와 인간 번역사들 간 번역 대결 결과 아직까지는 AI의 번역 기술이 기대에 못 미치는 것으로 확인됐다. AI 대표로는 구글 번역기, 네이버 파파고와 세계 1위의 기계번역 기술 업체인 시스트란(Systran)의 서비스가 출전했다. 인간 측에서는 5년 이상 경력의 전문 번역사 4명이 참가했다. 수백 단어 분량의 비문학(기사·수필)과 문학(소설) 구절을 영어·한국어 2개 언어로 옮겼다. 특정 전문 지식이 필요한 텍스트는 ‘사람이나 AI에 따라 격차가 너무 크게 날 수 있다’는 이유로 배제했다. 대규모 전산 자료(빅데이터)를 써서 즉석 번역을 할 수 있는 AI 서비스의 우위를 고려해 인간 대표에게는 제한시간 50분이 주어졌고 번역과 관련해 인터넷 검색을 할 수 있게 했다. 이 결과 인간 번역사는 한·영 번역에서 30점 만점에 24점, 영·한 번역에서 30점 만점에 25점 등 총 49점을 받았다. 반면 3개 AI 중 가장 점수가 좋았던 한 서비스는 한·영 13점, 영·한 15점으로 총점이 28점에 그쳤다. 다른 두 AI의 총점은 각각 15점과 17점으로 저조했다. 결국 3개 AI의 평균 점수는 20점이었다. 이번 대회에서 번역 결과 평가를 맡은 곽중철 심사위원장(한국외대 교수)은 “출제 문제는 인터넷에서 전혀 번역문이 없는 텍스트를 골랐다. 내용 이해가 중요한 문학 부문에서 특히나 AI의 열세가 뚜렷했다”고 설명했다. 곽 위원장은 이어 “아마추어 번역가와 비교하면 AI 번역기의 품질이 더 낫다고 할 수도 있겠지만, 이번처럼 우수한 프로 번역가가 나서면 얘기가 달라진다”며 “한 AI 번역기는 90% 이상의 문장이 어법에 맞지 않았다”고 말했다. 주최 측은 3개 번역 서비스의 점수는 공개했지만 각 서비스의 명칭은 A·B·C 식의 익명으로 가렸다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

네이버가 국내 인터넷 기업으로는 처음으로 연매출 4조원 시대를 열었다. 연간 3조원에 육박하는 광고 매출을 쌓아 올리며 성장한 네이버는 올해 인공지능(AI)과 로봇 등 첨단기술을 앞세워 글로벌 기업으로의 도약에 가속 페달을 밟는다.네이버는 지난해 연매출이 전년 대비 23.6% 증가한 4조 226억원, 영업이익이 32.7% 증가한 1조 1020억원을 기록했다고 26일 밝혔다. 4분기 매출은 1조 850억원으로, 지난해 3분기에 이어 2분기 연속 분기 매출이 1조원을 돌파했다. 네이버는 2015년 연매출 3조원대에 진입한 데 이어 지난해 앞자리수를 다시 바꾸며 연매출 4조원대에 진입했다. 네이버의 이 같은 가속 성장은 광고 사업에 힘입은 것이다. 지난해 네이버의 광고 매출액은 전년 대비 27.8% 증가한 2조 9670억원으로, 전체 매출의 75%가량을 차지했다. 지난해 11월 쇼핑 검색 광고를 출시하는 등 광고 상품을 고도화하고 전체 광고매출 가운데 56%를 모바일에서 거둘 정도로 모바일 광고 시장에서 성공적으로 자리잡았다. 지난해 7월 미국 뉴욕과 일본 도쿄 증시에 동시 상장한 자회사 라인도 지난해 4분기 매출 374억 6500만엔(약 3840억원), 영업이익 16억 300만엔(약 167억원)을 벌어들이며 실적에 기여했다. 올해부터 한성숙 차기 최고경영자(CEO) 체제로 조직을 정비하는 네이버는 AI와 자율주행, 로봇 등 신성장 동력에 본격적으로 시동을 건다. 박상진 네이버 최고재무책임자(CFO)는 이날 콘퍼런스콜에서 “AI와 로보틱스, 자율주행, 음성인식, 기계번역 등에 집중 투자할 것”이라면서 “네이버와 라인이 공동 진행하는 ‘프로젝트 제이(J)’를 통해 24시간 사용자에게 도움을 주는 인공지능 가상 비서 서비스를 만들 것”이라고 밝혔다. 상반기 중 대화형 AI를 탑재한 스피커를 출시하고, 자율주행차의 도로 테스트에도 나설 것으로 보인다. 글로벌 시장에서의 사업 확대를 위한 조직 정비도 이어진다. 네이버는 이날 공시를 통해 웹툰 사업부문을 분사시킨다고 밝혔다. 웹툰 사업에서 효율적이고 독립적인 의사 결정을 할 수 있게 하기 위함이라고 네이버는 설명했다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

구글 업그레이드 103개 언어 탑재… 문장 통째 번역 ‘사랑도 통역이 되나요.’ 통번역 애플리케이션이 인공지능(AI)과 결합하며 빠르게 진화하고 있다. 단어에 초점을 맞추던 초보적 단계에서 벗어나 전체 문장의 맥락에 맞춘 통역 결과를 제시하고, 전자사전에나 나올 법한 문어적 표현 대신 생활에서 자주 쓰이는 구어체 문장이 곧잘 완성되고 있다. 기계학습(딥러닝) 기술 역량이 쌓이면 곧 어투, 감정, 억양까지 짚어 내는 통번역 앱도 나올 기세다. 바야흐로 통번역 앱 쇼핑 시대가 열렸다. 한컴과 한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 ‘토종 통역앱’으로 유명한 ‘한컴 말랑말랑 지니톡’은 생활영어에 강한 면모를 보여 자유여행자들의 필수 앱으로 자리매김했다. 한컴 측은 1일 “지니톡은 연속으로 진행되는 대화를 끊김 없이 인식해 번역할 수 있고, 읽어 주기(TTS·Text to Speech) 기능을 통해 번역 결과를 지니톡이 지원하는 총 29개 언어 중 선택한 언어로 읽어 준다”고 소개했다. 이어 “이미지 번역 기능도 탑재돼 해외에서 낯선 메뉴판이나 길안내 표지판을 사진으로 찍으면 지니톡이 번역해 준다”고 덧붙였다. 말하는 사람의 성별에 따라 맞춤형 결과를 들려주고, 주변의 소음과 말하는 사람 목소리를 구별하는 기능도 지니톡의 강점으로 꼽힌다. 인터넷이 안 되는 곳에서도 지니톡을 활용할 수 있도록 한컴은 USB 형태 통역기를 개발해 출시를 앞두고 있다. 올해 출시 10년째를 맞이한 ‘구글 번역’도 전 세계 5억명 이상이 매일 1000억회 이상 사용하는 명성에 걸맞은 업그레이드를 마쳤다. 구글 번역은 총 103개 언어를 지원하고, 텍스트·음성·손글씨 등 다양한 입력 방법을 제공해 전 세계적으로 수요를 늘려 왔다. 구글 측은 “최근 AI 기술을 통해 한층 더 획기적으로 향상된 신경망 기계번역(GNMT·Google Neural Machine Translation) 기술을 통해 구글 번역의 품질이 도약할 수 있었다”면서 “기존에 문장 내 구문 단위로 번역하던 수준이었다면 ‘구글 신경망 기계번역’은 사람이 말을 하는 방식과 비슷하게 전체 문장을 하나의 번역 단위로 간주해 한 번에 번역하는 기술”이라고 설명했다. 전 세계 언어 중 GNMT 기술이 적용된 언어는 한국어를 비롯해 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 포르투갈어, 중국어, 일본어, 터키어 등 8개 언어 조합이다. 네이버가 지난 8월 출시한 통역 앱인 ‘파파고’도 AI를 기반으로 했다. 네이버 측은 “파파고는 그동안 축적해 온 네이버랩스의 음성 인식·합성, 기계 번역, 문자인식 등 연구 노하우와 AI 기술력이 접목된 결과물”이라면서 “한국어, 일본어, 중국어, 영어 등 4개 언어의 조합을 번역해 주고, 텍스트나 음성 외 사진 속 문자까지 통번역할 수 있다”고 밝혔다. 중의적인 뜻을 지닌 단어를 이미지로 함께 표현해 오차를 줄이는 기능은 파파고의 대표적인 이색 기능으로 손꼽힌다. 예컨대 ‘차를 좋아하세요’라는 문장 통역을 요구하면 파파고가 번역 전 자동차(車) 사진이나 마시는 차(茶) 사진을 제시하는 식이다. 파파고는 또 금액과 관련된 내용이 나올 때 실시간 환율을 적용, 번역하는 기능도 갖췄다. 인터넷 연결이 불안정한 경우를 대비, 앱에 생활 회화 콘텐츠가 내장돼 있다. 홍희경 기자 saloo@seoul.co.kr