기계 번역이 인간보다 나을까?
*MT(Machine Translation), 기계 번역이 무려 1950년대에도 있었을만큼 오래된 기술인 걸 알고 계신가요? 그런데 워낙 오역이 많아 과거에는 자주 사용하지 않았습니다. 하지만 시간이 흐를수록 기계 번역의 결과가 좋아지고, 최근에는 AI 기술 발달이 기계번역문의 품질을 크게 개선했습니다. 그렇다면 이제는 기계 번역이 사람이 하는 번역의 결과보다 더 나을까요?
기계 번역의 한계
물론 AI가 기계 번역의 발전을 도운 것은 맞지만, 사람이 번역하는 것보다 품질이 무조건 좋다고 할 수 없습니다. 예를 들기 위해 아래 기사의 원문을 검색 엔진에 있는 번역기를 통해 번역 해볼까요?
원문 예시 : 지난해 다승왕 세스 후랭코프가 선발로 나서 4이닝 3안타 2탈삼진 무실점으로 호투했고, 이어서 4선발 후보인 이영하가 등판해 3이닝 3안타 2탈삼진 1실점(비자책)을 기록했다.
MT 결과 : Last year, Seth Frankoff, theking of many wins, started and pitched 4 innings, 3 hits, 2 strikeouts, and noruns. Lee Young-ha, a candidate for the 4th starting pitcher,took the mound and recorded 3 hits, 2 strikeouts and 1 run in3 innings.
실제로 번역기에 복사해 붙여넣기 하면 1초도 걸리지 않는 순간에 번역문이 완성되는데요. 완성한 번역문의 곳곳에 오역이 보입니다.
먼저, '지난해'의 의미가 명확하지 않아 ‘작년의’를 뜻하는 의미가 아닌 ‘Last year’로 번역되었습니다. 그리고 영문과 한국어의 표기법이 달라 'Lee Young-ha'는 성과 이름의 위치가 뒤바뀌고, 세번째 줄의 (비자책)은 내용에서 삭제됐죠. 철저히 사실에 기반해야 하는 스포츠기사이기에 이대로 번역된다면 큰 오류가 발생하겠죠?
결국 인간의 손길이 필요하다.
이 오역들은 기계가 할 수 없는 번역이 여전히 있다는 것을 보여줍니다. 아무리 학습력이 뛰어난 번역기라고 해도 인간만큼 상황을 완전히 이해할수 있지는 않습니다. 기계 번역문이라도 인간의 손을 거쳐 개선되는 과정이 필요한 것이죠.
이처럼 기계 번역문을 인간이 직접 수정하는 과정을 MTPE(Machine Translation Post Editing), 기계 번역 포스트 에디팅이라고 합니다.
MT 결과 : Last year, Seth Frankoff, theking of many wins, started and pitched 4 innings, 3 hits, 2 strikeouts, and noruns. Lee Young-ha, a candidate for the 4th starting pitcher,took the mound and recorded 3 hits, 2 strikeouts and 1 run in3 innings.
MTPE : Seth Frankoff, Last year's most wins by apitcher, started and pitched 4 innings, 3 hits, 2 strikeouts, and noruns. Young-ha Lee, a candidate for the 4th starting pitcher,took the mound and recorded 3 hits, 2 strikeouts and 1 run(unearnedrun) in 3 innings.
기계가 잘하는 영역은 기계에 맡기고 필요한 부분만 직접 수정하여 번역하는 방법으로, 기계 번역의 부족한 점을 인간이 채워 더 나은 번역문으로 만들 수 있게 되죠.
MTPE로 더 정확한 번역을 하는 방법 두 가지
첫째로, 원문을 더 쉽게 작성하는 것입니다. 이해하기 쉬운 단어와 간결한 문장으로 원문을 작성하면 더 나은 MT 결과를 얻을 수 있습니다. 만약 원문이 이미 있는 상황이라면 사전에 원문을 교정하면 포스트 에디팅을 할 때 수고스러움을 줄일 수 있습니다.
두 번째는 **TM/TB를 활용하는 것입니다. 미리 구축한 TM/TB를 적용하면 포스트 에디팅 범위를 줄일 수 있습니다. 사람보다 더 똑똑한 컴퓨터의 기억력을 빌려 일관성 있는 번역을 가능하죠.
기계가 인간을 완전히 대체하지는 못하지만 상당 부분 대신하면서 MTPE의 영역은 점점 넓어지고 있습니다.
최근에는 번역 회사, 번역가, 에이전시 등 다양한 번역업 종사자들이 MTPE를 통해 업무를 진행하고 있죠. 인간이 일일히 번역하는 것보다 MTPE로 번역하는 것이 더 생산성이 뛰어나다고 생각하기 때문입니다. 심지어 더 저렴한 단가로 번역을 진행하고 있습니다.
LETR WORKS(레터 웍스)는 MTPE를 지원하는 번역 툴로 사용자가 번역문을 더 쉽게 개선하도록 돕는데요. 기계 번역한 문장을 에디터 내에서 간편하게 편집할 수 있습니다. 또한 엔터프라이즈 요금제에서는 TM/TB 기능을 지원합니다. 무료로 레터 웍스를 이용해보세요!
(TM/TB는 요금제에 포함된 기능이 아닌 별도 상품입니다.)
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*MT(Machine Translation) : https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_translation
**TM/TB : https://www.letr.ai/blog/insight-230118
Reference : http://www.sportsseoul.com/news/read/738495
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