오랫동안 전문가만이 가능한 굳건한 영역으로만 여겨져 왔던 번역의 입지가 자연어 처리 AI의 등장과 함께 조금씩 달라지고 있다.
단순히 논문이나 아티클, 해외 기사를 번역하는 것에 그치지 않는다. 인간의 감성과 개개인의 감정 변화, 그에 따른 어조를 표현해야 하는 소설과 만화 번역은 물론, 일상적으로 주고받는 비즈니스 메일 번역까지. 이 모든 것을 가능하게 한 것은 모두 이전 세대와는 비교도 할 수 없는 '생성형 AI'의 비약적인 기술 발전에 있다.
그렇다면 이러한 생성형 AI는 앞으로 우리의 삶을 어떻게 더 나아지게 할까? 일상과 업무에서 직접, 이들 자연어 처리 AI를 사용해 봤던 에디터의 체험기와 비교 분석 결과다.
먼저 챗지피티(ChatGPT). 영어로 질문하는 것이 곤란하다면 한국어로 질문을 해도 상관없다.
메일의 톤과 어조 하나하나를 신경 써야 하는 비즈니스 메일이나 메신저를 주고받을 때도 꽤 무난한 활용도를 보여줬다.
아쉬운 점은 소설과 만화 등 창작 콘텐츠 번역 부분에서 드러났는데, 고유명사를 적확하게 표현하지 못해서 이 부분은 사람의 손으로 일일히 퇴고 및 윤문을 해야 했다.
딥엘(DeepL)은 챗지피티와 비교해서 상대적으로 긴 호흡을 지닌 텍스트를 번역하기에는 확실히 편리했다.
가입을 굳이 하지 않더라도 분량 역시 넉넉하게 이용할 수 있었다.
아쉬운 점이 있다면, 아직은 그 번역 수준이 전반적인 뉘앙스나 느낌을 그대로 직역하는 '초벌 번역기' 정도라는 생각. 그래서 에디터의 경우 딥엘로 초벌 번역안을 뽑은 후 챗지피티로 뉘앙스와 어조, 서술과 대사의 톤을 각각 교차검증하는 식으로 활용했다.
ChatGPT vs DeepL, 그 결과는
프롬프트 조합에 따라 달라질 수도 있지만, 챗지피티는 각 문장의 어조를 동일하게 맞춰 달라는 에디터의 요구에도 어느 정도 부합하는 결과물을 꼬박꼬박 산출했다. 딥엘 역시 텍스트를 넣자마자 바로 초벌 번역된 내용을 산출하는 등 속도적인 면에서 꽤 편리했다.
물론 둘 다 그 표현의 정도가 아주 뛰어난 수준은 아니기 때문에, 그대로 복사+붙여넣기 형태로 쓰기엔 부족한 점이 많았고, 사람의 윤문이나 크로스체크가 항상 필요했다.
대신 특정 문장이나 내용을 두고 이를 어떻게 표현하느냐에 따른 '다양한 선택지'를 제공하고, 이를 토대로 대화의 흐름을 분석해서 상대의 의도를 빠르게 요약해 주는 영역에서는 이들 생성형 AI가 상당한 수준에 도달했다는 생각도 들었다.
특히 챗지피티가 그랬다. 때문에 프롬프트를 쓰는 게 어느 정도 손에 익으면 당장 필요한 영문 아티클 번역의 몇몇 프로세스까지는 챗지피티만으로 해결할 수 있을 것 같다고 여겨질 정도였다. 다만 에디터가 쓴 무료 버전의 경우, 문장의 가독성이나 로컬라이징 부문에서는 아직 인간의 손길이 필요하다고 판단됐다.
