마이크로소프트, 샤오미, 스카이프, 유튜브, 구글 미트, 줌 및 기타 여러 회사와 플랫폼이 모두의 편의를 위해 실시간 번역 기능을 도입하면서, 우리는 이것이 실제 번역가와 통역사들의 비즈니스에 어떤 영향을 미치는지 궁금해집니다.
실시간 번역이란 무엇인가
우선, 실시간 번역이 무엇인지 알아보겠습니다. 아마도 이미 알고 계실 것처럼, 이는 자동 음성 인식 솔루션을 기반으로 하며, 그 결과물은 기계 번역을 통해 거의 실시간으로 생성됩니다. 이러한 기능들은 목표 언어를 전혀 구사하지 못하는 사람에게 큰 도움이 될 것입니다. 그리고 그냥 같은 언어를 사용하지 않는 사람들과 소통하고 싶어하는 사람들에게도 큰 도움이 될 것입니다. 반면에, 경험상 음성-텍스트 품질, 그리고 그에 따른 실시간 번역 품질이 항상 완벽하지는 않다는 것을 알 수 있습니다. (예를 들어, Justin Trudeau의 연설과 관련된 실수를 기억한다면.)
기계 번역은 완벽하지 않습니다
실시간 번역의 품질에 영향을 미치는 또 다른 요소는 기계 번역의 품질입니다. 반면에 경험은 음성 인식 품질, 그리고 그 결과로써 실시간 번역 품질이 항상 완벽하지는 않다는 것을 보여줍니다. 예를 들어, 저스틴 트뤼도의 연설과 관련된 실수를 기억한다면 알 수 있습니다. 기계 번역이 완벽하지 않다는 것도 다른 요소입니다. 또한, 실시간 번역의 품질에 영향을 미치는 또 다른 요소는 기계 번역의 품질 자체입니다. 일부 기계 번역 엔진은 다른 것보다 더 나은 성능을 보여주지만, 아직 완벽하지는 않습니다. 따라서, 음성 인식과 기계 번역이 동일한 결과를 내기 위해 개선되기 전까지, 실시간 번역 기능은 실제 통역사가 제공하는 전문 동시 통역 또는 연속 통역 서비스에 미치지 못할 것입니다. 그 때까지 실시간 번역 기능과 실제 통역사/번역사가 제공하는 서비스는 다르며, 서로 다른 대상 고객을 유치합니다. 따라서, 실시간 번역 기능은 음성 인식과 기계 번역이 동일한 결과를 내기 위해 개선될 때까지 실제 통역사가 제공하는 전문 동시 통역 또는 연속 통역 서비스로만 레벨 업될 것입니다. 그 때까지 실시간 번역 기능과 실제 통역사/번역사가 제공하는 서비스는 다르며, 다른 서비스는 다른 대상 고객을 유치합니다.
실시간 번역 기능이 점차 보급되면서, 점점 더 많은 사람들이 그들을 익히고 장단점을 평가할 기회를 갖게 될 것입니다. 언젠가는 관객들도 그것에 의존할 수 있는 범위와 전문 서비스를 선택해야 할 때를 배울 것입니다.
정보를 충분히 고려한 후에도 사람들이 여전히 실시간 번역 기능을 선택하는 것은, 그들의 목적이 실제 전문 통역 서비스의 추가 비용을 정당화하지 않기 때문이며, 그 목적을 위해서는 처음부터 전문 서비스를 사용하지 않았을 것입니다. 그러나 그러한 추가 비용을 정당화하는 목적으로는 언제나 사람들은 실제 통역/번역 서비스를 선택할 것입니다. 중요한 거래가 걸린 경우, 그들은 그냥 할 수 없습니다.
중요한 프로젝트에 대한 실제 번역가
라이브 번역 기능이 완전히 정확하고 신뢰할 수 없는 몇 년 동안, 이미 사용 중이지만, LSP는 이후의 경우에 집중해야 하며, 솔직히 말해서 이에 대해 새로운 것은 없습니다. 우리의 실제 시장은 항상 큰 일을 하려는 비즈니스들이었으며, 라벨에 적힌 내용을 알고 싶어하는 개인들만을 원하는 것은 아니었습니다. 고가 계약, 정치적 협상 및 심각한 전문적인 대화의 조정은 항상 LSP의 통역 작업의 주된 부분을 대표해 왔으며, 실시간 번역 시대의 도래로 인해 이는 더욱 뚜렷해질 것입니다. 적어도 지금 당장은 실시간 번역 기능으로 인해 실제 통역/번역 서비스 제공업체들은 수익을 잃을 위험에 직면하지 않습니다. 하지만, 장기적으로는 이러한 상황이 계속될까요? 언제까지 기능이 개선되어 LSP가 불필요해질 정도로 발전할까요? 자동 음성 인식은 1950년대로 거슬러 올라갑니다. (누가 생각했을까요?) 1970년대까지 이러한 메커니즘은 제한된 어휘만 인식할 수 있었으며, 이로 인해 사용 범위도 제한되었습니다. 1980년대 중반, Fred Jelinek과 동료들은 타자기를 음성 인식 시스템에 통합하여 자동 음성-텍스트 서비스의 등장을 알렸습니다. 컴퓨터 기반 기계 번역의 첫 시도는 1949년 제2차 세계 대전 중에 메시지를 해독하기 위해 이루어졌습니다. 첫 번째 기계 번역 프로그램은 단어 수가 250개뿐이었고, 러시아어에서 영어로만 작동했지만, 이로 인해 전 세계적인 관심이 불거지며 시간이 지남에 따라 지속적인 발전이 이루어졌습니다.
실시간 번역의 미래
이러한 발전은 인공지능의 개념이 양쪽에서 등장함으로써 이루어진 획기적인 시점에 도달하기까지 반 세기 이상이 걸렸습니다. 그리고 개발은 계속됩니다. 음성 인식, 텍스트로 변환하고 이 텍스트를 다른 언어로 번역하는 과정은 매우 복잡한 작업이지만, 지속적인 세밀한 조정과 개선을 통해 자동화된 이러한 과정의 결함이 인간의 해석이나 번역 서비스가 불필요해지는 수준으로 감소할 때가 올 것이라고 믿습니다. 불필요해지겠죠. 하지만 사라지는 것은 아닙니다. 아니요. 적응력과 회복력은 통역사들이 이러한 언어 능력을 다른 좋은 목적으로 활용하는 데 도움이 될 것입니다.
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