기술

번역에서의 ChatGPT 딜레마

길 나눔의 십자로에서 번역 산업은 오랫동안 기계와 인간 사이에 분열되어 왔습니다. 2분 동안 길이 갈라지는 곳에서, 번역 산업은 오랫동안 기계와 인간 사이에 분열되어 왔습니다. 전통적으로 인간은 감정, 은유, 창의성, 영감과 관련이 되어 있으며, 기계는 언어 처리에 있어서 기계적이고 무감각하며 엄격하게 여겨집니다. ChatGPT 번역의 딜레마
Gabriel Fairman
2분

길이 갈라지는 곳에서 번역 산업은 오랫동안 기계와 인간 사이에 갈라져 왔습니다. 전통적으로 인간은 감정, 비유, 창의성, 영감과 연관되어 있으며, 기계는 언어 처리에 있어 기계적이고 무감각하며 단단하게 여겨집니다.

오랜 시간 동안 기계는 정확한 번역을 제공하는 데 실패했으며, 이 산업은 이러한 분열적인 패러다임을 유지해 왔습니다. 기계 번역이 개선되는 동안, 산업은 종종 정확한 번역이 약 80% 정도인 반면에 잘못된 번역에 초점을 맞추었습니다. 이러한 눈에 띄는 실수들은 조롱과 수치심의 원인이었으며, 기계 번역은 종종 인간 번역보다 못하다고 여겨졌다.

그러나, 인간 번역가의 생계를 위협하는 대신, 기계 번역 은 사실 인간의 문학적 정신의 가치를 강조했습니다. 산업이 기계 번역 애플리케이션을 채택함에 따라, 콘텐츠 마케팅 경제로 인해 필요한 고품질 콘텐츠의 필요성은 번역가들이 두 가지 사이를 읽을 수 있는 능력을 더욱 중요하게 만들었습니다.

원본: MLC

하지만 이제 ChatGPT가 인간과 기계 사이의 평화를 깨뜨렸습니다. 대규모 언어 모델로서, 그것은 방대한 양의 훈련 데이터를 기반으로 높은 수준의 정확도로 가장 가능성이 높은 다음 단어를 예측할 수 있습니다. 이로써 기계의 기계적인 성격이 사라지고 기계적인 대화에 인간과 유사한 특성이 부여되었습니다. ChatGPT는 인간과 기계 사이의 경계를 흐리게 하였으며, 법률 시험 통과, 코드 작성, 심지어 시를 창작하는 능력을 갖추고 있어 우리는 인간과 기계 사이의 격차가 예전보다 더 가까워질 수 있다는 생각을 하게 되었습니다.

원본: ChurchTrac

그렇다면 번역가들에게는 어떤 의미가 있을까요? 그들의 직업은 여전히 가치가 있을까요? 미래는 어떻게 보일까요? 이 질문들은 아직 답이 나오지 않았지만, 하나는 확실합니다: 번역가의 역할은 산업이 새로운 기술을 도입함에 따라 계속해서 변화할 것입니다. 이러한 변화에 적응하고 기술을 활용하여 자신의 기술을 향상시킬 수 있는 번역가들은 미래에 높은 수요를 얻을 것입니다.

1980년대 이후로 기계 번역이 인간 번역가의 역할을 대체할 수 있다는 개념은 존재해 왔지만, ChatGPT의 등장은 다릅니다. ChatGPT는 번역 엔진으로 설계된 것은 아니지만, 인상적인 정확도로 인간의 글쓰기 능력을 흉내 내는 동적인 방식으로 언어를 다룰 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이것이 지금 일어나고 있으며, 모두가 자신에게 유리하게 ChatGPT를 사용하는 최상의 방법을 찾고 있습니다.

번역 작업 흐름에 ChatGPT를 통합하는 것은 간단한 과정이 아닙니다. ChatGPT에 문장을 입력하고 번역을 요청하는 것은 계산 비용이 많이 들 수 있으며 전통적인 번역 서비스보다 품질이 낮은 결과를 낼 수 있습니다. 하지만, 적절한 플랫폼, API 호출, 언어학적 통찰력 및 데이터 과학 전문 지식을 활용하면 현재 기계가 가능한 것을 훨씬 능가하는 결과물을 얻을 수 있습니다. 기계는 언젠가는 완벽한 번역에 99%까지 도달할 수 있을지 모르지만, 이는 번역가들이 나머지 1%의 작업을 경쟁해야 한다는 것을 의미하지는 않습니다.

기계가 글쓰기와 번역의 품질을 향상시킬수록, 사람들은 자연스럽게 더 많고 더 나은 독서 경험을 기대할 것입니다. 기계가 우리에게 완벽한 번역의 99%를 제공할 수도 있지만, 이는 번역가들이 남은 1%의 작업을 경쟁해야 한다는 것을 의미하지는 않습니다. 기계가 글쓰기와 번역의 품질을 향상시킬수록, 인간들은 자연스럽게 더 많고 더 나은 독서 경험을 기대할 것입니다. 회사들은 경쟁사와 구매자 참여 및 판매를 촉진하기 위해 훌륭한 번역을 경쟁해야 할 것입니다. 이는 번역가들에게 번역을 계속해서 조정하고 개선하여 최종 목표를 달성할 수 있는 더 많은 기회를 제공할 것입니다. 이는 번역가들에게 번역을 지속적으로 조정하고 개선하여 최종 목표를 달성하는 더 많은 기회를 만들어낼 것입니다.

원본: Satukyro

글쓰기는 마케팅이나 제품 관리자가 복사본을 좋아하는지 여부에서 고객의 반응으로 초점이 전환되어 더 많은 데이터 중심의 과정이 될 것입니다. 번역은 더 반복적이고 데이터에 반응하는 과정이 되며, 기계와 인간이 대화 형식의 경험에서 최종 제품을 공동으로 작성합니다.

콘텐츠는 점점 맞춤화되고 개인화되어 콘텐츠 폭발을 초래하고 있습니다. 기계는 언어 간의 격차를 좁힐 수 있지만, 특정 인구통계, 검색 의도 및 기타 변수에 맞춤화된 고품질 컨텐츠를 생산하기 위해 여전히 번역가가 필요합니다.

가장 중요한 결론은 인간과 기계가 반드시 충돌하지 않아도 된다는 것입니다. 기계들과 긍정적이고 건설적인 협력을 통해 우리는 예측과는 매우 다른 놀라운 긍정적 결과에 도달할 가능성이 더 높아집니다. 기계를 이용하거나 피하는 대신, 우리는 인간과 기계가 함께 작업하여 독자와 관련성이 있는 고품질 콘텐츠를 만드는 미래를 향해 나아갈 수 있습니다.‍

Gabriel Fairman
Founder and CEO of Bureau Works, Gabriel Fairman is the father of three and a technologist at heart. Raised in a family that spoke three languages and having picked up another three over the course of his life, he's fascinated by the role of language in shaping identity. In recognition of his outstanding contributions, Gabriel was honored with the 2023 Innovator of the Year Award at LocWorld Silicon Valley. He enjoys cooking, playing the guitar, and leading teams toward innovation.

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