Bureau Works가 AI 번역을 활용하여 감성을 잃지 않는 방법

Bureau Works에서 우리는 번역가를 대체하려는 것이 아닙니다. 우리는 그들을 지원하기 위해 여기 있습니다.

기계 번역이 빠르게 발전하는 세상에서, 우리의 사명은 이 과정을 인간화하여 전문가의 손에 뉘앙스, 통제, 비판적 사고를 되돌려주는 것입니다.

우리는 그것을 context-sensitive AI라고 부르지만, 본질적으로는 좋은 번역가가 이미 하고 있는 것을 모방하는 것에 관한 것입니다: 여러 입력 소스를 평가하고, 기억과 지식을 활용하며, 상황에 따라 최선의 결정을 내리는 것입니다.

자세히 살펴보겠습니다.

기계 번역을 넘어서: 번역의 더 똑똑한 방법

대부분의 사람들이 “AI 번역”을 들으면, Google 번역이나 다른 신경망 기계 번역 시스템을 생각합니다.

오늘날 GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 이러한 진화의 중심 무대를 차지했습니다.

하지만 여기에 반전이 있습니다.

“GPT는 번역 메커니즘으로서 강력하지만, 다른 곳에서 더 많은 힘이 사용된다는 것을 발견했습니다.”

Bureau Works는 번역을 수행하는 대신, LLM을 분석, 중재 및 지원하는 데 사용합니다.

저희 시스템은 인간의 프로세스를 모방하여 번역 메모리, 용어집 및 문맥 일치를 비교한 다음 최선의 결정을 제안합니다.

번역가는 계속해서 제어권을 유지하며, 출력을 미세 조정합니다.

번역가에서 Editor로: 역할의 변화

전통적인 CAT 도구에서, 번역가들은 다음을 조율합니다:

• 번역 메모리
• 용어 사전
• 일치 검색
• 기계 번역 제안

이는 노동 집약적이며 종종 반복적입니다. 그러나 이 작업의 대부분은 창의성이 아니라 일관성과 통일성에 관한 것입니다.

바로 이 부분에서 AI가 빛을 발합니다.

"우리 생각에 그런 종류의 작업은 실제로 기계에 잘 위임되어 있습니다."

우리 시스템이 언어적 작업을 수행함에 따라, 번역가는 세부 조정과 의사 결정에 집중하여 편집자의 역할로 격상됩니다.

이것은 처음에는 낯설게 느껴질 수 있지만 더 높은 가치의 기여를 향한 움직임입니다.

"이제 남은 것은 번역 제안에 대한 훨씬 더 세련되고 비판적인 분석입니다."

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RAG 프레임워크, 모델 훈련 아님

모델을 직접 훈련하는 대신 (이는 개인정보 및 보안 위험을 초래할 수 있습니다), 우리는 그들을 피드하는 검색 증강 생성 (RAG) 프레임워크를 훈련합니다.

• 고객 데이터는 모델을 훈련하는 데 사용되지 않습니다
• 우리는 GPT-4 또는 Claude와 같은 모델을 전환할 수 있는 완전한 유연성을 유지합니다
• 보안 및 적응성이 내장되어 있습니다

이것은 우리가 어떤 도구에도 고정되지 않도록 하고 모델 중독이나 데이터 유출에 노출될 위험을 방지합니다.

"우리는 모델을 훈련시키는 것이 아닙니다. 우리는 모델에 피드를 제공하는 RAG 프레임워크를 훈련하고 있습니다.

인간과 기계 사이의 균형 맞추기

우리는 번역가가 사라지지 않고 번창하는 미래를 믿습니다.

하지만 그것이 일어나기 위해서는, 도구가 그들의 기술을 존중하고 그 영향을 높여야 합니다.

"언제 어떻게 개입해야 하는지 아는 것은 지혜의 반영입니다."

이것은 단지 효율성에 관한 것이 아닙니다. 의미 있는 일, 즉 판단력, 경험, 개인적인 목소리를 필요로 하는 일을 위한 공간을 만드는 것입니다.

그리고 그것은 어떤 기계도 흉내낼 수 없는 것입니다.

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마무리 생각

번역 산업은 전통과 자동화 중 하나를 선택할 필요가 없습니다.

중간 지점이 있습니다. 인간 중심의 AI 경로에서 번역가들은 큐레이터, 편집자, 그리고 의미의 수호자가 됩니다.

"하루가 끝날 때쯤, 당신은 의미 있는 무언가를 만들었고 그것이 당신의 것이라는 느낌을 받고 싶어합니다."

Bureau Works에서 우리가 구축하고 있는 미래입니다.

그 일원이 되고 싶으신가요?