러-한 기계 번역의 현황 및 지향점: 형식적 등가(formal equivalence)와 역동적 등가(dynamic equivalence)에 따른 번역 소프트웨어 결과물의 품질 연구를 중심으로

초록

AI의 발전이 가속화되면서, 인공신경망 기계 번역(NMT, Neural Machine Translation)이 화두가 되고 있다. 한편, 사회적으로 AI 등장과 발전에 따른 여러 자극적인 보도도 쏟아지면서, 번역 영역이 더 이상 인간의 전유물이 아니라는 비관적 인식도 만연한 것이 사실이다. 가장 피부로 와 닿은 사건이 이른바 AI와 인간의 세기의 대결이라는 2016년 이세돌과 알파고의 딥마인드 챌린지 매치였으리라 생각한다. 이를 계기로 언론에서는 AI가 정복할 분야를 점치기 시작했고, 직장인, 대학생을 대상으로 사라질 직업을 설문 조사한 기사도 등장하였다. 이후로 인간과 AI의 번역 대결도 등장하여, 세간의 관심을 모은 바 있다. 번역 대결에서는 인간이 압도적으로 승리하였다고 하나, 인간의 능력을 넘보는 AI와의 번역 대결은 앞으로도 제기될 것이다. 이렇듯 AI를 필두로 한 4차 산업혁명은 우리 생활을 혁신적으로 재편할 것이다, 일각에서는 거추장스럽고 고생스러웠던 외국어 학습에 더 이상 매달릴 필요 없이 AI 번역에 의존하여 언어의 장벽을 해소할 수 있으리라는 미래를 제시한다. 심지어 기계 번역의 발달로 외국어 학습의 무용론까지 제기되기도 한다. 그렇다면, 현재 NMT의 번역 능력이 어느 수준까지 가능한지에 대해 점검해 볼 필요가 있을 것이다.

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