1. 기계번역의 이해


기계번역에 관한 연구는 1980년대부터 유럽과 일본에서부터 시작되었다. 하지만 지난 세기기계번역은 일부 전산학 중심의 자연언어처리(NLP)의 모델로 실험되어왔으며, 번역에서의 실용화는 주로 전문번역사의 작업을 돕기 위한 언어 전환 프로그램으로 제시됐다. 이러한 이유로 기계번역 또는 자동번역이라는 도구가 우리 일상생활에 알려진 것은 그리 오래되지 않았다. 2016년까지만 해도 기계번역은 NLP분야의 성과와 오랜 시간의 노력에도 불구하고 문장 재구성의 한계로 인해 기계적인 어휘 대응의 수준으로만 인식됐다. 하지만 기계번역은 지난 3년 동안 크게 발전하였고, 머지않은 시간에 인간의 번역과 통역을 대체할 수 있을 것으로 이야기되고 있으며, 여러 언론에서도 주목을 받고 있다.1) 기계와 자동화, AI라는 IT의 발전이 인간의 영역으로 넘어서고 있는 것과 같은 대결의 장으로 묘사되고 있는 것이다. 실제로 IT의 발전은 우리 생활의 많은 부분을 변화시키고 있다. 특히 20세기 이후, 우리의 삶에서 가장 많은 변화를 가져온 것 또한 이와 관련된 변화이다. 공중전화가 사라지고 핸드폰이 우리 손에 들려있으며, 정성 들인 손편지와 연하장은 이메일과 SNS를 통한 안부 문자로 변화하였다. 최근의 기계번역은 단지 언어 간의 문자 변환을 넘어 STT(음성인식), TTT(자동번역), TTS
(음성합성) 엔진과 결합하여 STS(자동통역기)까지 기능적 통합을 이루고 있다.2) 또한, 이를 활용하여 인간과 챗봇이 S-R의 역할을 수행할 수 있는 단계로 발전하고, 이것이 언어분석, 외국어교육, 통·번역 서비스 등의 산업으로 발전하고 있다. 이를 넓은 의미에서 인공지능을 활용한 기계번역의 영역이라고 한다. 이러한 변화로 인해 번역기와 통역기는 이제 우리 주위에서 번역가, 통역가와 공존과 협력을 모색할 수 있는 대상으로 주목을 받고 있다. 이러한 시대적 변화에 따라, 외국어교육과 통· 번역사 양성을 위한 언어교육 현장에서도 번역기, 통역기의 기술적 발전을 도외시하고 무관심한 태도로 일관할 수만은 없게 되었다. 뿐만 아니라 기계번역의 오류를 무작정 비판만 하는 흠집 잡기식의 태도가 교육 현장에서는 아무런 도움이 되지 않는다는 것도 양지하고 있는 사실이다. 이제는 이러한 발전 현황을 객관적으로 인지하고 기계번역의 오류를 지적하는 원론적인 단계를 넘어 발전 추세에 맞춘 진지한 관심을 통한 교육에서의 활용 방안까지 고민해 볼 수 있어야 한다.

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