많은 미래학자가 앞으로 점차 설 자리를 잃을 일자리 가운데 하나로 ‘통번역사’를 꼽는다. 인공지능(AI)의 능력 중 ‘언어지능’에 속하는 자동통역 기술이 발달함에 따라 인간의 자리를 AI가 대체할 것으로 보기 때문이다. 미래학자 레이 커즈와일은 “AI가 언어를 인식하는 수준을 넘어서 인간의 뇌의 일부분으로 자리 매김 하게 될 것”이라고 한 발 더 나아간 전망을 내 놓기도 했다. 그렇다면 앞으로 자동통역 기술의 미래는 어떻게 볼 수 있을까. 사람들이 모국어 이외의 언어를 배우지 않아도 전 세계인들과 자유롭게 의사소통을 할 수 있는 시대가 올 수 있을까.



자동통역 기술 난이도 높아

결론부터 말하면 자동통역 기술을 사용해 외국인과 자유롭게 대화하는 것은 아직은 먼 이야기다. 대다수의 전문가들은 자동통역 기술이 점차 발달하게 될 것이라고 이야기했지만, 외국어를 배우지 않아도 전 세계인들이 대화를 할 수 있는 날이 되기까지는 오랜 시간이 걸릴 것이라고 내다봤다. 이윤근 한국전자통신연구원(ETRI) SW?콘텐츠연구소 자동통역?언어지능연구부장은 “외국어를 배우지 않는 시대는 아주 먼 미래의 일”이라면서 “이 분야의 기술 발전 속도가 아주 누리기 때문에 전문 통역사 수준까지 기술이 따라가기까지는 오랜 시간이 걸릴 것”이라고 말했다.

자동통역은 A 언어를 사용하는 사람이 소리를 내어 말한 것을 음성인식, 자동번역 등의 과정을 통해 B 언어로 변환하고 이를 자막이나 음성 합성 후 스피커를 통해 들려주는 전 과정의 기술을 뜻한다.

이 분야의 기술 발전이 빠른 속도를 내지 못하는 이유는 기술 자체가 어렵기 때문이다. 자동통역은 음성인식, 번역, 말과 문자를 바꿔주는 음성 합성 등의 기술이 사용되어야 하는데, 이 모든 기술의 난이도가 높다는 것이다. 예를 들어 한?영, 영?한 통번역을 하기 위해서는 한?영 음성 인식, 영?한 한?영 번역, 한?영 영?한 음성 합성 등 6개의 엔진이 필요하다.

이 연구부장은 “음성 인식에서 오류가 나기 쉽고, 자동 번역에서도 오류가 나는데, 이 두 가지 기술이 합해지면 오류의 정도가 서로 연계되어 더 커지기 쉽다”며 “각각의 기술의 완성도가 아직은 완벽하지 않기 때문에 기술의 정확도를 높이기가 쉽지 않다”고 설명했다.





앞으로 자동통역 기술의 개선은 있겠지만, 인간의 능력을 대체하지는 못할 것으로 내다보는 이도 있었다. 번역 SW기업 에버트란의 이청호 이사는 “자동통역 기술 가운데 고유명사 처리가 가장 어렵다. 기술 자체가 완벽하게 만들어지기는 쉽지 않다”며 “대신 고유명사 등 각각의 언어에 대한 데이터를 많이 쌓아두는 것만이 자연스러운 대화가 가능한 수준의 기술을 완성 시킬 수 있는 발판이 될 것”이라고 이야기했다.

그는 자동 통역분야에서 가장 중요한 것은 이미 번역되었던 문장들을 지속적으로 모아 빅데이터로 구축하는 일이라고 강조했다. 이 이사는 “다양한 언어를 사용하는 시대에 자동통역 기술은 국가 경쟁력의 일부이기 때문에, 앞으로 정부 차원의 지원이 필요하다”고 주장했다.

이와함께 자동통역 기술이 쇼핑, 관광 등의 분야의 활성화에 도움이 될 것이라는 전망도 나왔다. 에어비앤비(AirBnB)의 경우, 실시간으로 올라오는 숙박시설 등의 사용 후기 및 평을 다국어로 제공해 좋은 반응을 얻고 있다. 실제 국내에서 개발한 자동번역 앱 지니톡 또한 2018년 평창동계올림픽을 타깃으로 기술이 개발되고 있다.



MS·구글·페이스북, 기술 개발 합세

그렇다면, 자동통역 기술은 언제부터 시작됐을까. 자동통역 연구가 본격적으로 시작된 것은 20여 년 전부터다. 1980년대 말부터 1990년대 초까지 자동통역 연구가 시작됐다. ETRI의 ‘자동통역기술, 서비스 및 기업 동향’ 보고서에 따르면, 자동통역은 데스크톱, 랩톱 등의 플랫폼에서 모바일, 클라우드 등으로 진화 발전했다. 또 대화체 발화 처리, 통역 대상 영역 및 어휘 수 확장 등 기술 발전이 이뤄졌다.

세계적 IT기업과 국내 기업도 자동번역 기술에 뛰어 들었다. 자동번역 기술이 가장 뛰어난 것으로 평가되는 구글은 구글 번역 앱에 자동 음성 탐지 기능을 탑재해 실시간 번역을 지원하고 있다. 또 외국어 표지판이나 간판 등을 스마트폰으로 가져다 대면 바로 원하는 언어로 번역해주는 워드렌즈 기술을 활용한 번역 앱을 선보인 바 있다.

마이크로소프트(MS)는 2014년 5월, 무료 인터넷 화상 전화 서비스인 스카이프(skype)의 통화를 실시간으로 음성 번역하는 ‘스카이프 트랜스레이터(Skype Translator)’ 서비스를 내놓기도 했다. 페이스북는 2013년 모바일 자동통역 앱 ‘지비고(Jibbigo)’를 개발한 모바일 테크놀로지스(Mobile Technologies)를 인수한 바 있다.

네이버 또한 최근 이용자 편의를 위한 자동통역 앱인 ‘파파고(PAPAGO)’를 선보여 관심을 모으고 있다. 네이버랩스는 기계번역, 음성인식, 음성합성, 이미지 인식 기술 등 자체 개발한 기술을 파파고에 담았다. 김준석 네이버랩스 부장은 “파파고를 만들 때 가볍고 빠른 앱을 만들기 위해 노력했다(앱 용량 4.4M)”면서 “UX부분도 설명서 없이 누구든 쉽게 사용할 수 있도록 앱을 디자인 했다”고 말했다.

[테크M= 마송은 기자 (running@techm.kr), 주다은 인턴기자 (eun2629@techm.kr)]



<본 기사는 테크M 제43호(2016년 11월) 기사입니다>