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생성형 AI 환경에서 기계번역의 역할

비용 절감과 속도 향상을 위해 AI 기반 번역 솔루션에 꼭 필요한 MT 엔진

이제 기계번역의 시대는 저물었다고 생각하시나요? 아직은 아닙니다.


생성형 AI가 발전을 거듭하고 있지만, 기계번역 도구 역시 기업의 AI 기반 번역 워크플로에 효과적으로 통합되면서 여전히 제 역할을 톡톡히 하고 있습니다.

기계번역의 역할은 확실히 변화하고 있습니다. 생성형 AI(GenAI)/대규모 언어 모델(LLM)이 이 기술을 대체할 가능성이 높으며 징조 또한 아래와 같이 분명합니다.

    - LLM은 뛰어난 문맥 이해력 측면에서 MT 엔진을 압도하고 있습니다.

    - 생성형 AI 솔루션이 급속히 확산되고 있습니다.

이러한 발전에도 불구하고 LLM은 적어도 아직까지는 MT를 대체할 수 없습니다. 생성형 AI는 빠른 번역 속도와 저렴한 비용을 자랑하는 최고의 신경망 기계번역(NMT) 엔진을 따라잡을 수 없기 때문입니다.

현재 LLM이 기계번역을 대체하기에 적합하지 않다는 점을 고려할 때, 번역 워크플로를 최적화하고 가능한 한 적은 비용으로 더 많은 콘텐츠를 빠르게 번역하여 글로벌 도달 범위를 확대하려면 사용 가능한 모든 기술을 어떻게 활용하는 것이 최선일까요?

새로운 LLM 환경에 적합하도록 MT 도구를 적용하여 LLM과 MT 두 기술의 장점을 전략적으로 활용해 보세요.

    - 프로세스 시작 시 초기 번역에는 MT를 사용합니다.

    - 사후편집 및 품질보증 작업에는 LLM을 사용하여 전반적인 품질을 향상시킵니다.

기업은 사람의 감독하에 MT 및 LLM 기술을 결합함으로써 원하는 번역 결과를 얻을 수 있습니다.

다양한 기술과 우수한 인재를 통한 글로벌 커뮤니케이션 강화로 세상 연결하기

라이온브리지는 기업의 요구에 부응하는 번역 결과를 제공하기 위해 최첨단 번역 서비스의 일환으로 4가지 핵심 단계를 실행합니다.

기술적 요소에는 당사의 최첨단 AI 로컬라이제이션 플랫폼인 Lionbridge Aurora AI™를 비롯한 생성형 AI와 기계번역의 결합이 포함됩니다. 사람에 의한 검토 단계 또한 프로세스에서 중요한 비중을 차지합니다.

다음 동영상에서는 라이온브리지가 전문 번역 방식을 통해 어떻게 전례 없는 규모와 속도로 세계적인 공감을 얻는 콘텐츠를 제작하는지 설명합니다.

역할 진화에 따른 기계번역의 이점

AI 툴셋에 MT 엔진을 통합하고 첫 번째 번역 단계에서 기계번역을 실행하면 효율성이 향상되어 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

비용 절감

MT는 사람이 번역에 들이는 시간을 줄여주므로 비용이 절감되며, 사람은 보다 중요한 감독 작업에 집중할 수 있게 됩니다.

빨라진 처리 시간

MT는 인간이나 LLM의 역량으로는 범접할 수 없는 속도로 번역을 처리합니다.

방대한 처리 규모

MT는 엄청난 양의 콘텐츠를 손쉽게 처리합니다.

라이온브리지의 자동화 솔루션인 Smart MT™에 대해 자세히 알아보고 모든 것을 로컬라이즈하세요(Localize everything™).

최고의 기계번역 엔진은 무엇일까요?

라이온브리지의 기계번역 추적 도구를 사용하여 사용 사례별로 가장 효과적인 기계번역 엔진이 무엇인지 알아보세요. 

요건에 가장 부합하는 기계번역 엔진을 선택하기가 쉽지는 않습니다. 원문 콘텐츠의 품질, 소스 및 대상 언어 등 여러 요인이 기계번역 엔진의 성능에 영향을 미치기도 합니다. 최장 기간 동안 주요 MT 엔진을 측정해 온 라이온브리지의 기계번역 추적 도구가 올바른 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 도구는 여러 MT 엔진의 전반적인 성능 외에도 특정 언어쌍과 다양한 주제의 도메인별 결과까지도 측정합니다. 지금은 참조를 위해 여러 LLM의 성능도 추적하고 있습니다.

주요 업종에서 AI 기반 MT를 활용하는 방식

어떤 업종이든 기계번역을 활용하여 당면한 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다. 법률, 생명과학, 전자상거래 고객이 당사의 MT 및 AI 솔루션을 어떻게 활용하고 있는지 확인해 보세요.

법률

국제 법률 소송 중에는 이디스커버리 절차를 위해 대량의 다국어 법률 문서를 신속하게 번역해야 합니다. 또한 법원 제출 등을 위해 보다 공식적이고 품질 수준이 뛰어난 문서가 필요할 수도 있습니다. 어떤 경우에 기계번역을 통해 법률 문서를 정확하고 효율적이며 저렴하게 번역할 수 있는지 알아보세요.

생명과학

AI는 위험을 통제하고 최종사용자를 보호하며 규정을 준수하는 방식으로 사용해야 하지만, 생명과학 언어서비스를 대규모로 제공할 때 핵심적인 도구 역할을 하기도 합니다. 의약품 및 의료기기 개발에 나선 기업은 AI 기반의 전문가 주도형 언어서비스를 통해 촉박한 마감일을 맞추고, 늘어나는 문서의 분량을 관리하며, 새로운 시장에 진출할 수 있습니다. 생명과학 기업이 환자 결과를 개선하는 데 MT와 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보세요. 

전자상거래

전자상거래는 글로벌 시장에 진출하려는 기업이 반드시 선택해야 하는 거래 수단입니다. 이러한 기업이 AI를 통해 성능이 강화된 MT를 활용하면 어떤 언어로든 고객을 사로잡을 수 있는 매력적이고 개인화된 콘텐츠를 더 빠르고 안정적으로 만들어 낼 수 있습니다. 유통업체가 전 세계 고객에게 다가가기 위해 MT와 AI를 어떻게 활용했는지 알아보세요.

자동번역 관련 콘텐츠

Smart MT™: 엔터프라이즈급 기계번역 및 AI

최고의 MT 엔진과 AI 검토 기능을 탑재한 라이온브리지의 엔터프라이즈급 기계번역 및 AI 솔루션으로 글로벌 커뮤니케이션을 강화하는 방법을 알아보세요.

라이온브리지, 글로벌 콘텐츠 관리를 위한 AI 기반 오케스트레이션 플랫폼인 Lionbridge Aurora AI™ 출시

라이온브리지가 로컬라이제이션을 비롯한 다양한 작업의 워크플로 자동화를 대규모로 최적화하는 번역 관리 시스템으로 서비스를 어떻게 강화했는지 알아보세요.

신뢰할 수 있는 AI 구축을 지원하는 라이온브리지의 TRUST 프레임워크

라이온브리지의 TRUST 프레임워크를 사용하여 언어 솔루션에 신뢰할 수 있는 생성형 AI를 구현하세요.

사례연구: 라이온브리지가 대형 항공우주기술 업체의 직원 참여를 늘린 사례

라이온브리지가 어떻게 Smart MT 솔루션을 통해 고객에게 빠르고 효율적이며 정확한 번역을 제공하고 전 세계 직원의 참여를 늘렸는지 알아보세요.

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기계번역을 도입하기 전에 먼저 언어 복잡성을 파악해 보세요. 라이온브리지의 언어 복잡성 순위를 참고하면 비즈니스 결정을 내릴 때 도움이 될 수 있습니다.

번역에서 기계번역의 역할

간단한 용어 목록을 통해 기계번역과 관련된 주요 용어에 대한 최신 정보를 확인해 보세요.

라이온브리지의 기계번역 전문가 및 생성형 AI 전문가 소개

라이온브리지는 AI 관련 전문 지식을 바탕으로 고객이 신뢰할 수 있는 기계번역 서비스와 생성형 AI 언어서비스를 제공합니다.

Rafa Moral

혁신 부문 부사장 

Rafa는 기계번역 관련 전략, 콘텐츠 프로파일링 및 분석, 전문용어 발굴, 언어 품질보증 및 관리 등 언어 및 번역 관련 연구개발(R&D) 업무를 이끌고 있습니다.

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Vincent Henderson

제품 언어서비스 부문 책임자

Vincent는 라이온브리지의 제품 및 개발 부서를 이끌며 기술과 AI를 사용하여 글로벌 콘텐츠를 분석, 평가, 처리 및 생성하는 방법을 개발하는 데 주력하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델로 인해 콘텐츠 제품 및 서비스에 야기된 혼란을 주시하고 있습니다.

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기계번역의 간략한 역사

1954년 - 조지타운대학교 연구진이 최초의 MT 시스템을 사상 처음으로 공개 시연

1962년 - 미국 기계번역 및 전산언어학 협회 설립

1964년 - 미국 과학 아카데미, MT 연구를 위한 위원회(ALPAC) 구성

1970년 - 프랑스 섬유연구소, MT 시스템을 사용해 초록 번역 시작

1978년 - Systran, 기술문서 번역 착수

1989년 - Trados, 최초로 번역 메모리 기술 개발 및 상용화

1991년 - 우크라이나 하르키우 주립대학교, 러시아어, 영어, 독일어와 우크라이나어 간 최초의 상용 MT 시스템 개발

1996년 - Systran 및 Babelfish, 웹에서 단문 텍스트 무료 번역 제공

2002년 - 라이온브리지, 규칙 기반 MT 엔진을 사용하여 최초로 상용 MT 프로젝트 실행

2000년대 중반 - 통계 기반 MT 시스템 공개(2006년 Google 번역 출시, 2007년 Microsoft Live Translator 출시)

2012년 - Google, Google 번역을 이용해 매일 책 100만 권 분량의 텍스트를 번역한다고 발표

2016년 – Google 및 Microsoft, 어순 오류를 줄이고 어휘 및 문법 문제를 대폭 개선한 신경망 기계번역(NMT) 구현

2020년 - 10월 기준 Google 신경망 기계번역(GNMT), 109개 언어 지원

2022년 - 라이온브리지, MT 엔진의 성능이 정체되고 있으며, 추적 중인 모든 엔진이 비슷한 성능을 보인다는 연구 결과 발표. 이는 NMT 패러다임이 정체기에 도달했으며 새로운 패러다임으로 전환될 가능성이 있음을 시사

2022년 - 11월에 OpenAI, 자체 생성형 AI 엔진인 ChatGPT를 공개하여 진화와 확장을 거듭하는 번역 기술 환경을 부각시킴

2023년 - 다양한 모델 출시, 꾸준한 버전 업데이트, 다양한 산업 및 사용 사례에 부합하는 솔루션 제공으로 생성형 AI 급속 확산

2024년 – 생성형 AI의 지속적인 발전으로 기계번역의 역할이 LLM을 보완하는 수단으로 변모

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