다수의 기업들이 지난 몇 년간 기계 번역을 ‘마스터’하였다고 발표하였으나 다행히도 기계 번역의 품질에 대한 회의론이 계속 제기되고 있습니다! 현재 기계 번역 프로그램은 전문 번역가 수준의 번역 결과물을 제공하지 못합니다. 기계 번역 품질에 대한 도전적인 주장들이 나왔으나 기계 번역과 휴먼 번역의 두 가지 품질을 직접 비교하면 이러한 주장의 근거가 약하다는 것을 이해하실 수 있습니다.

1950년대 최초의 기계 번역 프로그램인 Georgetown 시스템이 도입되었을 때 이 분야의 선두적인 전문가들은 3~5년 내에 기계 번역이 휴먼 번역과 동일한 품질을 제공할 수 있다고 믿었습니다. 하지만 1954년에 러시아어에서 영어로 약 60개 문장의 기계 번역에 성공한 후에 지금까지도 완벽한 기계 번역의 목표는 달성되지 못하고 있습니다.

그동안 기계 번역에 관련 많은 시도들이 있습니다. 엄청난 금액을 기계 번역 프로그램에 투자하고, 주요 기술 기업부터 혁신적인 스타트업까지 수많은 기업들이 완벽하고 정확한 기계 번역 프로그램을 최초로 출시하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다.

최근 몇 년 동안에는 신경 네트워크와 딥 러닝 기술로 일부 비약적인 발전이 있었습니다. 마이크로소프트 사는 최근에 온라인 신문에서 발췌한 2,000개의 문장 샘플 세트를 휴먼 번역 수준으로 번역하는 데 성공하였다고 발표하였습니다. 하지만 현재까지는 그 누구도 기계 완벽히 마스터하지 못하고 있습니다.

기계 번역의 문제는 단순히 언어에만 해당되는 것이 아닙니다. 기계 번역이 전문 번역가만큼 미묘한 차이와 섬세함을 살려서 안정적으로 번역할 수 있다고 해도 특정 지역의 문화를 고려한 현지화 작업인 로컬라이제이션은 여전히 문제로 남아 있습니다.

로컬라이제이션은 해당 문서의 내용이 지정된 독자와 대상에 맞는지 확인하고 조정할 수 있는 전문적인 지식과 관련되어 있습니다. 로컬라이제이션 작업 시 역사적인 사건, 종교와 문화적인 배경 등 모든 요소를 고려해야 합니다. 로컬라이제이션 전문가들은 해당 분야에서 현지화와 관련된 다양한 지식과 경험을 축적하고 있습니다. 기계를 통해 이러한 지식을 확보할 수는 있으나 이러한 지식을 적절히 번역 문서에 적용하는 것은 또 다른 문제입니다. 현재 기계 번역으로는 로컬라이제이션의 까다로운 문제를 해결하지 못하고 있는 실정입니다.

오디오와 비디오 파일 등의 문서를 기계 번역 프로그램을 이용하여 번역할 때도 문제가 발생할 수 있습니다. 비디오 번역은 일반적으로 파일의 음성 내용을 받아 적는 것으로 시작됩니다. 컴퓨터가 이러한 스크립트 작업을 오류 없이 완벽히 진행하고, 정확한 타임코드를 기록하고, 문화적으로 민감한 문제들을 찾아내어 적절히 현지화하는 기술은 현재까지 불가능한 것으로 보입니다!

위에 명시된 모든 점을 고려하였을 때 여전히 전문 번역가의 번역 기술이 필요하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 비즈니스 번역이 필요하시다면 기계 번역이 아닌 전문 휴먼 번역 서비스를 반드시 이용하셔야 합니다!