오늘날 65%의 고객이 모국어로 된 콘텐츠를 선호한다는 사실을 알고 계셨나요? 또한 고객의 40%는 모국어가 아닌 다른 언어로 된 웹사이트에서 제품을 주문하지 않을 것이라고 답했습니다. 기업이 새로운 지역으로 확장함에 따라 기술 매뉴얼을 여러 언어로 번역하여 전 세계 고객에게 더 나은 방식으로 서비스를 설명할 수 있도록 하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
언어 장벽을 제거하면 웹 플랫폼에서 비원어민 구매자의 구매 여정과 고객 만족도를 개선하여 글로벌 도달 범위를 넓힐 수 있습니다. 하지만 과거에는 이러한 작업을 수행하는 데 많은 시간과 노력이 필요했습니다. 다행히도 AI 번역이라는 획기적인 해답이 등장했습니다. 이 획기적인 기술 덕분에 기업은 원어민이나 언어학자를 고용하는 데 많은 비용을 들이지 않고도 타겟 고객에 초점을 맞춘 번역을 그 어느 때보다 쉽고, 빠르고, 저렴하게 수행할 수 있게 되었습니다.
기존 분석 방법
이전에는 모든 수작업 번역 작업을 번역가가 언어적 기술과 일반적인 표준을 가지고 긴 지침을 처리해야 했습니다. 하지만 기술 전문 용어에 대한 어려움이 있었습니다. 복잡한 아이디어를 해당 주제에 대해 배워야 하는 사람에게 표현하는 것이 얼마나 어려운 일인지 생각해 보세요. 실수를 수정하고 정확성을 유지하려면 일반적으로 대기 시간이 길어지고 비용이 증가했습니다.
AI의 부상은 번역 업계에 어떤 영향을 미칠까요?
한 연구에 따르면, 기업들이 글로벌 시장과 해외 고객을 공략하여 지평을 넓히려는 노력으로 2030년까지 AI 번역 시장은 75억 달러 규모가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 전 세계 고객을 지원하는 AI 기반 번역 도구에 대한 수요 증가에 직접적으로 기인합니다.
번역 분야는 이미 인공지능의 효과를 톡톡히 보고 있습니다. 컴퓨터가 매우 발전하여 알고 있는 두 언어 간의 텍스트를 즉시 변환할 수 있는 날을 상상해 보세요. AI의 도움으로 이제 사람의 개입 없이도 이 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 운영이 간소화되고 비용 효율적인 로컬라이제이션 프로세스가 보장됩니다. 기업은 더 이상 이전처럼 많은 사내 번역가를 필요로 하지 않으며, 기술 교육 없이도 원하는 언어로 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이러한 변화는 비용을 절감하고 생산성을 높여 조직의 글로벌 경쟁력을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
번역에서 AI의 역할
AI 번역 도구가 텍스트를 번역하는 데 사용할 수 있는 접근 방식에는 여러 가지가 있습니다.
기계 학습
머신 러닝 알고리즘 학습에는 방대한 양의 데이터와 코드가 필요합니다. 이 선집에는 두 가지 언어로 작성되었지만 동일한 의미를 가진 한 쌍의 문구 또는 단락인 병렬 글이 여러 개 있습니다. 일치하는 텍스트로 학습된 효과적인 번역 알고리즘은 학습한 패턴을 사용하여 고품질 번역을 생성할 수 있습니다.
통계적 방법
AI 번역 도구는 여러 가지 통계적 방법을 사용합니다. 이러한 과정에서 통계적 분석을 사용하여 주어진 단어나 구문의 번역 가능성이 가장 높은 번역을 결정합니다. 번역 프로세스를 배포하기 전에 고객의 요구 사항을 이해합니다.
신경망
신경망이라고 하는 기계 학습 알고리즘은 인간의 두뇌 작동을 모방하는 것을 목표로 합니다. 신경망은 복잡한 정보를 전달할 수 있는 가능성을 가지고 있습니다.
기술 매뉴얼 번역을 개선하기 위해 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요?
AI 번역 도구는 동일한 의미를 가진 여러 언어의 용어 쌍으로 구성된 대규모 병렬 텍스트 데이터 세트를 학습할 수 있습니다. 이는 전문 용어와 용어를 식별하고 번역하는 데 유용할 수 있습니다. 따라서 이 도구를 사용하여 전문 용어와 용어를 번역할 수 있습니다. AI 도구는 이를 사용하여 전문 용어를 올바르게 번역하는 방법을 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 구글 번역 NMT 모델은 방대한 원본 및 번역된 소스 코드 데이터베이스를 사용하여 학습되었습니다. 이는 Google 번역이 의학, 법률, 공학 전문 용어를 쉽게 이해할 수 있다는 것을 의미합니다.
AI 번역 도구는 모든 텍스트의 문맥을 인식하도록 학습될 수 있습니다. 이를 통해 여러 해석이 가능한 문장의 의미를 보다 효과적으로 전달할 수 있습니다. 예를 들어, DeepL는 방대한 소스 코드와 번역된 텍스트를 학습한 SMT 도구입니다. 이번 개선으로 DeepL 은 번역하는 텍스트의 문맥에 따라 여러 가지 의미로 번역될 수 있는 문장을 더 잘 처리할 수 있게 되었습니다.
인공 지능으로 구동되는 도구는 자연스러운 어조로 문장을 번역하도록 학습될 수 있습니다. 이는 번역하기 어려운 전문 용어를 자주 사용하는 기술 매뉴얼에 특히 중요합니다. 닥시 는 통계적 기계 번역과 신경망 기계 번역을 모두 활용하기 때문에 번역 문제에 대한 하이브리드 솔루션입니다.
기술 매뉴얼 번역에 AI 사용 - 장점과 한계
기술 매뉴얼 번역에서 AI의 이점 ###
**1. 생산성 향상: 기업은 최신 번역 솔루션을 사용하여 생산성이 크게 향상될 수 있습니다. 이러한 도구는 항상 작업 중이며 지치거나 휴식을 취할 필요가 없으므로 더 빠르고 정확한 번역이 가능합니다.
2. 향상된 품질 관리: AI 기반 번역은 더욱 정확해지고 있으며 속도도 빨라지고 있습니다. 이렇게 향상된 정확도는 실수나 오해의 가능성을 낮춰 기술 콘텐츠의 품질과 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
2. 시간 효율적인 리소스 할당: AI 번역이 작업을 얼마나 빨리 완료하는지 덕분에 기업은 리소스를 더 잘 관리할 수 있습니다. 이는 읽어야 할 기술 자료가 많거나 시간이 중요한 경우에 유용합니다.
**3. 다국어 일관성: AI는 언어 간 번역의 일관성을 유지하는 데 도움을 주며, 특히 고도로 전문화된 기술 용어를 다룰 때 유용합니다. 언어에 관계없이 모든 독자는 이러한 표준화 덕분에 기술 문서를 읽을 때 동일한 경험을 할 수 있습니다.
**4. 미래에 대비한 확장성: 비즈니스가 확장됨에 따라 더 많은 기술 콘텐츠가 생성되고, AI는 이러한 수요를 충족하기 위해 쉽게 확장할 수 있습니다. 이러한 적응성은 번역 작업의 양이 증가하더라도 품질이 저하되지 않도록 보장합니다.
잘못된 재무 결정으로 인한 영향 감소: AI를 사용하여 기술 텍스트를 번역하면 비용이 많이 드는 오류를 범할 가능성이 줄어듭니다. AI의 정밀도 덕분에 아무리 전문적인 용어라도 자신 있게 번역할 수 있으므로 비용이 많이 드는 오해를 방지할 수 있습니다. 이러한 수준의 정밀도는 제품의 유용성이나 안전성을 손상시킬 수 있는 오해를 피하기 위해 필요합니다.
기술 매뉴얼 번역을 위한 AI의 한계 ## 기술 매뉴얼 번역의 한계
사용 설명서 번역을 시도하면서 인공지능이 직면한 제약에 대해 논의해 보겠습니다. 인공지능은 최근 몇 년 동안 큰 발전을 이루었지만 여전히 명심해야 할 몇 가지 중요한 제약이 있습니다.
1. 인간의 판단력: 올바른 단어와 구문을 선택할 때 AI가 항상 인간만큼 뛰어난 것은 아닙니다. 예를 들어, "set"는 스페인어로 "후에고"로 잘못 번역될 수 있습니다. 적절한 용어는 "conjunto"입니다.
2. 편향성: 학습 데이터는 최종 제품의 품질에 매우 중요합니다. 인공지능에게 해당 국가의 책만 제공하면 해당 국가의 문화와 언어에 대한 선호도가 높아질 수 있습니다.
3. 보안: AI 번역기를 통해 민감한 정보를 입력하면 보안이 손상될 수 있다는 우려가 있습니다. 개인 데이터가 잘못된 사람의 손에 들어갈 수 있기 때문에 위험합니다.
4. 문화적 맥락 부족: AI는 텍스트의 문화적 중요성을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, "누군가의 다리를 잡아당기다"를 "누군가의 머리카락을 잡아당기다"로 번역하는 경우 영어나 스페인어의 문화적 맥락에서는 전혀 의미가 없을 수 있습니다.
5. 잠재적인 관용적 문제: 인공지능이 단어를 번역하는 것은 간단하지만 언어마다 의미가 다른 문장을 번역하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 관용구는 문화적 의미로 인해 문자 그대로 이해하기 어려울 수 있는 관용적 용어입니다.
기계 학습과 인간 번역가를 결합한 하이브리드 시스템(https://hbr.org/2018/07/collaborative-intelligence-humans-and-ai-are-joining-forces)을 사용하는 것은 기술 매뉴얼 번역 시 AI의 단점을 극복할 수 있는 한 가지 방법입니다. 인간 리뷰어가 AI 번역의 실수를 발견하고 수정하면 대부분의 작업을 처리할 수 있습니다. 이 통합 방법을 사용하면 대상 언어나 문화적 맥락의 미묘함을 잃지 않으면서 기술 매뉴얼을 보다 정확하고 일관성 있게 번역할 수 있습니다.
번역 방법은 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 번역사를 고용해야 하는 경우가 많기 때문에 예산에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 이러한 번역사는 업계 지식이 없을 수도 있습니다. 번역 과정에서 실수로 오류가 발생할 수도 있습니다.
닥시](https://www.docsie.io/) 는 번역 프로세스를 자동화함으로써 기업에게 번역 비용을 절감할 수 있는 기회를 제공합니다. 닥시는 머신러닝 기능을 활용하여 효율적인 번역을 보장함으로써 기업의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
기술 보고서의 AI 기반 번역을 도입한 기업 사례는 다음과 같습니다.
많은 조직에서 이전에는 수작업으로 진행되던 기술 번역 작업에서 인력을 대체하기 위해 자동화 방식을 사용하고 있습니다. 몇 가지 사례는 다음과 같습니다:
| 기업 | 기업은 기술 수동 번역에 AI를 어떻게 활용하고 있나요? |
|---|---|
| Siemens | 글로벌 대기업인 Siemens는 머신러닝 기반 번역 툴을 사용하여 기술 자료를 200개 이상의 언어로 번역하고 있습니다. |
| **다국적 엔지니어링 및 기술 기업인 보쉬는 머신러닝 및 기타 인공 지능 번역 도구를 사용하여 기술 정보를 150개 이상의 언어로 번역합니다. | |
| 캐터필러 | 세계 40여 개국에 진출한 캐터필러는 머신러닝 번역 툴을 활용하여 기술 자료를 해당 국가에서 사용되는 언어로 로컬라이즈합니다. |
| Microsoft | 현대 기술 분야의 글로벌 리더인 Microsoft는 머신러닝 번역 툴을 사용하여 100개 이상의 언어로 콘텐츠를 로컬라이즈합니다. |
| 아마존 | 아마존은 머신러닝 번역 도구를 사용하여 여러 언어로 콘텐츠를 로컬라이즈합니다. |
| 인터넷 대기업인 Google은 AI 기반 로컬라이제이션을 사용하여 검색 결과 및 기타 정보를 100개 이상의 언어로 번역합니다. | |
| 에어비앤비 | 에어비앤비는 머신러닝 및 기타 AI 번역을 사용하여 웹사이트와 모바일 앱을 60개 이상의 언어로 로컬라이즈합니다. |
| Uber | Uber는 머신러닝 번역 도구를 사용하여 웹사이트와 모바일 앱을 60개 이상의 언어로 로컬라이즈합니다. |
| 넷플릭스 | 넷플릭스는 자막과 오디오에 머신러닝 번역 툴을 사용하여 지원 언어를 30개 이상으로 확장했습니다. |
| 인공지능 기반 번역에 대한 자세한 내용은 긱마케팅에서 확인할 수 있으며, 긱마케팅은 블로그를 통해 인공지능 도구에 대한 맞춤형 가이드를 제공하고, 효과적이고 전략적인 다국어 커뮤니케이션을 위한 맞춤형 컨설팅을 통해 중소기업을 지원하고 있습니다. |
기술 매뉴얼 번역의 미래에 대한 인공지능의 잠재적 영향력
인공지능의 미래](https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20Insights/Driving%20impact%20at%20scale%20from%20자동화%20및%20AI/Driving-impact-at-scale-from-automation-and-AI.ashx)는 전문적인 인간 대 인간 번역에 있을 수 있습니다. 기계 번역 도구는 AI가 발전함에 따라 점점 더 좋아질 것입니다. 추가 언어가 지원된다면 기술 문서 번역의 필요성이 더 커질 것입니다.
이런 일이 일어나는 동안 기계 번역 도구의 비용은 감소하고 있습니다. 따라서 이제 모든 규모의 회사에서 AI 번역 도구를 사용하여 기술 문서를 로컬라이즈할 수 있습니다.
기계 번역 도구는 다른 유형의 AI와 함께 발전할 수 있습니다. 인간 언어의 미묘한 차이와 문화적 맥락을 잘 이해하기 때문에 인간보다 더 정확한 해석을 제공할 수 있습니다. 기술 매뉴얼을 여러 언어로 로컬라이즈해야 하는 기업에게 유용한 도구입니다.
결론
기술 지식이 없어도 AI를 사용하여 기술 매뉴얼을 번역하면 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 회사를 글로벌 규모로 성장시킬 수 있는 잠재력이 있습니다. 다양한 산업에 속한 기업들은 AI와 인간 번역가를 모두 사용할 때 기술 설명서의 번역 버전에 인간의 언어와 문화적 맥락의 복잡성이 보존될 것이라고 확신할 수 있습니다.
규모에 관계없이 모든 기업이 기술 문서 번역에 닥시와 유사한 인공지능 기술을 사용하면 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 정확한 번역, 시간 및 비용 절감, 전 세계 고객과의 보다 직접적인 연결 등의 이점이 있습니다.
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자주 묻는 질문
**1. 사람 번역과 비교했을 때 AI 번역은 얼마나 정확하나요?
더 많은 기술 분야에서 기계 번역은 성숙의 조짐을 보이고 있습니다. 하지만 언어 및 문화적 장애물과 같은 의사소통 문제는 계속될 가능성이 있습니다.
**2. 더 많은 사람들이 닥시와 유사한 AI 도구를 사용한다면 얼마나 많은 비용을 절감할 수 있을까요?
일부 추산에 따르면 AI 기반의 비용 효율적인 솔루션을 사용하는 기업의 잠재적 비용 절감 효과는 40~60%에 달합니다.
3. 컴퓨터가 이해할 수 없는 인간의 언어나 언어적 미묘함이 있나요?
일부 미묘한 표현이나 기술 전문 용어는 기계 번역 도구의 탐지 범위를 벗어날 수 있습니다. 지식이 풍부한 사람들과의 협업으로 이러한 차이를 극복할 수 있습니다.
**4. 닥시는 번역의 정확성을 어떻게 보장하나요?
닥시는 전체 상황을 고려하여 기계 학습으로 접근 방식을 지속적으로 업데이트합니다. 사람의 검토와 품질 보증 절차를 통해 정확한 번역을 보장합니다.
**5. 전문 용어를 기계 번역 툴에 학습시킬 수 있나요?
닥시를 비롯한 유사한 AI 툴은 도메인별 전문 용어를 이해하도록 학습시켜야 문맥에 맞는 결과를 제공할 수 있습니다.
**6. 문화적 뉘앙스와 문맥이 기계 번역에 적합한 곳은 어디인가요?
AI 도구가 이 분야에서 상당한 진전을 이루기 전까지는 정확하고 수용 가능한 AI 번역을 제공하기 위해 문화적 뉘앙스와 민감성을 처리하는 인간 전문가가 필요할 것입니다.
**7. 인간과 컴퓨터로 구성된 번역 팀을 최대한 활용하려면 어떻게 해야 하나요?
인간 번역과 기계 번역은 강력한 방식으로 함께 작동합니다. 인간 번역가는 텍스트에 뉘앙스와 문화적 진정성을 부여하고, AI는 번역 프로세스의 속도를 높이고 일관성을 보장할 수 있습니다.