인공지능과 언어

인공지능과 언어

인공지능은 많은 데이터를 이용하여 학습을 합니다. 사람의 말을 듣고 점점 사람 같이 대화를 합니다. 그리고, 특정 언어에 국한되지 않죠. 그 어느 나라의 언어도 각각 컴퓨터 언어로 변환하고 있다고 볼 수 있죠.

실제로 구글의 번역 기능도 이런 과정을 거친다고 합니다. 예를 들어 한국어를 영어로 번역할 때 직접 번역하는 것이 아니라 한국어를 컴퓨터 언어인 구글어로 번역하고, 구글어를 다시 영어로 번역하는 과정을 거친다고 합니다. 한단계를 더 거치는 것은 인간에게는 비효율적인 일이지만, 컴퓨터나 인공지능에게는 효율적이기 때문이라네요.

직접적인 번역기술을 개선하려고 노력도 하겠지만, 별도의 노력을 기울이지 않더라도 인공지능이 발달하는 과정에서의 부산물로도 언어장벽은 허물어질 것이라는 전망이 우세합니다.

그렇다면 이제 언어를 배우는 것은 쓸데없는 일일까요?

현재 기술로도 동시통역을 말하는 사람의 어투와 뉘앙스를 담는게 가능하다고 합니다. 아직은 번역이나 통역 시 어색한 부분이 있지만, 꾸준히 개선되고 있기에 오래지 않아 필요없어질 거라는 사람도 있습니다.

여행 시 필요한 외국어는 단어와 문장이 한정되어 있습니다. 업무상 필요한 외국어는 얼핏보면 전문용어때문에 어려워보일 수 있지만, 사실 보면 단어와 문장이 한정적인 경우가 많습니다. 이 두 분야에서는 자동 통번역 기능이 유용하게 사용될 것으로 보입니다.

하지만, 업무상 외국어는 계약이나 소송과 관련되기에 보조적으로 사용되더라도 인공지능에게 100% 맡기기까지는 시간이 걸릴 것으로 보입니다. 인공지능이 평균적으로 인간보다 정확하게 번역하게 되더라도 소송의 주체나 대상이 될 수 없으니까요.

일상 속 언어는 여행 언어나 업무 언어보다 좀더 복잡하기에 자연스러운 통번역까지 시간이 걸릴 겁니다. 그래도, 언젠가는 자연스러운 수준까지 올라오겠죠.

하지만, 그것이 다른 나라의 언어를 더이상 배울 필요가 없다는 의미는 아닙니다.

언어를 배우는 것은 단순히 말을 배우는 것을 넘어서 그 나라 문화를 이해하는 것이기 때문입니다. 자기 고유의 언어가 없는 민족이나 나라들도 있지만, 고유의 언어가 있는 민족이나 국가들의 언어를 보면 단어나 표현에서 문화를 엿볼 수 있습니다.

다른 나라 언어를 안다는 것은 인공지능 시대에도 여전히 장점이 되는 역량으로 남을 것으로 보입니다.

인공지능 이전과 다르다면, 해야하기 때문에 억지로 하는 공부가 아닌 특정 영역에 관심이 있어서 자발적으로 하는 것이 될겁니다. 또한, 학습과정에서도 인공지능의 도움을 받는 식으로 방법에 있어서도 변화가 있겠죠.