Binary code superimposed over hands typing on a keyboard

생성형 AI 사용 사례

동영상으로 알아보는 번역에 생성형 AI를 활용하는 다양한 방법

마지막 업데이트: 2023년 10월 11일 9:34

생성형 AI(GenAI)와 대규모 언어 모델(LLM)이 우리의 작업 방식을 급격히 바꾸고 있습니다. 작업 생산성을 크게 개선할 가능성을 엿본 개인과 기업이 이처럼 강력한 기술을 최대한 활용하는 데 열심인 것은 당연한 일입니다.

다음은 생성형 AI의 최근 동향입니다.

기술 전문 미디어 VentureBeat의 조사에 따르면 70% 이상의 기업이 생성형 AI를 시험 삼아 활용해 보고 있으며, 그중 18.2%는 이미 이 기술을 작업에 적용한 것으로 나타났습니다.
LinkedIn의 조사에서 전 세계 마케터들은 인공지능의 영향력에 대해 낙관하는 것으로 나타났으며, 응답자 중 73%는 AI 도구를 구현하는 데 자신감을 표했고 74%는 이 도구로 인해 내년에는 자신의 업무 방식이 바뀔 거라고 예상했습니다.
Salesforce의 조사에 따르면 영업 담당자들은 생성형 AI가 영업 효율을 높이는 데 기여할 것으로 기대하지만, 응답자의 절반 이상은 아직 이 기술을 어떻게 업무에 활용할 수 있는지 모른다고 답했습니다.

모두가 생성형 AI에 열광하고 있다는 사실은 부인할 수 없지만, 생성형 AI가 어떤 기회를 제공할 수 있는지 판단하기 위해서는 '현재 초기 단계인 이 기술의 역량은 정확히 무엇인가?'라는 본질적인 질문의 답을 알아야 합니다. 라이온브리지(Lionbridge)는 보다 우수한 언어서비스를 제공하기 위해 생성형 AI 관련 제품 및 서비스를 개발하면서 이러한 주제를 면밀히 검토하고 있습니다.

라이온브리지를 통해 생성형 AI 도구로 비용을 절감하면서 적용 범위를 확장하는 방법을 알아보세요.

문의하기

아래 동영상에서 생성형 AI 및 LLM을 도입하는 다양한 방법을 알아보세요. 라이온브리지 전문가의 안내에 따라 급속도로 발전하는 생성형 AI 기술을 어떻게 활용할지 확인해 보세요.

콘텐츠 분석을 위한 생성형 AI

번역 프로세스 중 콘텐츠를 분석할 때 생성형 AI를 도입하면 다양하게 활용할 수 있습니다. 생성형 AI 기술을 통해 원문의 문구를 개선하고, 대상 언어로 번역한 결과물의 품질을 높일 수 있습니다.

콘텐츠 분류를 위한 생성형 AI

AI는 분류 작업에 매우 뛰어납니다. 콘텐츠 분류를 자동화하면 번역사는 고부가가치를 내는 번역 작업에 집중할 수 있습니다.

사후 편집을 위한 생성형 AI

생성형 AI 기술은 콘텐츠 수명주기 전반에 두루 사용할 수 있지만, 기계번역(MT) 후 사후 편집에 특히 적합합니다. 생성형 AI는 이중 공백과 같은 오류를 찾아내고, 더 적합한 단어를 제안할 수 있습니다. 번역 프로세스에서 이런 작업을 자동화하면 번역사가 처리할 일을 덜게 되므로 사후 편집을 더 쉽고 빠르게 비용 효율적으로 진행할 수 있습니다.

스타일 가이드를 위한 생성형 AI

생성형 AI는 지침을 철저히 따르고 스타일 가이드를 준수하면서 글을 작성할 수 있습니다. 사용자는 비즈니스 문서용 격식체, 고객 응대용 친근한 어조, 다루려는 주제의 배경지식이 없는 사람을 위해 최대한 단순하게 설명하는 방식 등 원하는 문서 형식을 지정하기만 하면 됩니다.