1. Aurora AI™
주황색과 보라색 오로라 위에 Lionbridge Aurora AI Array 로고가 겹쳐진 이미지로, 새로운 고객 인터페이스를 나타냅니다.

사람의 전문성과 강력한 AI의 융합

Lionbridge Aurora AI™는 다국어 콘텐츠를 강화하고, 관련성과 개인화된 콘텐츠로 잠재고객을 확장하는 AI 기반 글로벌 플랫폼입니다.

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  1. 라이온브리지 소개
Allie Fritz, 라이온브리지 통역 부문 이사

라이온브리지의 자긍심: Allie Fritz

라이온브리지 통역 부문 이사

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언어 선택:

역동적인 디지털 배경

생성형 AI 환경에서 기계번역의 역할

빠르고 효과적인 다국어 소통의 토대이자, AI 기반 번역 솔루션에 꼭 필요한 MT 엔진

이제 기계번역의 시대는 저물었다고 생각하시나요? 아직은 아닙니다.


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

기업들은 급속도로 진화하는 번역 환경에 적응하면서, 기계번역(MT)이 확장 가능한 글로벌 커뮤니케이션에 없어서는 안 될 기반으로 자리잡고 있다는 사실을 확인하고 있습니다.

생성형 AI(GenAI) 및 대규모 언어 모델(LLM)은 문맥 이해력 측면에서 새로운 가능성을 제시하는 한편, 최고의 신경망 기계번역(NMT) 엔진은 여전히 타의 추종을 불허하는 속도를 자랑합니다.

NMT 또는 검색증강생성(RAG)을 이용한 기계번역을 에이전틱 AI 후편집 프롬프트 체인과 결합하고 필요한 부분에만 인적 감독을 수행하는 방식으로 기업은 획기적인 수준으로 콘텐츠 전달 속도를 높이고 비용을 절감하여 새로운 차원의 속도와 확장성을 달성할 수 있습니다.

이러한 워크플로는 다음과 같이 진행됩니다.
- 프로세스 시작 단계에 MT를 사용하여 초기 번역을 수행합니다.
- 후편집 및 QA 작업에 생성형 AI 솔루션 및 LLM을 활용하여 전반적인 품질을 향상시킵니다.

이러한 접근방식으로 빠른 속도, 품질, 비용 효율성을 보장하여 기업의 번역 요건을 모두 충족할 수 있습니다.

역할 진화에 따른 기계번역의 이점

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

비용 절감

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

빨라진 처리시간

기계번역은 사람이나 LLM의 역량으로는 범접할 수 없는 속도로 번역을 처리합니다.

방대한 처리 규모

기계번역은 엄청난 양의 콘텐츠를 손쉽게 처리합니다.

주요 업종에서 AI 기반 MT를 활용하는 방식

어떤 업종이든 기계번역을 활용하여 당면한 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다. 라이온브리지가 당사의 MT 및 AI 기반 솔루션으로 법률, 생명과학, 전자상거래 고객을 지원하는 방법을 확인해 보세요.

법률

국제 법률 소송 중에는 이디스커버리 절차를 위해 대량의 다국어 법률 문서를 신속하게 번역해야 합니다. 또한 법원 제출 등을 위해 보다 공식적이고 품질이 뛰어난 문서가 필요할 수도 있습니다. 어떤 경우에 기계번역을 통해 법률 문서를 정확하고 효율적이며 저렴하게 번역할 수 있는지 알아보고, AI 번역이 전문 법률 번역 서비스를 대체하는 것이 아니라 이를 강화해야 하는 이유 4가지도 함께 확인해보세요.

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, 날로 분량이 늘어나는 문서를 관리하며, 신규 시장에 진출할 수 있습니다. 생명과학 기업이 임상 결과를 개선하는 데 MT와 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 알아보세요.

전자상거래

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

기계번역의 4가지 구축 전략 비교


기계번역 솔루션은 다음과 같은 4가지 기본 전략으로 구성됩니다.

일반 MT

이 전략에는 Google 번역 및 Bing Translator와 같은 서비스가 포함됩니다. 이러한 서비스는 무료로 손쉽게 사용할 수 있지만 엔진이 특정 분야나 특별 용례에 대해서는 학습되어 있지 않아 특정 상황에서 보안 및 품질 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있습니다.

온프레미스 MT

이 전략의 경우 기업이 자사 IT 환경에 MT 서버를 구축해야 합니다. 가장 안전한 옵션이지만 비용이 많이 들고 구축 및 관리가 복잡하며 지속적인 유지관리가 필요합니다. 중요한 것은 이 전략이 몇몇 언어쌍이나 콘텐츠 유형에 따라 종종 최선이 아닌 기계번역 결과물을 생성한다는 점입니다.

클라우드 MT

이 전략의 경우 클라우드에서도 호스팅되므로 일반 MT 옵션과 유사하게 작동합니다. 그러나 일반 MT와는 달리 회사 전용 인스턴스를 생성합니다. 이 서비스에 제공되는 모든 데이터는 안전하게 보호되며 제3자와 공유되지 않습니다. 용어 맞춤화와 관련된 추가 기능을 비롯해 몇 가지 이점을 제공하지만 서비스 제공업체에 종속될 수 있고 몇몇 언어쌍에서 기계번역 품질이 최적에 미치지 못할 수 있습니다.

업계 최고의 MT

이 전략에서는 회사가 단일 플랫폼에서 여러 엔진을 이용할 수 있습니다. 단일 수준의 용어 맞춤화, 관리하기 쉬운 인터페이스 등의 이점을 제공할 뿐 아니라 다양한 언어쌍, 업계 또는 분야, 콘텐츠 유형에 가장 적합한 옵션을 선택할 수 있는 기능도 제공합니다. 라이온브리지는 이러한 접근방식을 통해 최고 품질의 번역 결과물을 생성합니다. 바로 이 점이 라이온브리지의 수준을 차별화하는 핵심 요소입니다.

자동번역 관련 콘텐츠

웨비나 요약: AI로 후편집 작업이 가능할까?

Cisco가 신경망 기계번역(NMT)으로 초기 번역을 수행하고 LLM 기반 AI 후편집으로 결과물을 다듬은 다음, 사람이 기능적 측면에서 문맥 내 검토를 진행하여 단 3개월 만에 1500만 단어를 14개 언어로 번역한 실제 사례를 알아보세요.

Lionbridge Aurora AI

Lionbridge Aurora AI 플랫폼은 고객 데이터 수집부터 기계번역을 이용한 번역, LLM을 활용한 자동 후편집을 거쳐 콘텐츠 저장소로 다시 전달하기까지 글로벌 콘텐츠 수명주기 전체를 조율합니다.

Smart MT™: 엔터프라이즈급 기계번역 및 AI

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

기계번역 맞춤화와 기계번역 학습 비교

기계번역 맞춤화와 기계번역 학습에 대해 알아보고 자동번역 품질 개선을 위해 어떻게 활용할 수 있는지 확인해 보세요.

효과적인 MT 활용에 도움이 되는 언어의 기계번역 용이성 순위

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.

라이온브리지(Lionbridge)의 기계번역 및 생성형 AI 전문가 소개

라이온브리지는 깊이 있는 AI 관련 전문지식을 바탕으로 고객이 신뢰할 수 있는 기계번역 서비스와 생성형 AI 언어서비스를 제공합니다.

Rafa Moral

혁신 부문 부사장 

Rafa는 기계번역을 위한 맞춤 LLM, Q&A 지원 및 RAG, 미세조정, 기타 LLM 맞춤화 기술을 활용한 다양한 작업 등 언어 및 번역 관련 연구개발(R&D) 업무를 이끌고 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(신경망 MT 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~현재 – 생성형 AI의 지속적인 발전으로 기계번역의 역할이 LLM을 보완하는 수단으로 변모

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