최근의 생성형 AI 스타트업들(예: [빈칸]처럼)이 번역 서비스 분야에서 가장 뜨거운 시장처럼 보일 수 있습니다. 하지만 음성 번역 시장은 이미 오래전부터 콘텐츠 번역을 목표로 한 다른 시장에 의해 선행되어 왔습니다. 국제적인 사업장이 있는 모든 기업은 전 세계 콘텐츠를 번역할 필요가 있으므로, 이 분야는 여전히 거대한 시장을 형성하고 있습니다. 이는 포르투갈의 Unbabel이 현재까지 1억 600만 달러를 모금한 사실(이전에 6,000만 달러를 모금함) 등에서 명확히 입증됩니다.
콘텐츠 번역을 전문으로 하는 EasyTranslate는 2010년부터 운영되어 왔으며, 기계 학습 모델을 활용하여 특정 종류의 콘텐츠에 가장 적합한 프리랜서 번역가를 식별해 왔습니다. 그러나 이제 EasyTranslate는 "HumanAI"라는 새로운 생성형 AI 기반 플랫폼을 통해 사업의 방향을 전환하고 있습니다.
이 회사의 창업자인 Frederik R. Pedersen은 TechCrunch과의 인터뷰에서 “저희는 비즈니스 모델 전체를 사람 기반 서비스 모델에서 AI 기술 제공업체로 전환하여 비용을 절감하고 프로세스를 가속화했습니다”라고 밝혔습니다.
대부분의 번역 서비스는 기계 번역된 콘텐츠를 기본으로 하고 인간의 편집을 거친 일부만 제공합니다. 그러나 번역가는 종종 전체 기계 생성 번역문을 직접 평가하며 문맥을 파악하고 콘텐츠의 의미를 이해해야 합니다. EasyTranslate의 HumanAI 플랫폼은 이러한 방식을 근본적으로 뒤집어, 콘텐츠를 흡수하고 이를 대규모 언어 모델(LLMs)과 결합하며 LLM에 단기 기억 기능을 적용해 콘텐츠를 훨씬 정확하게 번역합니다. 또한, 필요한 부분에만 인간의 개입을 최소화함으로써 번역 시간과 비용을 획기적으로 절감합니다.
이를 위해 HumanAI는 OpenAI가 제공하는 모델을 포함한 다양한 LLM과 자사 추천 시스템을 혼합하여 사용합니다. 이 플랫폼은 독자적인 알고리즘과 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 콘텐츠 번역을 제공합니다.
Pedersen에 따르면, 이러한 전환의 핵심은 LLM을 사용하여 '단기 기억'을 생성함으로써 플랫폼이 일반적인 영어로 된 번역문을 특정 목적에 맞는 영어로 변환할 수 있게 하는 것입니다. 구체적으로 콘텐츠를 데이터베이스에 '벡터화(vectors)'하여 의미적 검색을 수행하고 콘텐츠 간의 유사점을 찾아내며, 이 유사점 정보를 LLM과 결합하여 단기 기억을 구축하는 방식(이는 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)이라고도 불림)을 사용합니다.
이는 플랫폼이 마케팅 문구에 쓰인 영어, 재무 보고서에 쓰인 영어 등 다양한 언어 사이를 번역할 때, 모든 LLM을 활용하여 텍스트의 본래 의미를 완벽하게 보존할 수 있음을 의미합니다.
그는 "더욱 전통적인 신경망 기계 번역 엔진과 고객별 데이터를 결합하여 현지화 및 번역 프로세스의 기반을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 일반적인 언어에서 고객사 맞춤 언어로 이동하는 방식입니다"라고 설명했습니다.
이에 대한 중요성에 대해 Pedersen은 "문법적으로 완벽한 기계 기반 번역문을 얻을 수도 있지만, 여전히 어색하게 들릴 수 있습니다. 그래서 저희는 콘텐츠 중 신뢰도가 낮은 부분을 식별하고, 해당 부분만 인간이 수정하도록 합니다. 이 결합 방식이 생산성을 엄청나게 높이는 요인입니다"라고 부연했습니다.
Pedersen은 HumanAI가 번역 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있으며, 서비스 단가를 번역된 단어당 €0.01로 책정한다고 주장했습니다. 주요 고객사로는 Wix, Monday.com 같은 글로벌 기업들이 있습니다.
이 분야에서 가격 책정은 매우 중요한 숙제인데, 기업들이 번역해야 할 방대한 양의 콘텐츠를 보유하고 있기 때문입니다.
Pedersen은 "Adobe를 예로 들어보면, 이들은 시장별 용어 일치 여부를 검토하는 전담 팀을 운영하고 있습니다. 글로벌 브랜드의 경우에도 현지에서 올바르게 인식되도록 하는 데 상당한 노력이 필요합니다"라고 지적했습니다.
그러나 문제는 무엇일까요? 시간이 지날수록 발전할 가능성이 높은 순수 AI 기반 솔루션들과 비교하여 EasyTranslate가 어떤 차별점을 가질 수 있느냐는 점입니다.
그는 "저희의 목표는 순수 AI 서비스가 되는 것이 아닙니다. 저희는 인간과 AI가 결합함으로써 창출되는 부가 가치를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 인간의 개입은 필수적입니다."
한편, Easy와 사의 이점은 언급되지 않았으나, 마지막 단락은 생략되었습니다.