[김도열의 테크 오디세이] 번역기의 등장, 언어 장벽의 소멸과 사고 방식의 변화

AI혁명의 시대, 사피엔스의 마지막 항해-10편

[파이낸셜뉴스] 인류는 태초부터 서로 다른 언어 속에 갇혀 살아왔다. 성서의 바벨탑 이야기가 상징하듯, 언어의 분열은 인류를 하나의 지성으로 뭉치지 못하게 만드는 최초의 균열이었다. 같은 대상을 보고도 다른 이름으로 부르고, 같은 감정을 느끼고도 다른 문장으로 표현하는 순간, 인간은 필연적으로 오해하고 갈라졌다.

1954년 조지타운-IBM 실험, 인간이 기계에 처음으로 언어를 입력하고 번역을 시도한 역사적 순간을 보여준다. 상단의 연구원이 입력한 데이터는 하단의 천공 카드에 새겨진 파편화된 규칙을 거쳐 비로소 하나의 문장으로 출력된다. 비록 1대 1 단어 치환에 불과한 태동기의 모습이지만, 이는 언어를 하나의 '유기적인 맥락'으로 다루기 위해 인류가 내디딘 위대한 첫걸음이었다.

20세기 말까지 이 장벽은 거의 절대적인 것으로 여겨졌다. 기계 번역의 꿈은 오래전부터 있었다.

냉전 시기 미국은 소련 문서를 빠르게 해독하기 위해 자동 번역 기술에 막대한 자금을 투입했다. 1954년 조지타운-IBM 실험에서 60개의 러시아어 문장이 영어로 번역되었고, 사람들은 곧 언어 장벽이 무너질 것이라 기대했다. 그러나 결과는 실망스러웠다. 언어학자들이 수만 개의 규칙을 입력했지만, 언어는 살아 있는 생물처럼 문맥에 따라 의미를 바꾸었다. "그는 다리가 길다"와 "책상 다리가 부러졌다"에서 '다리'의 차이를 기계에게 설명하는 일은 거의 불가능에 가까웠다. 기계는 문장을 옮겼지만, 의미를 이해하지 못했다.

ⓒ Wikimedia Commons. 웹 브라우저 파이어폭스(Firefox)에 탑재된 신경망 기반 기계 번역 기능의 실행 화면이다. 과거에는 전문 번역가에게 의뢰하거나 사전을 뒤져가며 해독해야 했던 낯선 외국어 문장이, 마우스 드래그 한 번으로 즉시 모국어로 변환된다.

전환점은 2010년대에 찾아왔다. 딥러닝과 대규모 데이터가 결합하면서 기계는 언어의 규칙을 배우는 대신 언어의 패턴을 통째로 흡수하기 시작했다. 어느 순간 구글 번역은 눈에 띄게 달라졌다. 단어를 1대 1로 갈아 끼우던 기계가 문맥을 파악하고 인간의 말투까지 흉내 내기 시작했다. 번역은 복사가 아니라 재구성이 되었고, 치환이 아니라 해석이 되었다. 스마트폰 하나로 외국어 메뉴판을 실시간으로 이해할 수 있게 되었고, 유튜브 영상에는 자동 자막이 붙었다. 언어 장벽이 무너져 내리기 시작한 것이다.

그러나 모든 붕괴가 진정한 해방을 뜻하지는 않는다. 언어는 단순한 소통의 도구를 넘어 인간의 생각과 영혼을 담는 그릇이기 때문이다. 같은 '눈'을 보아도 한국어의 '눈', 영어의 'snow', 이누이트 언어의 수십 가지 표현은 서로 다른 세계 인식을 담고 있다. 번역기가 완벽해질수록 인간은 외국어를 배울 필요를 느끼지 못하게 된다. 그러나 언어 학습은 단순한 소통 기술이 아니다. 그것은 다른 사고 체계를 직접 통과해 보는 경험이다. 번역기는 이 과정을 생략하게 만들고, 생략은 곧 깊이의 상실로 이어지기 쉽다.

더 근본적인 문제는 언어의 평준화다. 기계 번역은 가장 무난하고 평균적인 표현을 선호한다. 소수 언어와 방언은 설 자리를 잃고, 세계는 가깝게 연결되어 가지만 표현은 단조로워지고 있다. 아이러니하게도, 번역기는 언어를 연결하면서 동시에 언어를 소멸시킨다.

번역기의 시대는 바벨탑의 재건도, 완전한 붕괴도 아니다. 번역기로 사고를 대신할 것인가, 사고를 확장하는 도구로 쓸 것인가. 번역된 문장을 그대로 소비할 것인가, 그 문장이 왜 그렇게 표현됐는지를 질문할 것인가. 바벨탑은 무너졌다.

그러나 그 잔해 위에서 어떤 언어를 다시 쌓을지는, 우리의 몫이다.

김도열 웹케시그룹 미디어전략 이사