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누군가는 면도날 같은 판단력을 소유한 인공지능이 흐물거리는 감성을 소유한 인간을 지배하게 되는 날을 우려했다. 또 누군가는 이세돌에게 신의 한 수를 당한 뒤 어처구니없는 에러를 범하는 알파고를 보며 기계 앞에 굴복하지 않는 인간의 미래에 대한 희망을 엿보기도 했다. 아울러 초 일류 바둑기사가 인공지능에 맥없이 무너지는 모습을 보며 앞으로 인공지능이 대체할 인간의 직업에 대한 우려도 커졌다.

조금은 더 과거에 로봇이 단순하고 위험한 일로부터 인간을 해방시킬 것으로 예측했다면 지금은 인공지능이 인간의 고유 영역이라고 여겼던 지적영역을 대체할 것이라는 우려가 앞서는 듯하다. 의사, 판사, 교수 등이 그 대표적인 직군에 속한다. 그리고 그 범주에는 번역이나 통역과 같은 인간의 언어도 포함된다.

언젠가는 인공지능이 사람의 말을 대체할 날이 올 것이라는 견해에 필자는 동의할 뿐만 아니라 희망하기까지 한다. 하지만 통번역을 업으로 삼는 사람 입장에서 그런 가정을 쉽게 하는 배경에는 그런 미래가 가까운 시기에 실현되기를 어려울 것이라는 안도감(?)과, 이와는 상반되게도 그러한 프로그램이 매우 지리한 과정을 거쳐야 하는 번역으로부터 우리를 해방시켜 주었으면 좋겠다는 기대감이 섞여 있기 때문이다.

인간의 언어, 그 이면에는 그 언어를 사용하는 사람들이 형성해 온 역사, 문화, 감정, 가치, 지식, 경험 등이 총체적으로 녹아 있고 그것들은 다시 지역, 세대, 성별, 직군 등에 따라서 세분화되어 있다. 그뿐만 아니라 언어는 한 사회에서 서로 영향을 주고받으며 끊임없이 탄생하고 소멸해가는 유기적 존재이기도 하다. 그래서 당연한 말이지만 한 언어권에서는 존재하는 의미가 다른 언어권에서는 존재하지 않는 경우가 많다. 가장 대표적인 것이 한국말에서는 아주 흔하디흔한 “효”나 “정”과 같은 개념이 영어에는 존재하지 않는다는 것이다. 그러니 “부모님께 효도하라”라는 이 평범한 문장조차 영어로 번역할라치면 “One should respect… obey… take care… look after… love… “ 등등의 선택에서 헤매게 되고 그 최종적인 판단은 번역가의 총체적 경험과 전후 문맥에 대한 이해에 의해 결정될 수밖에 없다. 그런데 이 과정을 인공지능이 대체하는 것은, IBM이 개발한 Watson이라는 인공지능이 환자의 엑스레이 사진을 판독해서 의사보다 높은 정확도로 병명을 판독해내는 것보다 훨씬 어려운 작업일 것이라는 것이 나의 생각이다. (구글에서 효도를 번역해보니 Filial piety라고 번역되는데 부끄러운 고백이지만 미국에서 10년 이상 생활한 필자로서도 처음 접하는 표현이다.)

그런데도 불구하고 문명과 기술의 발달로 인하여 인류의 활동영역이 전 세계적으로 확대되어 가는 이 시대에 오직 인간의 지적 노동에만 의지하여 언어의 장벽을 해결하기에는 역부족으로 보인다. 보다 혁신적이고, 빠르고, 자동화되고, 우리 곁에서 항상 도움을 줄 수 있는 번역툴의 필요성은 점차 증대되어 갈 것이고, 심지어 번역회사들조차 그런 툴의 도움을 받아 보다 전문적이고 방대한 양의 문서를 번역할 수 있는 역량을 갖추어 가야 한다고 판단된다. 과거와 달리 지금의 고객들은 단지 언어를 몰라서 번역을 의뢰하는 경우는 드물다. 그들은 더욱 전문화되고, 대형화되고, 장기적인 번역 프로젝트를 아웃소싱하기 위하여 기업을 찾는다. 오직 번역사의 개인적 지식에만 의존해서는 그와 같은 고객의 요구에 부응하기 어렵다. 자동화된 기술과 사람의 협업이 그 대안이 될 것이다.

인공지능이 사람을 대체할 것이냐는 원론적 질문으로 돌아가서 답하자면, 우선 그 질문의 전제가 잘못되었다고 보는 것이 대다수 미래학자의 견해다. 인공지능은 사람과 대척점에 서 있는 기술이 아니라, 사람의 단점이나 한계를 보완해 주는 협업의 대상으로 보아야 한다는 것이다. 즉 이것은 “A or B”의 문제가 아니라 ”A and B”로 인식하는 것이 바람직하다는 것이 그들의 의견이다.

그나저나, 오늘 아침에 출근하면서 아내가 “일찍 들어와!”라고 한 말이, 실은 그 속내가 “술 마시지 마”, “집에서 저녁을 같이 먹어”, “저녁에 볼일이 있어”, 혹은 “나에게 더 관심을 가져 줘”라는 의미 중 하나인지, 혹은 그 중 몇 가지가 중첩된 의미인지 인공지능이 판단해 주면 우리 남자들이 잔소리를 들을 확률은 현저히 줄어들 것 같다.

렉스코드 대표 함철용

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