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최근 몇 년간 생성형 AI와 거대 언어 모델이 불러온 파문은 단순한 기술적 진보를 넘어 산업의 근본적인 지형도를 뒤흔들고 있다. 특히 언어를 다루는 번역 산업의 최전선에서 PM으로 실무를 수행하다 보면, 매일 쏟아지는 새로운 기술과 모델의 홍수 속에서 경이로움을 넘어 일종의 막막함마저 느끼게 된다. AI의 발전 속도는 이제 그것을 처음 개발하고 주도했던 사람들의 역량조차 훌쩍 넘어서며, 기술이 기술 스스로를 진화시키고 있으니 SF영화와 같이 AI가 직접적으로 지배력을 행사하는 세상을 우리 두 눈으로 볼 날이 얼마 남지 않은 듯하다.

이처럼 인간이 기술의 고삐를 온전히 쥐고 있는지조차 확신하기 어려운 거대한 파도 속에서, 나는 현장을 조율하는 실무자로서 역설적이게도 '인간의 힘'이 그 어느 때보다 절대적으로 필요하다고 생각한다. 기계가 압도적인 속도로 결과물을 쏟아낼수록, 그 품질을 명확하게 평가하고 올바른 발전 방향으로 통제하는 '기준'이 없다면 그것은 그저 그럴싸하게 포장된 데이터 조합 덩어리에 불과하기 때문이다. AI를 맹목적으로 추종하거나 두려워할 것이 아니라, 고삐를 단단히 쥐고 정확하게 통제하는 방법론을 가진 자만이 다가올 미래의 실무 환경을 온전히 주도할 수 있다.

PM은 매일 전 세계의 수많은 언어와 마주하며, 고객의 요구사항과 번역의 품질 사이에서 아슬아슬한 줄타기를 한다. 이 다국어 환경에서 AI를 실무에 적용하며 뼈저리게 체감하는 사실이 하나 있다. 바로 언어 모델을 다룰 때, 해당 언어의 구조적 특성과 맥락을 깊이 이해하는 사람이 작성한 프롬프트와 그렇지 않은 사람이 작성한 프롬프트 사이에는 결과물의 차이가 존재한다는 점이다. AI는 질문하는 만큼, 그리고 지시하는 만큼만 대답한다. 단어의 뉘앙스, 문장 구조의 차이, 문화적 배경을 고려한 정교한 언어학적 프롬프팅은 실무에서 AI의 환각(Hallucination) 현상을 제어하고 번역의 신뢰도를 담보하는 핵심 열쇠다.

하지만 현실적으로 우리를 포함한 많은 번역 에이전시가 모든 언어의 전공자를 내부에 온전히 품을 수는 없다. 이에 따라 번역의 품질과 신뢰도를 검증하기 위해 결국 외부 자원이나 더 향상된 미래의 AI에 의존해야만 하는 구조적 한계가 필연적으로 발생한다.

나는 PM으로서 마주하는 이 구조적 한계를 그저 어쩔 수 없는 현실로 체념하고 싶지 않았다. 외부가 아닌 우리의 '내부'에서 이 문제를 해결할 기술적 파이프라인을 갖추는 길만이 실무의 효율성을 극대화할 수 있는 유일한 돌파구라 생각한다. 최근 AI 기술의 흐름 역시 무겁고 포괄적인 범용 LLM에서 벗어나, 특정 도메인과 목적에 맞게 경량화된 SLM(Small Language Model)이나 주어진 업무 프로세스를 자율적으로 수행하는 AI 에이전트(Agent)의 형태로 빠르게 진화하고 있다. 번역 PM의 업무 환경 또한 이러한 흐름에 맞춰, 목적에 맞게 정제된 언어 모델을 활용하고 피드백 과정을 에이전트에게 위임하는 방향으로 나아가야 한다.

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그래서 최근 나의 가장 큰 화두는 '지식과 기술을 결합한 번역 완성도의 극대화'이며, 이를 위해 개인적인 시간을 할애하여 새로운 연구와 실험에 몰두하고 있다. 또, 비록 전문적인 소프트웨어 개발 지식을 갖춘 엔지니어는 아니지만, AI와 끊임없이 대화하며 코드를 짜내려가는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'을 통해 실무 프로세스에 당장 적용할 수 있는 기능들을 직접 구현하고자 노력하고 있다.

내가 현재 가장 집중하고 있는 과제는 다차원 품질 메트릭, 즉 MQM(Multidimensional Quality Metrics) 방식의 평가 모델을 자동화 시스템에 도입하는 것이다. 이는 단순히 번역이 '자연스럽다, 아니다'를 판단하는 인간의 주관적이고 직관적인 감상을 넘어, 오류의 심각도와 유형(정확성, 유창성, 용어 등)을 다차원적으로 분류하고 계량화하는 작업이다. 기계가 뱉어내는 텍스트를 비판 없이 수용하는 것이 아니라, 번역의 품질을 기계적으로 평가하고 통제할 수 있는 시스템을 통해 훨씬 더 시간과 비용 효율적인 프로젝트 운영 구조를 구축할 수 있을 것이다.

이러한 기술적 통제력을 실무에 내재화했을 때, PM의 손에 쥐어지는 가장 강력한 무기는 오랜 시간 현장에서 묵묵히 축적해 온 방대한 '언어 데이터'다. 이 데이터를 온전히 가공하고 통제할 방법을 내부에서 갖추게 된다면, 우리가 프로젝트를 운영하는 방식은 완전히 다른 차원으로 도약하게 될 것이다. 흔히 수요가 적어 세상의 관심에서 벗어나 있는 저자원 언어(Low-resource language)조차도, 자체적인 SLM을 학습시킬 수 있는 대체 불가능한 AI 자산으로 탈바꿈할 수 있다.

이것은 PM과 작업자가 텍스트를 하나하나 다듬고 물리적인 시간을 투입하여 결과물을 만들어내던 1차원적인 '노동 중심'의 프로세스를 완벽하게 벗어나는 길이다. 우리가 가공하고 구축한 '데이터'가 언어 모델의 뼈대가 되고, AI 에이전트가 이를 바탕으로 자율적인 품질 관리를 수행하는 선순환적 시스템. 그것이 지난 3년의 시간동안 실무의 최전선에서 그려본 궁극적이고 이상적인 진화 형태다.

이미 많은 사람이 나와 같은 생각을 하고 있을 것이며, 누군가는 이 구상을 더 뛰어난 방법으로 실현하여 상용화 단계에 진입했을 것이다. 기술적 우위 선점을 위한 경쟁의 심화는 단순한 ‘가속’이라는 단어로는 다 담아낼 수 없을 만큼 치열하다. 이러한 흐름 속에서 우리가 살아남을 수 있는 길은 매일 쏟아져 나오는 수많은 기술을 조합하여 완전히 새로운 패러다임을 만드는 것, 그리고 그것을 끊임없이 (‘발전’이 아닌) 확장하는 것이 아닐지 생각한다. 그래서 당장의 마감을 쳐내기 바쁜 현업 속에서도 파도에 휩쓸리지 않기 위한 노력이 헛수고가 되지 않도록 더 깊이 이해해 보고자 매일 AI와 소통을 시도한다. 이는 한 차원 높은 '진화'를 이룩하기 위해 시스템의 가장 깊은 본질로 파고드는 치열한 몰입의 과정이다.

우리는 휩쓸려 통제당할 것인가, 아니면 방향을 읽고 통제하는 주체로 거듭날 것인가의 기로에 서 있다. 기술과 데이터 그리고 인간의 언어학적 통찰을 완벽하게 지휘하는 진정한 의미의 통제자로 진화하기 위한 나의 실험은 이제 막 본격적인 궤도에 올랐다. 앞으로 연구하고 구축해 나갈 시스템이 우리의 실무 현장에서 어떤 강력한 시너지를 일으키게 될지 기대해 주시기 바란다.

<번역사업부 최윤국 PM / 02-521-2722 / ygchoi@lexcode.com>

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