번역: 인공지능 번역, 인간번역 그리고 작가의 자가 번역

신현호(한국외대)

I. 서론

이 글은 형식적인 면을 참조하실 수 있도록 이전 외국문학연구소 프로시딩 글을 편집한 글입니다. 과학기술이 무서운 속도로 발전됨에 따라 전통적인 ‘인간’ 개념이 해체되고, 미래 인간을 지칭하는 다양한 용어들이 등장하기 시작했다. ‘트랜스 휴먼’(Trans Human), ‘네오 휴먼’(Neo Human), 그리고 ‘포스트 휴먼’(Post Human)등이 바로 그것이다. 이 용어들은 모두 인간의 생물학적 육체와 정신의 한계를 뛰어넘는 인간 이후의 인간’ 혹은 ‘인간을 벗어난 인간’을 의미한다. 이처럼 전통적인 인간의 개념을 벗어난 ‘포스트 휴먼’ 시대가 앞으로 어떤 형태로 등장할 지는 정확히 알 수 없으나, 지금의 생물학적 인간과는 분명 ‘다른 종’일 것임은 틀림없다. 그리고 이 새로운 종으로서의 인간을 가능하게 만드는 결정적인 요소는 바로 ‘테크놀로지’가 될 것이다. 인간과 기계의 탈경계화는 기계를 바라보는 인간의 시각을 변화시키며  인간과 기계의 관계를 새롭게 정립하며 궁극적으로 휴머니즘에 어떤 변화를 가져올 것으로 예상된다. 지금까지 인간은 기계를 존재적 특성과 무관하게 인간 중심적 관점에서 단순한 도구로 간주해 왔다. 그러나 인공지능에서 보듯이 기계는 인간의 어떤 목적을 위한 수단이 아니라 구 자체가 어떤 목적을 갖고 세계를 구성하는 실존적 존재자로 변화하고 있다. 단순히 인간사회를 떠받쳐 주는 물리적 기반이 아니라 인간과 복잡하게 연결된 관계망 속에서 사회를 구성하는 하나의 행위자로 거듭나고 있다. 인공지능시대에 기계는 더 이상 인간의 외부에 존재하는 객체가 아니라 인간의 몸과 마음의 일부로 주체화 될 수 있는 존재이다.

알렉사(Alexa)와 같은 음성인식 인공지능, 시리(Siri), 듀오링고(Duolingo), 로제타스톤( Rosetta Stone)과 같은 언어인식 소프트웨어, 구글 번역기와 같은 앱의 등장으로 인공지능이 언어 번역에서 많은 일을 했다는 사실에 공감할 수 있다. 이 거대한 진보와 발전은 엄청난 기술 향상의 결과입니다. 신경 기계 번역(NMT)의 사용은 인공지능 발전에 도움이 되었다. 더 많은 양의 데이터를 관리할 수 있고, 오역의 발생을 줄이며, 고품질 번역 서비스를 제공할 수 있다.본 담론의 목적은 인공 지능 번역 기술이 점차 발전해 감에 번역에 미치는 영향에 대해 논하는 데 있다.

II. 인공지능 번역과 인간의 번역

인류가 각기 다른 언어를 사용하게 된 이유 중 가장 오래된 기록은 구약성경에서 찾을 수 있다. 창세기에 등장하는 바벨탑 이야기는 인간이 하늘에 닿을 수 있다는 교만함으로 바벨탑을 쌓자, 하나님께서 인간의 언어를 서로 알아듣지 못하게 ‘혼잡케 하셨다’, ‘흩으셨다’라고 기록되어 있다. 이후 다른 언어들을 이해하고, 소통하고자 하는 인간의 욕망을 해소하는 일은 사람의 일이었고, 전문적인 영역이었다. 언어는 우리를 하나로 묶고 지능적으로 의사소통하는 데 필요하다. 우리는 그것이 감정적 반응이든 지적인 반응이든 의사소통된 아이디어에서 달성하고자 하는 결과를 설정한다. 사실 번역은 모국어의 보편문법과는 다른 언어 체계를 학습하고, 언어를 포함한 컨텍스트의 이해를 위해 타 문화와 소통하려는 하는 노력이 수반되어야한다. 또한 작가의 생각과 감정을 최대한 손실 없이 전달해야 하며 독자들의 공감과 이해를 얻을 수 있는 능력이 수반되어야 하므로 번역이란 단순히 기계적인 작업이 될 수는 없다.

기계번역의 가능성이 제시된 이후 70여년이 흐르는 동안 기계번역은 세 번의 혁신을 통해 오늘날의 언어지능으로 발전시켰다. 기계번역에서 사용된 첫번째 상업적 시스템은  Rule-based Machine Translation (RBMT)이다. 이 모델은 이미 정해진 문법적, 구문론적, 어의론적 규칙들을 이용해서 언어를 번역한다. 세 가지의 단계를 거치게 되는 데, 첫째는 분석 과정이고 둘째는 전환 단계이며 마지막으로 생성단계로 구분된다. 이 방법은 역동적이고 추상적인 언어들 간의 번역에 장점을 지니고 있다. 그러나 당시의 기계번역은 사람을 통한 번역보다 비용도 많이 들고, 정확도는 떨어진다는 이유로 크게 주목 받지는 못했다. 연구와 결과에 대한 기대도 주춤한 사이, IBM에서 통계 방식의 접근법으로 시도한 기계번역(SBMT: Statistical-based Machine Translation)이 등장하면서 기계번역 역사에 전기가 마련됐다. 통계적 방법을 사용하여 기존에 이중 언어로 쓰여진 문장들을 분석해서 유도된 매개변수들 번역하는 데 적용하는 방법이다. RBMT가 단어 기반 번역인 반면, SBMT는 구문들을 사용함으로써 단어간 번역에 사용되는 알고리즘의 경직성을 줄이면서 좀 더 유연하게 번역한다. 따라서 SMBT가 RBMT 보다는 좀 더 자연스러운 문장들을 만들어 낸다. 물론 데이터가 축적되고, 그 양이 많아지면서 정확도가 높아지면서 SBMT가 번역의 대세가 되기도 했지만, 여전히 사람의 언어에 가까운 유려함은 떨어졌다. 기계 번역은 기존 번역 알고리즘을 사용하면서 많은 문제점들과 미숙함을 가졌지만, 21세기 들어서 현재에 이르러 인공지능(AI)를 이용한 신경망 기계번역(Neural Machine Translation) 기술을 통해서 획기적으로 발전하고 있다. 인공지능 알고리즘을 활용하는 인공지능신경망기계번역은 입력된 자료만을 기억하는 것이 아니라 인간의 두뇌신경망처럼 심층학습을 통해 지식을 확장하고 문제를 해결하는 인공신경망 기술이 적용되었다. 인공신경망기계번역은 입력·출력 전 과정이 하나의 신경망에서 이루어진다. 인공신경망기계번역은 기계번역이 가진 단점 가운데 하나인 가독성의 문제를 일정 부분 해결하였다. 아직까지는 인공지능을 활용한 기계 번역이 전문 번역가에 의한 번역에 비교할 수 없을 정도로 뒤쳐지고 있지만 기계 번역이 기술의 발달과 함께 끊임없이 발달하고 있다는 것은 주지해야 한다.

국어에서 영어로, 프랑스어로, 중국어로, 일본어로 동시에 번역이 가능하다. 넷째, 번역의 결과물 수준이 향상 되어가고 있고 지금도 발전하고 있다는 것이다.  이처럼 인공지능을 활용한 기계번역의 신속성과 정확성에도 불구하고 여러 가지 단점을 지니고 있다. 여러 면에서 인간이 하는 것과 같은 방식으로 문장의 의미를 전달할 수 없다. 즉 순간의 감성과 행간을 읽어 내는 능력이 기계의 데이터에는 존재하지 않으며 기계 학습은 인간의 선천적인 직관을 따라갈 수 없다. 인간의 직관은 학습으로 이루어지는 것이 아니기 때문에 단순한 알고리즘으로 움직이는 기계는 문장의 의미뿐만 아니라 감성을 전달하기 어렵기 때문이다. 기계 번역의 단점은 첫째, 정확성이 상당히 낮다. 예를들어 배를 ship으로도 pear로도 또는 boat 나 belly로도 번역을 하게 된다. 진짜 원하는 단어가 무엇인지 기계 번역 알고리즘이 정확하게 찾아내지 못할 때가 많다. 둘째, 번역되는 언어들에 따라서 번역의 정확성이 일정한 수준을 유지하기 어려울 수 있다. 영어와 중국어 간의 번역은 많이 향상되어 있지만 아직도 영어와 한국어 간의 번역은 기계 번역기의 결과를 보면 실망스러울 때도 많다. 셋째, 기계 번역은 문맥을 이해해서 번역을 하지 못한다. 표면적인 표현만 번역하는 것이 기계 번역이다. 넷째, 기계 번역이 작동을 하지 않는 경우이다. 가끔 구글 번역기나 파파고를 사용할 때, 한국어로 장황하게 쓴 문장의 상세한 표현이나 단어들을 원하는 언어로 번역하지 않고 매우 단순한 문장으로 번역한 것을 볼 수 있다. 의도한 바가 제대로 전달되지 않는 것이다. 다섯째로, 앞에서 말한 단점들로 인한 실수의 결과는 기계 번역기의 비용이 무료라는 장점에도 불구하고 잠재적으로 더 큰 비용 손실을 가져오게 할 수 있다.

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통상적인 인공지능의 기술적 목표는 인간처럼 ‘의식적 경험’도 함께 하면서 인간이 판단하기에 탁월한 결과물을 산출하는 것이 아니라, 단지 인간이 판단하기에 탁월한 지적 결과에 해당하는 것을 가장 효율적으로 산출하는 것이다. 결국 의식적 경험이 미래 인공지능에 등장하리라 기대하는 사람들은 인공지능이 충분히 발전하면, 인간지능이 진화의 역사에서 그러했듯 의식적 경험이 자연스럽게 등장할 것이라고 기대하는 것뿐이다. 하지만 이는 적어도 철학적 관점에서 볼 때는 그저 막연한 기대 이상의 근거를 갖기 어렵다. 인간이 보기에 깜짝 놀랄만한 수행을 보여주는 인공지능도 완벽하지는 않기에 가끔은 주어진 목표 달성에 실패하며 인간지능에 익숙한 사람이 납득하기 어려운 방식으로 실패한다는 사실이다. 이는 딥러닝 등 인공신경망이 활용하는 기계학습 알고리즘이 인간이 학습하는 방식과 다르기 때문에 발생하는 근본적인 문제이기에 현재 인공지능 기술이 근본적인 혁신을 이루지 않는 한 쉽게 고쳐질 수 있는 오류가 아니다.

III. 작가의 자가 번역

문학작품의 번역은 관습적인 언어 처리 과정 후에 원래 텍스트가 가지고 있는 내재적 의미  에 상응하는 무엇인가를 재창조하는 과정을 거치는데, 그 결과가 항상 최상의 것은 아니다. 번역은 단순히 두 언어들 사이의 양자관계에 제한된 것이 아니기 때문이다. 번역작업이 최상의 결과가 되기 위해서는, 작가가 글을 쓰기 이전, 단어 이전의 상태로 존재하는 그 무엇, 이미지나 상상 등 작가가 말하고자 하는 것이 아직 언어로 구체화되기 이전의 그 무엇을 이해하고 전유하여 도착어로 적절하게 표현해서 산출해야 할 필요가 있다. 한 작품에서 내재한 의미를 가장 잘 파악하는 이는 물론 작가 자신일 것이다. 애초의 의미, 원래 말하고자 하는 바, 언어화되지 않은 의미, 탈언어적 의미를 알고 있는 사람은 작가이며, 작가가 모국어 이외에 다른 언어를 구사할 능력이 출중하다면 그 언어 이전의 뜻을 어떻게 다시 표현해야 할지를 가장 잘 알 것이다. 일반번역가는 이해와 해석의 과정을 통해 원문의 뜻, 작가가 의도한 바를 이해하여야 하며 표현을 새롭게 고쳐 선택하는 데 있어서 작가와 동일한 권위와 주관성을 발휘할 수 없다는 제약도 가지고 있다. 주관적인 글쓰기의 영역인 문학번역에서 작가의 의도와 작품의 의미를 잘 이해하는 것은 번역작업에서 매우 중요한 일이다.

“번역이 없으면 나는 내 자신의 국가 경계에 국한 될 것입니다. 번역가는 나의 가장 중요한 동료입니다. 그는 나를 세계에 소개한다.” 라고 이탈리아 작가 이탈로 칼비노는 말한다. 많은 번역가를 통해 작가는 국가의 경계를 넘어 독자가 세계 어느 곳으로든 여행할 수 있는 여행을 할 수 있다. 그래서 번역은 독특한 작업이다. 전 세계에 작가를 소개하는 과정이다. 문학계에서 번역은 가장 중요한 작업 중 하나이다. 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 것은 쉽지 않다. 소설이나 희곡 작품을 영화로 만드는 것이 그렇듯이 어떤 버전을 다른 버전으로 바꾸는 것은 어려운 일이다. 정상적이거나 일반 번역에는 몇 가지 규칙과 규정이 있습니다. 하지만 자가 번역은 일반 번역의 모든 규칙과 규정에서 어느 정도 자유롭다.

작가의 자가 번역의 역사는 오래되었다. 자가 번역은 이미 중세에 시작되었으며 국가 간의 교류가 왕성해진 르네상스 시대에 활발하게 진행되었고 오늘날에도 여전히 진행되고 있다. 자가 번역은 저자의 규칙적인 활동이나 단순히 산발적인 결과 경험에서 야기될 수 있다. 자가 번역을 하는 요인가운데 하나는 다중언어 사회에서 특정한 언어의 문화적 지배가 소수 언어를 지배 언어로 자가 번역하도록 장려하는 경우이다. 때로는 방언에 대한 국가 언어의 문화적 지배가 자가 번역을 촉구하기도 한다. 식민지 사회에서 활동했던 작가들 가운데 이런 경향이 나타난다. 또 하나는 기존 번역에 대한 불만족이나 번역가에 대한 불신도 자가번역을 유도하는 요인이 된다.

작가의 언어는 모국어가 되어야 한다는 단일 언어 지상주의를 포괄하는 믿음은 20세기에 이르러 포스트식민주의 문학의 영향으로 무너지기 시작하였다. 다중언어 사용은 자가번역의 영역에서는 작가 자신을 타자화시켜 작품의 객관성을 부여하기 위한 일종의 내면적인 대화의 시도로 자기검열의 과정을 거치면서 모국어의 표현의 한계를 극복하기 위한 대안을 모색하는 글쓰기의 차원으로 한층 승화된다. 모국어가 아닌 다른 집필언어는 작가에게 불필요한 요소를 모두 제거하고 표현의 정수만을 표현하고자 하는 열망의 표현으로 볼 수 있다.

자가 번역에는 두 가지 유형이 있다. 하나는 모국어로 원본을 완성한 후에 어느 정도 시간이 경과한 후 외국어로 작품을 완성하는 것이다. 다른 하나는 동시에 작업하는 것이다. 생성과정에서 두 가지 버전이거의 동시에 완성되며 필연적으로 서로 영향을 미친다. 자가번역에는 몇 가지 장점과 단점이 있다. 한 가지 장점은 저자는 자신이 쓰려고 한 의도를 알고 있으며 자신이 생각하고 전달하고자 했던 의미를 원본에서 어떻게 기술하였는지 상세히 일고 있다는 것이다. 저자는 또한 자신의 작품을 쓰기 위해 연구하고 조사한 것들에 대해 알고 있으므로 번역을 위해 이러한 작업을 다시 수행하지 않아도 된다. 자가번역을 할 때 저자는 모든 언어를 선택할 수 있다. 심지어 작품의 배경이 되는 지역의 언어를 선택해서 번역할 수 있으며 자신이 다루기에 능숙한 언어를 선택해 비교적 용이하게 자가번역할 수 있다. 또 다른 이점은 저자는 자가번역할 때 자신의 원본을 재창출하거나 새롭게 수정할 수 있는 자유가 있다는 것이며 심지어 원본의 많은 부분을 다시 쓸 수 있는 지유도 있다. 일반 번역가는 원전에 충실해야한다는 전제가 있어 새로운 것을 첨부하거나 삭제하는데 자유롭지 못하다. 원본의 문화 및 언어 맥락을 유지해야하기 때문이다. 저자가 자가 번역할 때 가지는 불리한 점은 자신의 이중 언어 능력이 능숙하지 못할 때 오히려 작품의 내용과 질을 떨어뜨릴 수 있다. 특히 시를 자가 번역할 때는 운율체계나 시어의 의미 전달이 잘 안 되는 경우가 있다. 그럼에도 자가번역의 경우 저자가 대체로 만족을 하며 성공적인 사례가 많다.

IV. 결론

포스트휴머니즘은 인간의 경계를 재정의함으로써 인간을 중심으로 한 다양한 위계를 해체하는 동시에 인간과 인간 사이뿐 아니라 인간과 비인간-존재 사이의 조화로운 공생을 모색하려고 시도한다. 포스트휴먼의 관점에서, 인간은 환경과 기술에 얽혀 있으면서 다른 형태의 생명과 함께 상호 의존하면서 살아가고 공진화하는 존재이다. 인간은 다른 존재와 분리되어 자족적으로 존재하는 세계의 중심이 아니라, 모든 형태의 생명 및 기술적 존재와 연결되어 상호작용과 교차의 네트워크를 형성하고 있는 관계적 체계 안에서 존재한다.

포스트휴먼 시대의 공존을 위해 가장 필요한 태도 중의 하나는 다름이나 새로움에 열려 있는 개방성이다. 포스트휴먼의 다양한 존재 양식은 우리가 너무나 당연하게 가정하고 있는 의미 체계나 사고방식과 끊임없이 마찰을 일으킬 수 있다. 그 중 하나가 번역 분야일 것이다.

번역은 결코 쉬운 일이 아니다. 그것은 헌신, 쓰기 기술 및 언어적 손재주가 필요한 힘든 작업이다.

과거 인간과 기계는 서로 이질적인 존재로 그 경계가 명확했지만, 21세기에는 인간의 기계화 경향과 기계의 인간화 경향이 두드러지면서 인간과 기계 간 경계가 약화되고 있다. 그동안 인간에게 고유한 것으로 인식됐던 능력들인 감성, 이성, 도덕성 등을 인간과 동일하진 않지만 기계에서도 구현할 수 있는 인공지능 기술이 발전하면서 탈 경계화가 본격화되었다고 할 수 있다. 아직은 인공지능이 특정 영역에서만 인간의 능력을 뛰어넘을 뿐 인간처럼 다양한 영역에서 멀티 능력을 갖추고 있지는 못하고, 언어나 감정 표현이 아직은 서툴고 행동 또한 인간처럼 유연하지도 민첩하지도 섬세하지도 못하다는 한계는 분명히 존재하지만, 시간이 흐를수록 이러한 한계들은 점차 극복될 것이다. 인공지능은 번역 분야에서만큼은 아직 인간을 뛰어넘지 못하고 있다. 언어는 단순한 도구가 아니라 그 이상의 것이기 때문에 인공지능 기술이 아무리 발전해도 인간의 번역을 완전히 대체할 수 없을지도 모른다. 인공지능을 활용한 기계 번역은 인간 번역을 대체하기 위한 것이 아니라, 인간을 돕는 하나의 수단, 편리한 도구로 존재할 가능성이 현재는 크다고 볼 수 있다. 모든 기술이 인간의 편의와 더 나은 삶을 위해 출현하며 발전하는 것과 마찬가지로, 기계 번역 역시 상황에 따라 하나의 선택 사항이 될 수 있다. 인간의 번역 작업을 도와주는 효율적인 도구로써 인공지능 번역의 효용성을 수용하면 번역을 확대하고 가치를 확장시키는 데 도움이 되며 동시에 작가들의 자가 번역에 대한 기획이나 의도 및 시행에도 긍정적인 영향을 줄 수 있다.

지금 당장 기계 번역이 인간 전문가의 수준을 넘어서기는 쉽지 않아 보인다. 모든 언어는 오랜 세월을 거쳐 진화해오는 과정에서 각기 복잡하고 고유한 특성을 갖게 됐기 때문이다. 따라서 정확한 번역을 하려면 해당 언어권의 문화를 이해해야 하고, 전체적인 문맥 파악과 적절한 배경 정보를 토대로 유추하는 고도의 사고 과정이 필요하다. 따라서 고품질의 자동 번역 능력을 뽐내는 인공지능 번역기가 나오려면 아직 좀 더 시간이 필요하다. 기계 번역이 발전하는 만큼 인간이 하는 번역 기술과 능력 또한 개개인의 전문성과 인간 번역만이 가지는 장점을 개발함으로써 기계 번역이 대체할 수 없도록 계속 노력할 필요가 있다.

참고문헌

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