AI 번역 신기술 강국되려면 학벌보다 기술 중시 정책 필수[제안합니다]

■ 제안합니다

과학기술은 실질을 숭상하는 바탕 위에서 성장한다. 한 나라의 과학 기술의 발달은 허울 좋은 명목 추구보다는 실제 내용의 본질인 실질을 숭상하는 바탕 위에서 이루어진다. 이를 위해 정책의 혁신 전략이 필요하다.

먼저 과학기술 시대엔 학벌보다는 기술 중시 정책이 요구된다. 학벌은 명목 추구라는 특징이 있고 기술은 실질 숭상이라는 성격이 짙다. 정부가 과학기술 강국을 건설하고자 한다면, 학벌보다는 오히려 기술을 중시하여 정책의 무게중심을 교수나 연구원 중심에서 신기술 발명가(창안자) 중심으로 이동해야 한다.

예컨대 한국연구재단의 리드 연구 사업의 경우, 교수나 정부 출연 연구원 등이 신기술이 없으면 응시자격이 제한되고, 일반 국민이 4차 산업혁명 관련 신기술 창안자라면, 응시자격 부여 및 최종 선정 시 사업권을 인정해 주는 것이다. 또한 신기술이 최초로 고안되어 평가 기준이 미비하거나 학습 데이터 양이 부족해 알고리즘을 만들지 못하거나 또는 평가위원의 전문성이 부족한 경우 등에 대해서는 집단지성의 실질평가로 기술력을 인정해야 한다.

번역기술 연구는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 20년 이상 진행되고 있고 몇몇 중소기업이나 대학 등에서 과제를 수행한다고 하지만, 기술의 난도가 높을수록 사고력보다는 창의력이 더 중요시된다. 번역기술이 인공지능(AI)의 바탕 기술이고 공익성이 지대한 만큼, 일반 연구·개발(R&D) 과제로 변경해서 모든 국민에게 응시자격의 기회를 제공하는 것이 바람직하다. 소수의 교수보다 일반 국민의 창의력 총량이 훨씬 많고 강하기 때문이다.

지난 70년 동안 수십여 개의 번역기술 방식들이 고안되었으나, 상용화(번역 정확도 90% 기준) 가능한 번역기 출현은 아직 요원한 실정이다. 2017년 2월 21일 세종대에서 개최된 ‘인간과 기계의 번역 대결’ 결과, 인간의 번역 정확도가 80%, 인공신경망 기계번역(NMT) 방식의 정확도는 30∼48%로 발표되었다. 2020년 10월 20일, 허브언어공학연구소는 자연지능에 기반한 번역 신기술 ‘줄기 뜻 번역(SMT·Stem-meaning Translation)’ 방식을 국내 최초로 창안하는데, 이는 아시아에선 1984년 일본 나가오 마코토(長尾眞) 교수의 ‘예제기반 방식’에 이은 두 번째 쾌거다. SMT 방식은 자연지능(Natural Intelligence)→인공지능(Artificial Intelligence)→인공자아(Artificial Ego)로 정립, 정확도 90%를 지향한다.

우리의 번역기술은 2020년 10월을 기해 미국 벽을 넘어섰다. 현재 공인된 세계 최고의 번역기술은 딥러닝(DL·Deep Learning) 방식으로 정확도는 50%대 초반이다. 이에 반해 SMT 방식은 이미 5분 능선을 넘었고, 6분 능선을 숨차게 올라탔으며, 이제 7분 능선(알고리즘으로 증명 가능)을 기어오르기 시작했다. 번역 정확도는 능선 경사도에 정확히 비례해 상승하지 않는다. 70년간 번역기술이 50%를 기록했다면, 앞으로 70년 후엔 100%가 아니라 65%가 될 수도 있다는 의미다. 70%의 도전은 AI 기술의 최대 강국 미국을 무려 30∼40년 앞지르는, AI 기술의 헤게모니를 쥐는 길이기도 하다.

우리에게는 AI 신기술이 필요하다. 창의적인 번역기술이 절실히 요구된다. 우리의 AI 번역 신기술은 5강(미·유럽연합(EU)·중·일·러)이 넘볼 수 없는, 둘도 없는 기술이어야 한다. 그리해야 세상을 대한민국 중심으로 그릴 수 있는 전략기술이 되는 것이다. AI 전략기술이야말로 21세기 초엽에 한민족의 긍지를 드높이는 자유·평화·번영의 바로미터가 될 것이다.

정철영 허브언어공학연구소 대표

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