AI 번역 도구의 발전과 자연어 처리 기술

최종 업데이트: 2026년 7월 7일 · 읽는 데 약 14분 · 시리즈 "AI 툴의 역사와 종류" 8/15편

2025년 국제 기계번역 학회(WMT25) 평가에서, 구글 제미나이2.5 프로는 15개 언어쌍 중 14개에서 최상위권에 들었습니다. 번역 AI가 이 정도 수준에 이르기까지 걸린 시간은 1954년 조지타운-IBM 실험부터 정확히 72년입니다.

1편에서 다룬 트랜스포머 논문이 오늘날 번역 AI에도 그대로 뿌리내려 있습니다. 이 글은 번역 AI가 "3~5년이면 끝날 것"이라던 낙관에서, 실제로 사람 번역가의 일자리를 줄이는 지금까지 걸어온 길을 다룹니다.

1954년 조지타운-IBM 실험, 지나친 낙관의 시작

1954년 1월 7일, 조지타운대와 IBM은 러시아어 문장 약 60개를 영어로 자동 번역하는 실험을 공개했습니다. 문법 규칙 6개와 단어 250개만으로 작동하는 초보적인 수준이었습니다. 그런데도 책임자였던 레온 도스터트는 "3년, 어쩌면 5년 안에" 기계번역이 완성될 거라고 장담했습니다.

실제로는 그 후로도 72년이 더 걸렸습니다. 신기술이 처음 공개될 때 나오는 "몇 년 안에 완성된다"는 예측은, AI 역사에서 거의 매번 틀려온 셈입니다.

1966년 ALPAC 보고서, 번역 AI의 첫 겨울

1966년 11월, 미국 정부 자문위원회(ALPAC)는 "쓸 만한 기계번역은 없고, 가까운 미래에 나올 전망도 없다"고 결론지었습니다. 이 보고서 이후 미국의 기계번역 연구비는 약 20년간 크게 줄었습니다. 1편에서 다룬 전반적인 AI 겨울과는 별개로, 번역 분야만의 독자적인 침체기였습니다.

1990년대, 규칙에서 통계로

1980년대 말~1990년대 IBM의 "캉디드(Candide)" 프로젝트는 언어학 규칙 대신, 방대한 프랑스어-영어 대역 문서를 통계적으로 분석해 번역하는 방식을 제안했습니다. 이른바 "IBM 모델 1~5"로 불리는 이 통계기반 접근은 이후 20년 가까이 기계번역의 주류 방법론이 됐습니다.

2006년 구글 번역, 그리고 2016년 신경망으로의 전환

구글은 2006년 4월 28일 통계기반 번역 서비스로 구글 번역을 시작했습니다. 10년 뒤인 2016년, 구글은 신경망 기반 번역(GNMT)으로 완전히 갈아탔습니다. 자체 연구에 따르면, 사람이 평가했을 때 기존 통계기반 방식 대비 번역 오류가 평균 60% 줄었습니다(구글 연구팀 논문, arXiv:1609.08144).

트랜스포머, 번역 품질을 다시 끌어올리다

1편에서 다룬 2017년 "Attention Is All You Need" 논문은 애초에 번역 성능을 겨냥해 발표됐습니다. 이 논문이 제안한 트랜스포머 구조는 WMT2014 영어-독일어 번역에서 28.4 BLEU, 영어-프랑스어에서는 41.8 BLEU라는 새 기록을 세웠습니다. 지금 쓰이는 거의 모든 번역 AI가 이 구조 위에 서 있습니다.

2017년 딥엘, 품질로 승부하다

2009년 독일 쾰른에서 온라인 사전 서비스 "링귀(Linguee)"로 출발한 회사는, 야로스와프 쿠티워프스키의 주도로 개발한 신경망 번역 기술을 앞세워 2017년 8월 회사명과 서비스명을 "딥엘(DeepL)"로 바꿔 내놨습니다. 출시 당시부터 구글·마이크로소프트·페이스북의 번역보다 품질이 낫다는 평가를 받았습니다(Slator).

딥엘은 2026년 3월 자체 진행한 4만 8,000건 규모 블라인드 평가에서, 16개 언어쌍 전부에서 구글 번역을 이겼고 GPT-5.2·제미나이·클로드 등과의 맞대결에서도 94% 우위를 기록했다고 발표했습니다. 다만 이건 딥엘 자체 발표 수치이므로, 독립 기관의 검증 결과는 아니라는 점을 감안해야 합니다.

한국어 번역에 특화된 네이버 파파고

한국 독자라면 구글 번역·딥엘 못지않게 익숙한 이름이 있습니다. 네이버는 2016년 8월 번역 앱 "파파고"를 베타로 먼저 선보였고, 1년 뒤인 2017년 7월 19일 정식 출시했습니다. 코리아헤럴드 보도에 따르면 베타 당시부터 한국어·영어·일본어·중국어 4개 언어를 지원했고, 라이선스 번역 엔진이 아니라 네이버가 직접 개발한 인공지능 번역 기술을 썼습니다. 한국어를 부가 언어가 아니라 중심 언어로 놓고 튜닝했다는 점이 특징으로 꼽힙니다.

사용자들 사이에서는 한국어-영어·한국어-일본어·한국어-중국어처럼 한국어가 걸린 번역에서는 구글 번역보다 자연스럽다는 평가가 널리 퍼져 있습니다. 다만 이는 정식 학술 연구로 검증된 결과라기보다, 이용자·업계 리뷰에서 반복적으로 나오는 평가라는 점은 밝혀둡니다. 코리아헤럴드 보도에 따르면, 파파고의 월간활성사용자(MAU)는 2019년 1,000만 명에서 2024년 6월 기준 2,000만 명을 넘겼습니다(네이버클라우드 집계 인용).

2024년, 통화 중 실시간 통역

2024년 1월 17일 삼성전자는 갤럭시S24 시리즈에 "실시간 통역(라이브 트랜슬레이트)" 기능을 넣었습니다. 통화 상대의 말을 기기에서 곧바로 통역해 음성과 화면 텍스트로 동시에 보여주는 방식으로, 처음엔 13개 언어를 지원했습니다. 서버를 거치지 않고 기기 안에서 처리한다는 점이 특징이었습니다.

지원 언어는 이후 계속 늘었습니다. 2025년형 갤럭시S25 시리즈에서는 20개 언어로 확대됐고(삼성 비즈니스 인사이트, 2025년 3월 31일), 같은 해 10월 29일에는 필리핀어·구자라트어가 추가되며 총 22개 언어(세계 인구의 약 74%가 쓰는 언어)를 지원하게 됐습니다. 전화 통화뿐 아니라 왓츠앱·페이스북 메신저·카카오톡 같은 일부 메신저 앱에서도 실시간 통역이 지원됩니다(삼성 뉴스룸, 2025년 10월).

지금 번역 AI는 얼마나 정확할까

2025년 WMT25 학회의 일반 번역 평가에서, 구글 제미나이2.5 프로는 15개 언어쌍 중 14개에서 상위권 성적을 거뒀습니다. 다만 번역 AI가 "사람 수준에 도달했다"는 주장 자체는 여전히 논쟁거리입니다. 2025년 국제 컴퓨터언어학회(ACL) 학술대회에 발표된 한 논문은, 자동 평가 지표가 사람 평가자보다 높은 점수를 매기는 경우가 많다는 점을 지적하며 "사람 수준 도달"이라는 결론이 실제로는 채점 방식 자체의 한계에서 비롯된 착시일 수 있다고 짚었습니다(ACL Anthology, 2025.acl-short.63).

번역가의 일자리는 어떻게 됐을까

옥스퍼드 인터넷 연구소와 경제정책연구센터(CEPR)의 2025년 연구는, 구글 번역 도입률이 높은 지역일수록 번역가 고용이 줄었다는 걸 확인했습니다. 연구진은 2010~2023년 사이 기계번역이 없었다면 미국에 번역가 일자리가 약 2만 8,000개 더 있었을 것으로 추정합니다.

2025년 업계 조사기관 아콜라드의 설문에서는 번역가 다수가 수요 감소를 예상한다고 답했고, 대신 AI가 초벌 번역한 글을 다듬는 "포스트에디팅" 작업이 늘고 있다고 응답했습니다. 번역 일자리가 통째로 사라졌다기보다, 일의 성격 자체가 '새로 쓰기'에서 '고쳐 쓰기'로 옮겨가고 있다고 보는 편이 더 정확해 보입니다.

시장은 얼마나 커졌을까

시장조사기관 모르도르 인텔리전스는 기계번역 시장을 2025년 약 11억 3,000만 달러, 2026년 약 12억 6,000만 달러 규모로 추정하며, 2031년까지 연평균 11.69% 성장할 것으로 전망합니다. 조사기관마다 수치는 조금씩 다르지만 성장 방향은 일치합니다.

조지타운-IBM의 60개 문장짜리 실험에서, 사람 번역가의 일자리 지형을 바꾸는 지금까지. AI 툴로서의 번역 기술은 72년 만에 완전히 다른 존재가 됐습니다. 다음 편에서는 코딩을 돕는 AI 도구를 살펴보겠습니다.

자주 묻는 질문

Q. AI 번역은 언제부터 연구됐나요?

1954년 조지타운대와 IBM의 러시아어-영어 자동 번역 실험이 최초로 꼽힙니다. 다만 이후 1966년 ALPAC 보고서로 한동안 연구비가 크게 줄었습니다.

Q. 구글 번역은 왜 2016년에 크게 바뀌었나요?

기존 통계 기반 방식에서 신경망 기반(GNMT)으로 전환했기 때문입니다. 구글 자체 연구에 따르면 이 전환으로 번역 오류가 평균 60% 줄었습니다.

Q. 딥엘은 구글 번역보다 정말 나은가요?

딥엘은 자체 블라인드 평가에서 구글 번역을 앞섰다고 주장합니다. 다만 이는 딥엘이 직접 발표한 수치라, 독립적으로 검증된 결과는 아니라는 점을 참고할 필요가 있습니다.

Q. AI 번역 때문에 번역가 일자리가 실제로 줄었나요?

옥스퍼드 인터넷 연구소 연구에 따르면 2010~2023년 미국에서 기계번역 때문에 번역가 일자리 약 2만 8,000개가 줄었을 것으로 추정됩니다. 다만 완전히 사라지기보다 포스트에디팅 형태로 일이 바뀌는 경향도 보입니다.

Q. 통화 중 실시간 통역이 가능한가요?

가능합니다. 삼성전자는 2024년 1월 갤럭시S24부터 통화 중 실시간 통역 기능을 기기 안에서 처리하는 방식으로 도입했습니다.

Q. 네이버 파파고는 구글 번역보다 나은가요?

한국어가 걸린 번역(한영·한일·한중)에서는 자연스럽다는 평가가 이용자 사이에 널리 퍼져 있습니다. 다만 이는 정식 학술 연구가 아니라 반복적인 이용자·업계 평가에 가깝습니다. 파파고는 2024년 6월 기준 월간 사용자 2,000만 명을 넘겼습니다.