마이크 슈스터 구글 리서치 사이언티스트는 9일 서울 대치동 구글 서울캠퍼스에서 열린 '구글AI 포럼'에서 실시간 화상을 통해 "신경망 기계번역(GNMT)을 도입한 지 두달만에 구글 번역을 이용한 트래픽이 50% 증가했다"고 말했다.

구글은 지난해 9월 '구글 신경망 기계번역(GNMT)' 기술을 공개하고 11월에는 한국어를 포함한 8개 언어 조합에 적용했다. 새 번역 모델 개발에 기술자들이 3년을 내다봤지만, 실제로는 13.5개월이라는 짧은 시간에 결과물을 내놨다. 획기적인 번역 기술 도입으로, 이용자가 늘어났다는 설명이다.

신경망 기계번역은 기존 구문 기반 기계번역(PBMT)처럼 문장을 단어와 구 단위로 쪼개 개별적으로 번역한 것과 달리 전체 문장을 하나의 번역 단위로 간주해 한꺼번에 번역한다. 문맥을 사용, 가장 적합한 번역을 파악해 자연스러운 문장에 가까운 번역을 제공하는 것이다.

구글 측에 따르면, 구글 번역은 현재 하루 1400억개 이상 단어, 10억개 이상 문장을 매일 번역하고 있다.

마이크 슈스터는 "월별로 활발하게 사용하는 이용자수가 5억명으로, 103개 언어를 지원하고 있다"며 "온라인 사용인구 99%를 지원하고 있는 셈"이라고 설명했다.

이날 슈스터는 구글 번역기로 대문호 어니스트 헤밍웨이의 소설 '킬리만자로의 눈' 한 구절을 영문에서 국문, 국문에서 영문으로 번역하며, 달라진 구글 번역 품질을 선보였다.

또 구글 신경망 기계번역을 통해 '제로샷(Zero-Shot)' 번역이 가능해졌다고 강조했다. 다중 언어 트레이닝을 통해 실제 테스트하지 않은 언어 조합의 번역도 가능케 하는 기능이다. 영어에서 한국어, 영어에서 일본어 간의 GNMT 번역 지식이 있으면, 한국어와 일본어 간 조합 번역도 가능해진다는 얘기다.

마이크 슈스터는 "번역을 0∼6점으로 평가할 때 과거 구문 기반 번역으로는 0.1점 올리는 것도 어려웠다"며 "신경망 기계 번역 덕분에 한영 번역 점수가 0.94점이나 올랐다"고 강조했다.

이러한 서비스 개선으로 안드로이드상 한국어·영어 간 번역 트래픽(서비스 유입자수)은 지난 2개월 동안 50% 이상 증가하는 성과가 나타났다.

다중 언어 트레이닝 결과 가장 뛰어난 정확도를 보인 언어는 터키어와 영어 조합인 것으로 나타났다.

긴 단어가 많은 터키어는 과거 언어에 대한 데이터가 없어 트레이닝이 어려웠는데 신경망을 기반으로 충분히 학습이 이뤄져 번역 능력이 개선됐다는 설명이다.

구글은 향후 전세계 모든 언어를 지원한다는 목표다.

다만, 마이크 슈스터는 "숫자, 날짜 등이 기계번역을 통해 정확하게 번역되지 않는 경우가 종종 발생한다"며 "전문가 그룹이 문제를 해결하기 위해 최선의 노력을 하고 있다"고 전했다.

구글이 모든 언어를 완벽하게 번역할 수 있게 되면, 다른 국가의 언어를 굳이 공부해야 할 필요가 있을까.

이날 마이크 슈스터는 구글 번역의 발달이 던진 언어의 미래상에 대한 답도 제시했다.

슈스터는 "개인적으로 독일에서 태어나 일본에서 학교를 다녔는데, 다중언어 노출이 매우 흥미로워 외국어 학습이 미래에도 사라지지 않았으면 한다"며 "언어 학습은 구글 번역과 상관없이 이뤄져야 한다"는 소신을 밝혔다.

언어를 배우는 것은 다른 사람의 문화를 익히고 인식을 넓히는 일로, 완벽한 커뮤니케이션이 이뤄지기 위해서는 여러 요건이 충족돼야 한다는 제언이다.