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Google Translate가 바이브코딩에 대해 알려주는 것

 (ingrids.space)
9P by GN⁺ 1일전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 최근 AI가 프로그래머 직업을 대체할 것이라는 주장과 이에 대한 반박이 많아짐
  • Google Translate 발전 사례를 통해 자동화 도구의 실제 영향과 한계를 조명함
  • 번역가와 통역사의 일자리 수요는 오히려 증가 중임
  • 기계 번역은 문화적 맥락과 모호성, 세밀한 뉘앙스를 처리하지 못함
  • 프로그래밍에도 번역과 유사한 창의적, 추상화적 작업이 필요함을 강조함

Google Translate가 바이브코딩에 대해 알려주는 것

최근 AI와 프로그래밍 직업에 대한 논쟁

  • 최근 대형 언어 모델(LLM) 이 프로그래머를 대체할 것이라는 전망과, 그럴 수 없다는 반론이 동시에 대두됨
  • 한쪽에서는 LLM으로 간단한 도구를 만들었으니 모든 프로그래머가 곧 실직할 것이라고 주장함
  • 반대쪽에서는 이러한 도구의 유용성을 완전히 부정하는 목소리도 있음
  • 이런 의견 양극화에 대해 좀 더 세밀한 시각이 필요하다고 강조함

기계 번역의 발전과 실제 영향

  • Google Translate는 2016년 뉴럴 머신 번역(NMT) 도입 이후 큰 진보를 이룸
  • 많은 사람들이 AI 번역 기술이 인간 번역사·통역사 직업을 사라지게 할 것이라고 예측함
  • 실제로는 그러한 주장을 하는 사람들 중 상당수가 번역사나 통역사 업무를 경험해 본 적이 없음
  • 기계 번역의 유용함은 인정하지만, "더 이상 통역이 필요 없다"는 식의 주장은 실제 번역 업무의 본질을 오해한 것임

인간 번역사와 기계 번역의 차이

  • 번역사·통역사의 실제 업무는 단순히 단어와 문법을 바꾸는 것만이 아니고, 맥락 파악, 모호성 해소, 문화적 민감성에 중점을 둠
  • 예시로, 영어와 유사한 노르웨이어도 정중한 표현 방식 등 문화 차이로 인해 기계 번역이 미묘한 의미까지 구현하지 못함
    • 노르웨이어의 “Jeg vil ha potetene(감자를 달라)”는 영어로 직역하면 무례하게 들리지만, 실제 대화에서는 맥락에 맞게 의역이 필요함
    • 구글 번역은 이런 미묘한 뉘앙스를 처리하지 못함
  • 실제로 일상회화나 공식 상황에서 기계 번역만 사용하면 오해가 생길 수 있음
  • 일본어처럼 문법과 맥락이 크게 다른 언어의 경우, 기계 번역이 의미를 잘못 전달하거나 문법적으로 잘못된 문장을 생성할 수 있음

기계 번역의 실제 활용 방식

  • Google Translate가 나쁜 도구라는 의미는 아님
  • 이 도구를 유용하게 쓰는 예로, 이미 언어적·문화적 맥락을 알고 있는 사람이 표현을 다듬고자 할 때 도움을 주는 역할을 설명함
  • 작업 예시로는 "내가 하고 싶은 말을 이미 알고 있는데, 좀 더 자연스러운 표현을 보고 싶을 때"와 같은 경우임
  • 인간 번역사들도 AI를 워크플로우에 통합하여 활용함
  • 인간 전문가의 역할은 AI가 제시한 결과를 평가하고, 맥락과 목적에 맞게 조정하는 일임

프로그래밍과 번역 업무의 유사성

  • 프로그래머도 본질적으로는 '번역가' 와 비슷한 역할으로 애매하고 복잡한 인간의 요구를 컴퓨터가 이해할 수 있는 절대적인 언어로 바꾸는 일임
  • 사람이 가진 모호성, 문화적 맥락을 컴퓨터의 명확한 언어로 변환하는 창의적 작업이 프로그래밍
  • 프로그래밍 언어는 추상화가 많이 개입되어 기계 번역보다 진입장벽이 높았으나, 최근 AI 도구의 발전으로 진입장벽이 낮아지고 있음
  • 하지만 AI가 맥락과 복잡성을 완전히 이해해 대체할 수준은 아님

미래 전망

  • 언젠가는 AI가 맥락과 모호성까지 처리할 수 있을 것이지만, 현재는 한계가 분명하며 아직 시간이 더 필요함
  • AI 도구의 발전 속도는 빠르지만, 윤리적 문제와 도구의 책임 있는 사용도 여전히 중요한 이슈임
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GN⁺ 1일전  [-]
Hacker News 의견

  • 번역가와 통역사의 업무는 문맥 파악, 모호성 해소, 문화적 민감성 처리라는 점에서 Google Translate가 따라올 수 없는 부분이라는 이야기 동의 의견 공유. 하지만 LLM에 적절히 프롬프트를 주면 이 기능들을 상당히 잘 따라올 수 있음. 일본어-영어 번역 경험자로서 LLM이 번역에 훨씬 유능하다는 점을 강조. Claude Code로 여러 LLM을 조합해 번역하는 시스템을 직접 만들었고, 번역 목적, 문화 적응 여부, 주석 여부 등 사용자의 선택지를 질문한 뒤 이에 맞는 프롬프트를 세 가지 모델(OpenAI, Anthropic, Google)에 보내어 모두의 번역본을 합친 초안을 만든 후, 여러 라운드로 다듬는 방식임. 짧은 테스트 결과, 개별 모델보다 현저히 뛰어나고, Google Translate보다 훨씬 우수하며, 최상위 전문번역가 수준 결과를 얻음. 다만, 통역(특히 대면 통역)은 상황이 다르고 인간 번역가의 개성과 정체성이 중요하지 않은 일반 번역에서는 점점 인간이 경쟁하기 어려운 분위기라는 생각임

    • 본인의 학습용 앱 nuenki.app에서 LLM 번역을 집중 연구 중임. 여러 상위권 모델을 선정해 각각 번역하도록 하고, 마지막에는 ‘판정자’ 역할의 모델이 번역들을 비교하고 결합해 가장 좋은 번역을 골라내는 오픈소스 툴을 제작. 직접 체험해볼 수 있음 및 연구 자료는 여기 게시
    • 여러 모델에 반복적으로 텍스트를 보내어 수정-검토-정제 과정 거치는 시스템 구현 내용 듣고, 글로벌 전력소비량에 RIP 의견 남김
    • 번역 시 추가 문맥 전달이나 후속 질문 가능성, 텍스트에 대해 추론해볼 수 있는 능력이 얼마나 중요한지 직접 일본에서 경험하며 실감. 매일 일상적으로 특정 맥락의 일본어 표현, 매체에 맞는 전달 방법 등 궁금한 점이 생김. 이런 대화 방식이 커스텀 인스트럭션을 통해 더 많이 자동화될 수 있다고 생각
    • LLM 번역의 문제점으로, 번역되는 주제가 사용 정책에 위배된다고 판단된다면 문맥에 아무리 적합해도 번역을 거부하는 현상 지적. 예를 들어 종교 관련 내용만 나와도 제약 생김
    • 일반적인 컨텍스트 윈도우로는 너무 긴 텍스트의 번역 처리법에 대한 질문. 텍스트를 여러 조각으로 나눌 경우, 각 조각마다 앞선 내용의 요약을 넣어야 하는데, 어느 수준의 상세함이 적절한지 고민

  • 기계 번역은 유용한 도구이긴 하지만, 전문 인력을 완전히 대체하지는 못한다는 점을 예시로 듦. AI 코딩 보조 도구도 마찬가지일 것이고, 이 역시 한 번의 큰 기술적 도약이 더 있어야 기존 전문가들이 완전히 사라진다는 걱정이 현실화 가능. 수년간 영상의학 AI가 완전히 사람을 대체할 것이란 예측이 있었으나 실제로는 영상 진단 수요가 오히려 늘었고, AI 효율 덕에 인력이 덜 필요해진 적 없음. 오히려 영상의학 전문의 부족 현상 심화

    • 15년 전 일본어 공부를 시작했을 당시 Google Translate는 기본적인 문장조차 제대로 번역하지 못했으나, 현재는 본인이 작성한 복잡한 문장도 원어민에 가까운 결과를 뽑아내어 네이티브들과 함께 검증 결과 ‘불완전하지만 매우 훌륭하고 의미가 명확하다’는 피드백 받음. 요즘은 법률 계약서 등 아주 민감한 문서를 제외하면, 전문 번역가의 미래는 어둡다는 솔직한 소감
    • 영상의학 AI 관련 NYT 기사 사례 언급. 아직도 대부분은 2010년대 중반 이전 등장한 작은 CNN(합성곱 신경망)을 쓰고 있고 대중은 ‘AI’ = ChatGPT라고 생각하나, 실제 뒷단 아키텍처는 아주 오래된 형태임. 트랜스포머 등 최신 AI가 영상의학에 적용되면 얼마나 나아질지 미지수지만 거의 확실하게 성능 향상 기대

  • 번역 작업이 상상과 실제가 다른 점이 Pixar 영화 ‘현지화(localization)’ 사례로 연상됨. 예를 들면 일본판에서 브로콜리를 싫어하는 영미권 아이들의 식탁 장면을, 일본 아이들이 싫어하는 그린빈(콩)으로 바꾼 것 등

    • 그린빈 현지화 사례가 실제인지 궁금증 표출. 외국 영화를 통해 다른 문화에 노출되고 차이를 배우는 점이 좋은데, 현지화로 그 차이를 없애는 건 아쉽다는 의견
    • 포켓몬에서 ‘Brock’s jelly filled donuts’ 밈(원래는 ‘오니기리’인데 미국판에선 도넛으로 번역) 관련 링크

  • 기사에서 많은 부분에 공감하지만 한 가지 아쉬운 점 지적. 예를 들어 “Google Translate가 없던 세상에서도 일본어를 배우거나 번역가를 쓸 사람들은 드물었을 것”이라는 논리를 SW 개발환경에 적용하면, 결국 ‘AI로 만드는 저품질 앱’ 사용자 대부분은 애초에 SW 개발에 관심이 없던 사람일 수 있다는 것. 이런 점이 SW 개발자 일자리 자체를 크게 줄이지 않을 수도 있음. 하지만 소프트웨어 개발은 비즈니스 기회의 규모, 비용 등 근본적으로 다른 특성이 있어, AI가 실제로 기존 개발자 일자리 수요에 영향을 주는 쪽으로 영향을 미칠 수 있음

    • 반대로 AI 보급이 새로운 일자리를 늘릴 수도 있다고 생각. 사용자가 직접 SW를 만들 수 있게 되면 오히려 전문가가 그 코드·시스템을 다듬고 확장하고 보안 강화를 해줘야 할 일이 계속 생기는 ‘코끼리 퍼레이드’ 비유 제시
    • Google Translate도 초보자에겐 아주 유용하지만 전문 번역가 수준을 대체하진 못하는 점 언급. 일본어 초급 수준의 자신도 현지 맥락을 이해해야 실제 의미가 드러나는 경우가 많았고, 15년간 큰 발전보다는 속도 증가가 전부라는 느낌. 이미지 OCR 실시간 번역 기능은 자체 개발이 아닌 인수한 앱(Magic Lens?)임. LLM 기반 자동화 코딩도 10년 정도 꽤 괜찮지만 늘 약간 부족한 상태가 이어질 가능성이 있다고 봄
    • 현직 코더들이 AI 때문에 위협을 느끼는 가장 합리적 이유는 AI로 인해 생산성 대폭 향상이 실제 일자리 감소로 연결된다는 점. 코드 작성 자체가 목적이 아니라 ‘작동하는 완성품’이 목적이므로, 품질이 다소 떨어져도 인원이 줄어드니 이 점이 본질적 차이
    • AI 아트와 AI 코드 생성은 본질적으로 다르다는 의견. 예술의 목적은 예술 자체이고, 문화적 관습·아티스트의 존재가 핵심이지만, SW개발은 코드 자체가 목적이 아니고 원하는 결과물(앱)을 얻는 게 목적이라는 점에서 인간의 필요성 자체가 줄 수 있음. 사진술 등장 이후 화가의 역할 변화와 엘리베이터 안내원이 버튼으로 대체된 변화의 차이점에 빗댐
    • AI 웹사이트 생성기 광고 등 ‘AI’ 마케팅에 회의적 시각 드러냄

  • 통계적 근거는 없지만 주위의 번역가 친구들이 실제로 일감이 거의 사라지고 있다고 느끼며, LLM 도입 이후 이런 현상이 급격해진 분위기. 번역가 관련 포럼, 페이스북 그룹, 해당 레딧 스레드 모두 비관적 반응으로 가득함. 여전히 전문가의 번역 결과가 훨씬 뛰어나지만, 민감한 일부 작업을 제외한 대다수 시장은 사실상 사라짐. 자녀에게 번역가 경력 추천 어렵다는 고민 공유

    • 전문 번역팀조차 LLM으로 한 사람이 여러 명 몫을 감당할 수 있게 되어, 기존 자동번역과는 비교도 안 될 품질 향상 경험. 검수자 한 명만 있으면 LLM이 번역한 결과를 톤, 방언에 맞게 미세조정하며, 이미 상당히 잘 해냄

  • 번역 작업(인간이든 기계든)은 결과가 맞는지 스스로 검증하기 어렵다는 점이 있음을 지적. 결국 번역 결과를 무조건 신뢰하거나, 사람이든 기계든 어느 쪽을 더 믿을 지 택해야 하는데 대체로 인간을 더 신뢰하게 됨. 하지만 가끔씩 번역자가 대충 번역해줘서 누군가 알려주기도 했던 경험. 이건 vibe coding(코드 생성)도 마찬가지로, 사용자가 결과의 옳고 그름을 판별하기 힘들어서 결국 검증 가능한 전문성이 필요함

    • 기계를 덜 신뢰하는 이유는 오히려 정확성에 대한 인식이 부족해서임. 예를 들어 곱셈처럼 분명한 계산은 오히려 수학자보다 계산기를 더 신뢰하는 것과 같은 심리
    • 기계번역 결과를 검증하는 방법으로 ‘순환 번역(A->B->A)’ 시도해볼 수 있는데 완벽하진 않지만 신뢰도는 꽤 높다는 의견
    • 번역 결과물을 실제로 실행(코드라면 실행, 번역이라면 맥락 적용 등)해볼 수 있다는 점에서 일정 수준 정확성 판단 지표 얻을 수 있음

  • 미래 AI가 맥락과 모호성을 인간처럼 처리하는 건 불가능하지 않다는 의견 인용 후, 아무리 AI가 발전해도 야간 2시에 서비스 장애 해결해본 경험 많은 베테랑 개발자의 노련함 자체를 대체하긴 어렵다는 소감. vibe coder가 좋은 분위기 만드는 건 환영하지만, 결국 레거시 대규모 코드 리팩토링을 혼자서 해낼 순 없다는 점 강조

  • 번역가가 실제로 하는 일로, ‘관용구 번역’, ‘문화적 참조(예술, 역사, 음식 등) 설명’, ‘각국의 문화적 가치(자유, 열정, 회복력 등)를 문맥에 맞게 해석해서 옮기기’, ‘더빙 시 배우 입에 맞춰 번역 톤 맞추기’, ‘아름다운 문장(Artful prose) 창작’ 등 인간적 세밀함이 요구되는 부분 많음. LLM이 이런 영역에 직접적으로 도전하긴 어렵다고 판단

  • Google Translate의 한계와 품질 저하, 특히 Chrome 번역 기능이 번체 중국어를 종종 일본어로 오인하는 오류가 심각하다는 피드백. 과거엔 잘 작동했지만 최근 별다른 수정 없이 오히려 퇴보해 불만. 사용자가 실수를 직접 고칠 방법조차 제공하지 않는 점이 가장 답답함

    • 이건 Google Translate 자체 문제가 아니라 Chrome에서 번역 전 언어 감지를 위한 로컬 모델 문제라는 의견. 해당 로컬 모델 CLD3 관련 정보 제공
    • 유니코드 내에서 언어별 문자 코드를 아예 구분해 관리해야 한다고 주장. 현행 구조에선 LLM이 중국어, 일본어를 같이 학습할 때 혼란스러워하는 듯함. 문법 구조도 서로 뒤집혀 있고, 수식관계도 달라서 헷갈림
    • 결국 조만간 빠르고 저렴하면서도 충분히 품질 좋은 LLM이 나오면 Google Translate의 기존 엔진이 대체될 것이라는 전망. 아마도 최근 1년 동안 번역 엔진에 1시간이라도 공들이지 않았을 거라 봄

  • 기계번역 실패로 생긴 에피소드도 공유. OSNews의 재미있는 번역 사고 사례

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