Google Translate가 바이브코딩에 대해 알려주는 것

• 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

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