[](https://www.nhncloud.com/kr)
## 세태(世態), 사람들의 일상생활
지금 바로 클로드에 접속해, 문장 하나를 쓰고 "영어로 번역해줘"라는 프롬프트를 날려보세요. 어떠한 길이의 문장이나 표현이든지 빠르게 번역하고, 더 나아가 문맥을 물으며 대안을 제시하기도 합니다. AI의 등장과 발전 덕분에 누구든지 외국어를 배우지 않고도 다른 언어권의 사람과 소통할 수 있는 시대가 되었습니다.
넷플릭스는 2026년 초에 공개한 주주 서한에서 콘텐츠 제작과 홍보 전 과정에 AI를 도입한다고 밝혔습니다. 자막 로컬라이제이션에 AI를 활용하여 보다 많은 시청자가 언어 장벽 없이 작품에 접근할 수 있게 하겠다는 것입니다. 유튜브는 2025년 9월, 2년간의 시험 운영을 마친 AI 다국어 더빙 기능을 전 세계의 크리에이터들에게 정식으로 출시했습니다. 화자의 억양과 톤까지 재현하는 음성 복제 방식인데, 이 기능을 쓴 채널은 전체 시청 시간의 25% 이상이 원어가 아닌 다른 언어권에서 나왔다고 합니다. 또한 올해 3월에 출시된 삼성 갤럭시 S26에서는 오버레이 번역이라는 기능이 추가되었습니다. 카메라로 메뉴판을 비추면 원문이 있던 자리에 그대로 번역문을 그려 넣는 방식입니다. 화면뿐 아니라 실시간 영상에도 번역 결과가 따라다닙니다.
즐겨 이용하는 콘텐츠, 업무 등 우리들의 일상생활 곳곳에서 AI 번역이 이루어지고 있습니다. 번역가인 저도 이 흐름을 직접적으로 겪고 있습니다. CAT(Computer-Assisted Translation) 툴로 번역 업무를 하던 저 역시 클로드나 제미나이를 활용해 번역 업무를 수행하는 횟수가 늘어났습니다. 특히 짧은 문장이나 일정이 급한 작업은 클로드에 업로드한 번역 지침과 용어집(글로서리)를 참고해 AI가 번역하고 인간이 검수하는 경우가 많아졌습니다.
AI 번역의 정확도가 완벽하지 않은 경우도 있지만 생산성과 속도가 어마무시하기에 저의 일손을 크게 돕고 있습니다. AI 번역은 신기한 것을 넘어서서 우리의 자연스러운 일상이 되어가고 있는데요. 그렇다면 어떻게 AI가 사람의 언어를 자연스럽게 번역할 수 있게 되었을까요? 그 이면에는 나름 복잡한 체계가 작동하고 있습니다.
## AI의 번역 방식
### LLM, 다음 토큰을 예측하다
현재 가장 널리 쓰이는 AI 번역은 클로드·GPT·제미나이 같은 범용 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)에 "번역해줘"라고 프롬프트로 시키는 방식입니다. LLM 입장에서는 "번역"이 특별한 작업이 아닙니다. 그저 "번역해줘: [원문]"이라는 텍스트 뒤에 자연스럽게 이어질 토큰을 계속 예측하는 것으로서 모델이 원래 하던 동작과 동일합니다.
### 번역을 잘하는 이유
번역을 따로 가르친 적이 없는데도 이걸 잘 해내는 이유는, 학습 과정에서 같은 개념을 여러 언어로 설명하는 방대한 텍스트(위키백과, 다국어 웹 문서 등)를 함께 접했기 때문입니다. 언어 간 대응 관계를 명시적으로 배운 게 아니라, 방대한 데이터 속에서 암묵적으로 습득한 결과인 셈입니다.
여기에는 구조적 차이도 하나 있습니다. 파파고 같은 기존 신경망 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)은 원문을 읽는 인코더와 번역문을 쓰는 디코더가 분리된 **Encoder-Decoder** 구조인 반면, LLM은 원문과 번역문을 하나의 문맥으로 통째로 이어 처리하는 **Decoder-Only** 구조입니다. 이 구조는 인코더와 디코더를 따로 만들 필요 없이 디코더 하나만 깊게 쌓으면 되기 때문에 모델을 더 크게 키우기도 훨씬 수월하고, 정렬된 언어쌍 데이터 없이도 이 방대한 데이터를 그대로 학습에 쓸 수 있어 데이터 확보 면에서도