AI를 결합해 베트남어를 '가르친다'
베트남에 있는 외국인 직접 투자(FDI) 기업의 대표가 베트남어를 빠르게 배우고 일반 문서 내용의 90%를 읽고 싶어 합니다. 문제는 너무 바빠서 공부할 시간이 1시간(매일 12~13시간) 정도밖에 없다는 것입니다. 그렇다면 외국어를 빠르게 배울 수 있도록 언어 학습 소프트웨어에 어떤 기술을 적용해야 할까요?
위는 베트남 국립 호치민시 과학 대학교 계산언어학 센터 소장인 딘 디엔(Dinh Dien) 박사가 제기한 FDI 기업의 리더십 문제에 대한 내용입니다.
기계 번역, 비판적 언어학, 외국인을 위한 베트남어 교육 분야에서 인공지능(AI)을 적용하는 것에 대한 많은 과학 연구 주제와 국제 간행물을 발표한 사람으로서, 디엔 부교수는 언어학의 문제를 해결하는 데 AI를 적용하는 것이 필수적이라고 생각합니다.
특히, 어떤 언어든 배우는 첫 단계는 소리를 가르치는 것입니다. 베트남어에는 성조와 리듬이 있다는 점이 장벽이 되는데, 영어나 프랑스어처럼 성조가 없는 언어를 배우는 사람들에게 가르치는 것은 매우 어려울 것입니다. 예를 들어, 학습자들은 "아직 자니?"라고 묻는 대신 "아직 자니?"라고 대답하는데, 이는 성조를 구분할 수 없기 때문입니다. 발음할 때 장난감을 어디에 놓아야 하는지, 입 모양은 어떻게 해야 하는지, 그리고 발음이 맞고 틀리면 어떻게 다른지 가르쳐야 합니다.
현재 외국어 교육에 사용되는 AI 응용 소프트웨어는 양치질하는 입 모양을 시뮬레이션하고, 학습자가 따라 할 수 있도록 미리 만들어진 소리를 재생합니다. 학습자는 이 소리를 재생하여 소프트웨어에 녹음하고, 기술을 활용하여 학습자의 발음을 소프트웨어의 표준 발음과 비교함으로써 발음을 빠르게 향상시킬 수 있습니다. 이 모든 단계는 AI 응용을 필요로 합니다.
또 다른 예로, 고(故) 호앙 페 교수가 편집한 언어학 연구소 베트남어 사전에 따르면, 베트남어 원어 어휘는 약 34,000개입니다. 계산 결과, 기계가 일반적인 베트남어 텍스트의 약 90%를 읽을 수 있으려면 전체 단어의 약 10%, 즉 3,400개 단어의 응용 정보를 기계에 학습시켜야 합니다. 이 데이터 표를 얻기 위해 디엔 부교수는 AI를 사용하여 베트남어 코퍼스의 어휘 체계에 라벨을 지정해야 했습니다.
AI는 교육 분야의 교수·학습 방식을 변화시켰다고 할 수 있습니다. 실제로 교수·학습 과정을 더욱 빠르고 효과적으로 지원하기 위해 수많은 인공지능 애플리케이션이 개발되었습니다.
위에서 언급한 컴퓨터 과학과 언어학의 결합에 대한 흥미로운 이야기는 AI를 실제로 훈련하고 적용하는 과정이 매우 필요하지만 쉽지 않음을 보여줍니다. 데이터는 여러 식별 계층으로 분리되어야 하며, 각 계층에서 각 변수는 서로 다른 특정 식별자로 처리되어야 합니다.
기계가 언어를 학습하면...
인공지능은 인간의 언어 학습을 도울 뿐만 아니라, 언어 지능을 더욱 효과적으로 지원하는 시스템에도 도움을 줍니다. 기계는 매일 훈련되고 개선됩니다.
디엔 부교수의 이야기와 비슷하게, 지능형 조수가 인간의 언어를 이해하는 방법에 대한 또 다른 생생한 예가 있습니다.
자동차에 탑재될 베트남어 음성 비서 키키(Kiki)를 연구 개발하는 과정은 다양한 지역 방언을 가진 목소리를 잘 인식하기 위한 것입니다. 컴퓨터 과학에서 음성 인식은 인공지능(AI)의 중요한 분야로, 사람의 목소리를 컴퓨터 애플리케이션이 유용하고 이해할 수 있는 형태로 변환합니다. 이 기술은 기계와 인간 간의 상호작용을 연결하는 다리 역할을 합니다. 음성 비서는 전 세계적 으로 필수적인 애플리케이션으로 자리 잡았습니다. 가장 인기 있는 애플리케이션으로는 애플의 시리(Siri), 구글 어시스턴트(Google Assistant), 아마존 알렉사(Amazon Alexa), 그리고 베트남에서는 키키(Kiki)가 있습니다.
키키의 첫 번째 코드 줄을 작성한 응우옌 황 칸 두이 씨는 음성을 인식하고 올바른 정보로 사용자에게 응답할 만큼 똑똑한 AI 모델을 훈련시키는 데 언어 데이터가 핵심적인 역할을 한다고 말했습니다.
예를 들어, 자동차에서 베트남어 비서 키키를 사용하는 사용자에게 매우 중요한 기능 중 하나는 내비게이션입니다. 따라서 제품 개발팀은 사용자의 명령을 "원활하게" 지원하기 위해 데이터와 어휘를 준비해야 합니다. 데이터 수집 및 모델 학습 과정을 거친 후, 후속 버전의 음성 인식 품질 지표는 이전 버전 대비 40% 향상되었습니다.
자동차의 음성 인식은 단순히 내비게이션이나 위치 문제에만 국한되지 않고, 다른 많은 문제를 수반합니다.
예를 들어, 자동차에서 키키를 사용하는 경우 엔진 소리, 바람 소리, 도로 위 교통 장비 소음 등으로 인해 매우 시끄러운데, 이는 자동차에서 키키의 음성 인식 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 따라서 키키 팀은 시끄러운 환경에서 말하는 데이터를 실제 상황과 가장 잘 일치하도록 향상시켜 이러한 시끄러운 환경을 해결하고자 노력해야 합니다.
또한, 자기 지도 학습과 같은 새로운 기술을 접목하여 Kiki는 레이블이 지정되지 않은 데이터에서도 "학습"을 시도하여 모델을 더욱 개선하고 있습니다. 이 베트남어 음성 비서의 안정성은 지속적인 학습과 제품 업그레이드를 통해 향상되고 있습니다.
분명 기술 발전은 매일, 매시간 일어나고 있습니다. 2022년 말에 출시된 ChatGPT는 빅데이터의 작동 방식에 대한 질문에 부분적으로 답을 제시했습니다. 기술은 특히 교육, 언어 등 이전에는 인간에게 크게 의존했던 분야에서 삶의 한가운데로 "진입"하고 있습니다. AI는 위에서 언급한 구체적인 사례처럼 우리의 학습, 업무, 삶의 방식을 재정의합니다.
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