JotMe가 선택받는 이유는 단 하나, 번역의 '정확함'입니다. 사소한 오역도 용납되지 않는 회의를 매일같이 치러야 하는 분들이 계십니다. 그런 분들이 JotMe를 쓰는 가장 큰 이유가 바로 여기에 있습니다.

그런데 왜, 'AI를 쓴다면서도 어딘가 어색한 번역'이 이렇게 많을까요?

이번 글에서는 저희가 여러분의 데이터를 어떻게 활용해 여러분의 업무에 꼭 맞는 AI 번역을 만들어 내는지, 숨김없이 말씀드리려 합니다.

먼저 짚어 둘 점이 있습니다. 요즘의 번역 도구 대부분은 문법적으로는 정확한 번역을 내놓습니다. 결코 '틀린' 번역이 아닙니다. 문제는 다른 데 있습니다. 같은 한 문장이라도 문맥에 따라 옮기는 방식은 여러 갈래로 나뉩니다. 여기가 핵심입니다. '이 번역, 뭔가 어색한데'라고 느낄 때, 그 원인은 대개 말하는 사람이 무엇을 전하려는지, 듣는 사람이 이미 무엇을 알고 있는지를 AI가 파악하지 못한 데 있습니다.

예를 들어, 이런 문장이 있다고 해 보겠습니다.

"The model is hallucinating."

문맥이 없다면, 여기서 'model'이 약물에 취해 환각을 보는 패션모델인지, 아니면 사실과 다른 정보를 만들어 내는 AI 모델인지 알 길이 없습니다.

하지만 이때 AI가 '이 사람은 최근 AI 제품을 개발하며 새 기능에 관해 이야기하고 있다'는 사실을 알고 있다면, 망설임 없이 후자의 의미를 골라냅니다.

지극히 단순한 예입니다. 대화가 복잡해지고 오가는 정보가 많아질수록, 이 '문맥의 어긋남'은 훨씬 까다로운 문제가 됩니다.

그럼 본론으로 들어가 보겠습니다. JotMe가 문맥에 맞는 정확한 번역을 전하기 위해 여러분의 데이터를 어떻게 쓰는지 살펴보겠습니다.

JotMe의 번역은 두 가지입니다

JotMe의 번역은 크게 두 갈래로 나뉩니다.

1. 라이브 번역: 실시간 자막과 음성 대 음성 번역
2. 텍스트 번역: 문자 기록, 텍스트 입력, 채팅

이 둘은 '문맥'을 만들어 내는 방식이 조금씩 다릅니다.

실시간 번역은 문맥을 이렇게 활용합니다

라이브 번역에서는 다음과 같은 정보를 문맥으로 삼습니다.

사용자 프로필

로그인하는 순간부터 저희가 파악하고 있는 여러분에 관한 정보입니다. 번역 정확도를 높이기 위해, AI 에이전트가 웹상의 공개된 정보에서 여러분에 관해 추가로 알아보기도 합니다.

업무 컨텍스트

여러분이 업무에서 '무엇을 하는지'입니다. 회의 메모, JotMe Chat에서 오간 대화, 업로드한 파일, JotMe AI와의 상호작용을 바탕으로 구성됩니다. 자격 요건을 갖춘 사용자에게는 Gmail, Outlook, Notion, Google Drive, Microsoft Teams와의 연동을 제공하며, 이러한 연결이 더 풍부한 업무 컨텍스트를 만들어 냅니다.

실시간 메모리

지금 그 회의에서 오가고 있는 내용입니다. 대화가 이어질 때마다 계속 갱신됩니다.

맞춤 용어와 전문 용어

사내 용어나 업계 특유의 표현은 여러분이 직접 등록할 수 있습니다. 자격 요건을 갖춘 사용자에게는 업무 컨텍스트에서 자동으로 갱신되는 방식도 제공됩니다.

직전 발화와의 연결

번역문이 뚝뚝 끊기지 않도록, 앞서 번역된 한두 문장을 이어받습니다. 이렇게 하면 회의 번역이 하나의 대화처럼 자연스럽게 흐릅니다.

텍스트 번역은 문맥을 이렇게 활용합니다

텍스트 번역도 접근 방식은 같습니다. 다만 음성의 실시간 메모리 대신, 지금까지의 대화 흐름과 과거 채팅 메시지를 활용합니다.

사용자 프로필과 업무 컨텍스트는 실시간 번역과 완전히 동일한 방식으로 구성됩니다. 텍스트 번역만의 특징은 다음 두 가지입니다.

대화 기억

채팅에서 진행 중인 대화입니다. 메시지를 주고받을 때마다 갱신됩니다.

직전 채팅과의 연결

직전의 한두 개 채팅 메시지를 이어받아, 번역된 대화의 일관성과 자연스러움을 지킵니다. 맞춤 용어와 전문 용어를 쓸 수 있다는 점도 실시간 번역과 같습니다.

AI로 번역은 진화했습니다. 그래도 아직 '한 걸음'이 남았습니다

AI 덕분에 번역 품질은 크게 올라갔습니다. 그래도 아직 다 메우지 못한 간극이 남아 있습니다.

앞서 말씀드린 대로, 한 문장을 옮기는 방식은 하나가 아닙니다. 문맥이 부족하면 AI는 말하는 사람의 의도도, 듣는 사람이 기대하는 번역도 확신을 갖고 골라낼 수 없습니다.

그렇다고 '문맥을 무작정 늘리면 된다'는 이야기도 아닙니다. 문맥이 지나치게 많으면 오히려 번역 품질이 떨어질 수 있습니다. 흔히 컨텍스트 로트(context rot)라 불리는 현상입니다. 정보가 너무 많으면 정작 중요한 단서를 모델이 놓쳐 버리기 때문입니다.

여기에 속도와의 맞교환도 있습니다. 실시간 번역은 말 그대로 실시간 시스템입니다. 문맥을 많이 담을수록 번역이 나오기까지 걸리는 시간은 길어집니다. 실제로 저희 검증에서는 결과가 나오기까지 30초 넘게 걸린 경우도 있었습니다. 라이브 대화에서는 사실상 쓸 수 없는 수준입니다.

여러 시도 끝에 다다른 답이 '지연은 대략 1~5초'입니다. 이 범위라면 대부분이 자연스럽다고 느끼면서도, 높은 번역 정확도를 지탱할 만큼의 문맥을 확보할 수 있었습니다.

문맥과 속도, 그리고 정확도. 이 세 가지의 최적 균형을 어떻게 잡을 것인가. 이것이 지금 JotMe가 풀어 가고 있는 핵심 연구 주제 가운데 하나입니다.

저희는 앞으로도 비즈니스 현장에서 진짜로 쓸 수 있는, 가능한 한 정확한 AI 번역을 목표로 개발을 이어 가겠습니다.

오늘은 여기까지입니다. 그럼 다음 글에서 다시 뵙겠습니다.