챗지피티가 구글만큼 번역도 잘할 수 있을까? - 프랑스어 → 한국어 번역에서 성능평가 및 특성 분석
ChatGPT peut-il traduire aussi bien que Google ? – Évaluation de ses performances et analyse de ses caractéristiques en traduction du français vers le coréen
- 발행
- 2023 등록이 논문은 발행 시점을 확인하지 못해 원문 등록일을 적었습니다. KCI가 2005~2008년에 옛 논문을 몰아서 올린 탓에, 그 시기 등록분은 발행보다 평균 3~5년 늦습니다. 실제 발행연도는 더 이를 수 있습니다.
- 소속·발행
- 부산대학교
- 출처
- 국내 KCI
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
프랑스어→한국어 기계번역, 챗지피티, 구글번역, 기계번역성능, 질적평가, 오류유형, traduction automatique du français en coréen, ChatGPT, Google Translate, performances de la traduction automatique, évaluation qualitative, types d’erreurs en traduction
초록
최근 공개된 ChatGPT가 전문가뿐 아니라 일반 대중의 큰 관심을 끌고 있다. 다양한 분야에서 ChatGPT의 사용에 대해 기대와 우려의 시각이 공존한다. 교육 분야에서 첨단 기술을 무조건 배제하기보다, 본 연구진은 장점을 충분히 활용하고 단점을 보완하여 학습의 효율성을 높이는 것을 지향한다.
 이를 위해서는 우선 그 특성과 성능을 파악하는 것이 중요하다. 이에, 본 연구에서는 ChatGPT-3.5의 프랑스어->한국어 기계번역 성능을 알아보기 위해, 구글신경망 기계번역 시스템(GNMT)과의 비교를 시도했다. 객관적인 비교를 위해, 선행연구에서 GNMT의 성능평가에 적용했던 동일한 방법론과 기준 및 평가말뭉치를 사용했다. ChatGPT의 주요 목적은 번역이 아니지만, 3.5 버전은 GNMT에 거의 근접하는 성능을 보였다. 몇 가지 오류 유형이 GNMT보다 ChatGPT-3.5에서 많이 발견되었는데, 원문에 없는 내용이 추가되거나 동일한 표현이 반복되는 현상이다. 한국어 번역문이 어색한 경우도 더 빈번했다. 이런 문제점은 생성형 모델의 특성에 기인한 것으로 보이는데, ChatGPT를 기계번역에 활용할 때 강화학습이나 미세조정을 통해 개선될 수 있을 것이다.
 ChatGPT 류의 인공지능 시스템은 인간 삶의 양태를 변화시킬 것으로 보인다. 프랑스어 교육에서도 이러한 환경 변화를 충분히 고려하여 방향성을 모색하고, 첨단 기술을 능동적으로 적용하기 바란다.