생성형 AI를 활용한 한문교육 연구-네이버 클로바X를 중심으로-
Chinese Literature Education Using Generative AI Naver Clova X
- 발행
- 2024 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
- 중앙대학교
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.20864/skl.2024.4.82.7
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
클로바X, 챗GPT, 제미나이, 바드, 한문교육, Clova X, ChatGPT, Jeminai, Bard, Chinese literature education
초록
생성형 AI를 활용한 한문교육 분야에 있어 <챗 GPT>와 <바드>는 배경지식을 알려주는 부분에서는 일부 유용성이 있지만 텍스트를 번역하는 기능 면에서 그다지 유용하지 않다. 또한 한국고전번역원 <한문고전자동번역>은 오직 『승정원일기』와 천문고전 일부만 번역이 가능하고 다른 텍스트에 대해서는 사용하기 어렵다. 네이버의 <클로바X>는 한문번역에 있어서 상당한 능력을 보여준다. 바이두의 기계번역보다 우월한 능력을 자랑한다. <챗 GPT>와 <바드>는 크롤링 방식으로 웹상에 있는 영어 데이터를 위주로 학습을 진행하였다. 반면 네이버 <클로바X>는 네이버가 보유한 다양한 텍스트 데이터를 학습에 활용했다. 네이버 지식백과에는 四書를 비롯하여 『사기』와 『삼국유사』, 『삼국사기』, 『고려사』 등의 방대한 양의 원문과 번역문을 제공하고 있다. 또한 동양철학과 관련된 텍스트들도 대량으로 서비스하고 있다. 네이버는 원문 뿐만 아니라 해제와 충실한 설명도 제공하고 있다. 때문에 해석과 맥락의 정확성이 다른 생성형 AI보다 뛰어나다. 네이버가 서비스하고 있는 동양 철학ㆍ윤리 부문의 텍스트들을 보면 사상과 철학 쪽으로 수준 높은 양질의 텍스트가 많다. LLM을 만들 때는 파라미터(매개변수) 수가 중요하다. 그러나 한문 해석은 다른 언어에 비해 파라미터 수가 더욱 많이 필요하다. 같은 글자라도 문장내의 위치가 앞인지, 뒤인지, 어떤 대화 상황인지, 고려할만한 사항이 다른 언어에 비해 대단히 많다. 때문에 동양고전의 원문과 번역문, 해제를 학습하였기 때문에 기존에 학습한 논어나 맹자, 삼국사기 등의 텍스트는 오류 없이 번역해내고 처음 접하는 텍스트도 무리 없이 매끄러운 번역을 제공할 수 있는 것으로 보인다. <클로바X>가 한문 번역을 잘하는 이유는 여기에 있다. 생성형 AI에게는 크롤링을 통한 대규모 학습도 가능하지만 제한적이지만 정선된 자료로 학습을 시키는 방법도 유효할 수 있다는 점을 잘 보여준다. <클로바X>는 대학수업에서도 활용가능하다. 수업 시간에 교수자가 강독 수업을 진행한 이후 <클로바X>로 번역하는 모습을 보여주고 교수자가 디테일한 부분에서 번역 오류를 잡아주며 배경과 관련된 내용을 설명해주고 <클로바X>에게도 질문하는 방식으로 진행할 수 있다.