2025년 10월 8일, DForD Software 작성
대규모 언어 모델(LLM)은 소프트웨어 현지화(Localization)에 있어 강력한 도구이지만, '편향(bias)'이라는 중요한 과제를 안고 있습니다. AI 모델은 인터넷의 방대한 텍스트를 학습하지만, 안타깝게도 여기에는 성별, 문화 등에 대한 사회적 편견이 포함되어 있습니다. 이러한 편견이 번역된 소프트웨어 콘텐츠에 스며들면 사용자를 소외시키고 브랜드에 부정적인 인식을 심어줄 수 있습니다. 이 글에서는 LLM이 생성하는 다국어 콘텐츠의 편향성을 식별하고 해결하는 방법을 살펴봅니다.
우리가 마주할 수 있는 편향의 종류
LLM 번역의 편향은 여러 가지 방식으로 나타날 수 있습니다.
- 성별 편향: 가장 흔한 유형 중 하나입니다. 예를 들어, LLM은 성 중립적인 단어 'the doctor'를 이탈리아어로 번역할 때, 남성형인 'il dottore'로 번역할 수 있습니다. 이는 특정 직업에 대한 고정관념을 강화하고 일부 사용자를 소외시킬 수 있습니다.
- 문화적 편향: LLM은 대상 고객의 문화에 적절하지 않은 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이는 잘못된 경칭 사용부터 특정 문화권의 규범과 가치에 대한 섣부른 가정에 이르기까지 다양합니다.
- 지나친 일반화: LLM은 한 언어의 문법 규칙이나 패턴을 전혀 다른 언어에 부적절하게 적용하여 어색하거나 의미가 통하지 않는 번역을 만들어낼 수 있습니다.
"편견 없는 현지화는 단순한 기술적 과제를 넘어, 전 세계 모든 사용자를 위해 포용적이고 존중하는 사용자 경험을 만들겠다는 약속입니다."
편향을 줄이기 위한 실천 가이드
LLM이 생성한 콘텐츠의 편향성을 해결하려면 다각적인 접근이 필요합니다.
- 데이터 다양성의 한계 인지: 편향의 근본 원인은 학습 데이터의 다양성 부족인 경우가 많습니다. 우리가 직접 기초 모델을 재학습시킬 수는 없지만, 이러한 한계를 인지하고 번역 후 검토 과정을 더욱 중요하게 여겨야 합니다.
- 미세 조정(Fine-tuning): 잘 선별되고 균형 잡힌 데이터셋으로 사전 학습된 모델을 '미세 조정'하면 편향을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이 데이터셋에는 특정 분야에 맞는 포용적인 언어와 문화적으로 적절한 번역 예시가 포함되어야 합니다.
- 용어집 및 스타일 가이드 활용: 승인된 용어가 담긴 용어집과 포용성을 명확히 다루는 스타일 가이드를 LLM에 제공하면, 모델이 더 적절한 번역을 하도록 유도할 수 있습니다.
- 전문가 검토: 아마도 가장 중요한 단계일 것입니다. 원어민 검토자는 LLM이 놓칠 수 있는 미묘한 편견과 문화적 뉘앙스를 포착하는 데 필수적입니다. 'Human-in-the-loop' (인간 참여형) 워크플로우는 최종 번역물이 품질 및 포용성 기준을 충족하도록 보장합니다.
- 충분한 맥락 제공: 다른 번역 과제와 마찬가지로, LLM에 맥락을 제공하면 모호함과 편향된 결과물이 나올 위험을 줄일 수 있습니다. 번역할 문자열에 주석이나 스크린샷을 추가할 수 있는 도구는 이 점에서 매우 유용합니다.
LLM 기반 현지화 워크플로우에서 편향성 문제를 적극적으로 해결함으로써, 우리는 단순히 여러 언어를 지원하는 것을 넘어 진정으로 포용적인 소프트웨어를 만들 수 있습니다. 이는 기술, 인간의 전문성, 그리고 모두를 위한 더 나은 사용자 경험을 만들고자 하는 노력이 결합된 지속적인 과정입니다.
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