S2601008:德陽遺稿-宿檜巖寺贈引泉上人

배경과 목적

현재 'ccti' 프로그램은 상당한 완성도를 보여주고 있지만, 작금의 눈부신 기술 발전을 적극적으로 활용한다면 그 과정을 훨씬 더 간편하게 만들 수 있을 것입니다. 궁극적으로 저는 모든 파이프라인에서 사람이 직접 관여하지 않아도 되는 날이 올 것이라 믿으며, 실제로 사람의 개입을 최소화하는 방향을 지향합니다. 제 자신이 인공지능 모델보다 더 많이 학습했거나 뛰어나다고 생각하지 않기 때문입니다. 이미 ChatGPT의 코덱스(Codex)나 Claude의 미토스(Mythos) 및 페이블(Fable) 같은 사례를 보면 이러한 완전 자동화의 가능성은 충분히 엿볼 수 있습니다.

개인적으로는 2026년 6월 3일 구글에서 발표한 Gemma4 12b QAT 모델을 활용하여, 개인 컴퓨터 환경에서 고문헌의 번역을 시도해 보았습니다. 다양한 번역쌍을 모델에 추가로 학습시켜 베이스 모델의 성능을 개선하는 방식이었습니다.

이러한 방식을 적용하면, 약 한 달의 시간과 200kWh 정도의 전력만으로도 『한국문집총간』 전체에 대한 초벌 번역을 완료할 수 있다는 계산이 나옵니다.

여기에 더해 6월 10일에 발표된 DiffusionGemma를 활용한다면 작업 효율은 비약적으로 상승할 것으로 기대됩니다. 디퓨전(Diffusion) 기법이 도입된 이 모델은 마치 이미지가 서서히 떠오르듯 수백 개의 토큰을 한 번에 채워 넣고, 중간중간 수정하는 과정을 거치기 때문에 번역 속도가 상당합니다.

구글 외에도 Apple의 WWDC26에서 공개된 Siri AI는 개인의 인공지능 활용이 컴퓨터 환경에 얼마나 깊이 통합될 수 있는지를 잘 보여주었습니다. 제미나이(Gemini)를 기반으로 작동하는 이 Siri는 Apple 컴퓨터 사용자라면 누구나 무료로 이용할 수 있습니다.

가장 흥미로운 점은 사용자가 현재 보고 있는 화면에 대해 Siri를 불러 설명을 요청하거나, 번역을 시키고, 나아가 번역된 글을 음성으로 변환하는 작업까지 한 번에 지시할 수 있다는 것입니다.

미래에는 사람들이 굳이 미리 번역된 텍스트를 찾아다니지 않을 것입니다. 이미지나 원문을 보고 있는 그 자리에서, 컴퓨터에 통합된 인공지능에게 바로 질문하고 답을 얻는 날이 올 것이기 때문입니다.

번역 비교

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