방언의 다양성이 언어 모델에 미치는 영향
언어는 계속해서 발전하며 중요한 사회적 변화와 전통을 반영합니다. 특히 미국의 글로벌 문화는 언어의 다양성과 새로운 이야기를 풍부하게 만들어가고 있습니다.
예를 들어, 남부 플로리다에서는 그들 만의 새로운 용어가 생겨나면서 머신러닝 데이터의 성격에도 영향을 주고 있습니다. “마이애미 방언”이라고 불리는 이 언어는 플로리다의 다문화적 삶과 역사를 반영하여 복잡하지만 서로 깊게 연결된 새로운 이야기를 만들어내고 있습니다.
기술 발전은 변화하는 라이프스타일에 적합하도록 진화해야 합니다. 이는 AI 언어 모델이 콘텐츠와 입력을 제공함에 있어서도 마찬가지입니다. 이에 따라 에펜은 지역 방언에 대한 깊은 이해와 적응을 기반으로 AI가 포용성을 지니도록 돕는 중요한 역할을 하고 있습니다.
마이애미 방언의 유래
방언은 언어의 변형에 따라 발음과 어휘, 문법이 각각 다를 수 있습니다. 이러한 변형은 지역성과 민족성, 사회 집단에 따라 다양하게 나타납니다. 북미와 라틴 문화가 발달한 마이애미 방언은 스페인어와 영어를 기반으로 형성되었으며, 이는 도시의 문화유산과 역사를 반영합니다. 이곳에는 쿠바계 미국인을 기반으로 한 다양한 카리브 방언이 사용됩니다. 이들이 사용하는 언어는 정체성과 문화유산을 대변하는 수단이기도 합니다. 이 방언에서 주로 나타나는 변화는 스페인어 문구와 숙어를 영어로 직접 번역하는 “calques”의 사용으로, 이는 1960년대 쿠바인의 이민로 인한 다양한 이주 물결을 반영하고 있습니다. 또한 이 현상은 오늘날 마이애미 사람들이 사용하는 영어의 특징 중 하나로 자리잡았습니다.
언어 모델 다양성의 필요성
AI가 일상에서 더 많이 사용되면서, 언어 모델이 인간의 다양성을 반영하는 것이 중요해지고 있습니다. 언어가 사회적 변화에 따라 발전하고 적응하는 것처럼, AI도 다양한 언어적 뉘앙스를 이해하고 대응할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 전통적인 영어로만 훈련된 언어 모델은 비표준 및 새로운 방언을 사용하는 사용자를 이해하고 의사소통하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이러한 다양성은 자연어 처리(NLP) 기술에 대한 중요한 과제를 제기합니다.
언어의 다양성을 수용하는 것은 우리가 살고 있는 세계를 반영하는 범용 AI 모델을 만들 수 있게 합니다. 또한 AI가 서로 다른 문화와 언어 간의 이해와 연결을 촉진할 수 있는 기회를 제공합니다. 그러나 이러한 다양성을 수용하기 위해서는 LLM(대형 언어 모델) 및 Gen AI(생성형 AI)와 같은 기술이 새로운 기술을 함께 습득해야 합니다.
LLM의 경우, 이러한 다양성을 통합하는 것은 마치 퍼즐을 맞추는 것과 같습니다. 구문론적 및 의미론적 변형을 받아들이고 통합하는 적응형 접근 방식이 필요하기 때문이죠. 이에 따라 LLM을 규칙적으로 업데이트하지 않으면 영어 다수의 사용자를 소외시키게 되는 위험이 발생할 수 있습니다. 마찬가지로 생성형 AI는 이러한 방언을 이해하는 것뿐만 아니라 설득력 있게 표현하도록 진화해야 합니다.
언어 모델의 다양성이 비즈니스에 미치는 영향
방언은 언어적 의미를 넘어 비즈니스와 사회에 큰 영향을 미칩니다. 기업들은 새로운 형태의 커뮤니케이션을 채택함으로써 전략적으로 발전하고, 새로운 시장의 고객에게 접근할 수 있는 기회를 얻습니다. 새로운 방언을 수용하는 AI는 지역 고객들과 더 긴밀히 연결되며, 브랜드의 다양성과 포용성을 강조하는 메시지를 전달할 수 있습니다.
사회적으로, AI 플랫폼이 새로운 방언을 수용하는 것은 소속감을 나타낼 수 있는 중요한 요소입니다. 이는 언어의 문화적 중요성을 인정하고 지역적 경험을 필수적인 부분으로 수용하는 것을 의미합니다.
문화적 다양성과 AI
문화적 다양성을 중요시하는 시대에, AI 시스템은 글로벌뿐만 아니라 지역과 하위 지역 수준에서도 사회를 더욱 정확하게 반영하는 언어 다양성을 나타내도록 발전해야 합니다. 이러한 발전은 단순히 단어와 문법을 넘어서서 디지털로 공유하는 언어를 통해 정체성과 유산을 강조하는 것을 의미합니다.
인도 언어 중앙 연구소(Central Institute of Indian Languages)의 인도 언어를 위한 언어 데이터 컨소시엄(LDC-IL)은 AI 및 머신러닝의 발전에 기여할 수 있는 포괄적인 접근 방식을 보여주고 있습니다. LDC-IL은 칸나다어, 타밀어, 힌디어, 말라얄람어 등 여러 인도어를 포함하는 16개의 새로운 데이터 세트를 개발함으로써 모든 사람이 언어의 스펙트럼을 포괄하는 언어 모델의 중요성을 강조하고 있습니다.
이러한 데이터 세트는 지역적 특성을 고려하여 독특한 음성 및 언어적 특징을 지닌 자동 음성 인식 및 실시간 음성 번역과 같은 기술 개발을 지원해 왔습니다. 이는 마이애미 방언과 같이 지역적 언어 변형을 모델에 통합해야 함을 강조하고, AI가 언어 계층 구조를 무시하지 않고 진정한 다양성을 표현하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 나타냅니다.
LLM은 이러한 방법론을 적용하여 실제 데이터를 확보하고 전문가의 검증을 통해 이해도를 높임으로써 현지화된 방언의 풍부함을 반영할 수 있습니다.
에펜의 언어 모델
에펜은 언어 크라우드 소싱 및 고품질 AI 학습 데이터의 선두 주자로, 언어적, 기술적 융합의 중심에 있습니다. 저희는 AI 기능을 개선을 통해 새로운 언어 모델에 방언을 통합하는 데 필수적인 역할을 합니다.
저희의 목표는 효과적인 AI 솔루션을 구축함으로써 인사이트를 향상하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 또한 언어적 다양성을 중요시하고 새로운 방언을 소중한 자산으로 보며, AI가 전 세계 소비자를 이해하는 데 도움을 줄 수 있도록 노력합니다.
에펜은 언어 모델 발전을 위한 두 가지 노력을 기울이고 있습니다. 첫째, 문화적으로 관련된 방언을 이해하고 대응할 수 있는 AI 모델을 훈련시키는 것입니다. 둘째, 언어 다양성을 인정하고 존중하는 편견 없는 환경을 조성하는 것입니다. 이러한 노력을 통해 AI가 오늘날 사용되는 새로운 영어와 현실을 반영할 수 있도록 보장합니다.
언어 모델의 미래
마이애미 방언은 언어의 적응력과 형성 과정을 보여주는 흥미로운 사례입니다. 이는 우리가 “현지인”과 “외국인”을 어떻게 정의하는지를 다시 생각하게 만들며, 우리 자신의 의사소통 방식을 재고함으로써 인간이 AI 발전에 부응해야 하는 이유를 강조합니다. 이는 마이애미뿐만 아니라 전 세계에 적용되는 이야기입니다.
AI의 언어는 우리의 다양성이 표현될 수 있을 뿐만 아니라 다양한 사람들의 공유 공간이 될 수 있습니다. 지역 방언을 통해 소통하는 생성형 AI는 기술적 흥미로움 뿐만 아니라 포용적이고 다양한 사회를 위한 증거가 될 것입니다.
