THEME 03Localization
번역이 아니라, 그 언어로 처음부터 쓴 것처럼
같은 다정함도 한국어와 독일어, 베트남어에서 다르게 들립니다. ddai는 4개국 법인과 언어별 원어민 전문가가 학습·평가 데이터를 현지어로 처음부터 만듭니다.
존댓말의 높낮이, 거절하는 방식, 농담의 수위는 언어마다 기준이 다릅니다. 문장을 옮기기만 하면 같은 AI가 언어마다 다른 사람처럼 들립니다.
한국어는 존댓말 단계가 여럿이고, 일본어는 경어, 독일어는 Sie와 du를 나눕니다.
바로 거절하는 언어가 있고, 이유와 대안을 먼저 말해야 하는 언어가 있습니다.
한 언어에서 친근한 농담이 다른 언어에서는 무례하게 들립니다.
날짜 순서, 천 단위 구분 기호, 통화와 단위 표기가 다릅니다.
같은 뜻이 언어에 따라 크게 길어져, 화면과 음성 길이가 달라집니다.
음식, 종교, 명절, 이름을 부르는 방식이 다릅니다.
운동을 건너뛰고 싶은 사용자에게 헬스 코칭 로봇이 답합니다. 단어는 달라도 성격은 같습니다.
오늘은 그냥 쉬고 싶어. 운동은 건너뛸게.
알겠습니다. 어제 많이 걸으셨으니 쉬셔도 됩니다. 저녁에 10분 스트레칭만 제안드려도 될까요?
그것도 싫은데.
네, 오늘은 더 제안하지 않겠습니다. 내일 아침에 컨디션을 다시 여쭤볼게요.
서두르지 않는 차분함
권하되, 밀어붙이지 않음
거절할 때는 이유와 대안을 함께
모든 언어를 같은 루브릭으로 평가합니다. 자연스러움, 성격 일관성, 문화 적합성, 정확성을 같은 척도로 점수 매깁니다.
대화·지시 수행·생성 데이터를 언어별로 현지어로 만듭니다.
모든 언어를 같은 기준으로 평가하는 평가 세트와 가이드라인입니다.
사람들이 실제로 말하는 방식을 담은 다국어 대화 데이터입니다.
지도의 점을 선택하면 그 나라 말로 인사합니다.
Princeton University · Inhwa Song, Manoel Horta Ribeiro 외 · arXiv 2026
주로 번역에 쓰인 LLM 편집 도구 WikiVault는 소수 숙련 편집자의 생산량을 크게 늘렸습니다. 이 도구를 거친 편집은 전체의 0.63%였지만 새 문서의 11.1%를 차지했습니다.
LLM으로 옮긴 글에는 원래 언어 공동체가 무엇을 싣고 뺄지 정한 기준이 따라올 수 있다. 여러 언어로 말하는 AI의 판단 기준도 한 언어에서 왔을 수 있다.
When the Commons Appropriates a Large Language Model: How WikiVault Reshaped Korean Wikipedia
논문 원문 보기KAIST · BMW Group · Seogyeong Jeong, Alice Oh 외 · 2026
한국어 차량용 AI 비서를 13개 지표로 평가하는 LoCar를 만들고 LLM 11개를 시험했습니다. 모델은 해요체와 합쇼체를 자주 혼동했고, 되묻기·먼저 제안하기 점수도 일관성 지표보다 낮았습니다.
한국어에서 높임 수준은 말투의 뼈대다. 공손하게 답한다고 정해진 높임 수준을 지킨 것은 아니니, 둘은 따로 확인해야 한다.
LoCar: Localization-Aware Evaluation of In-Vehicle Assistants through Fine-Grained Sociolinguistic Control
논문 원문 보기Cornell University · Andrea Wen-Yi Wang, Unso Eun Seo Jo, David Mimno · FAccT 2026
공개 가중치 모델 중 중국 6개와 서구 4개를 21개 언어 변이로 비교하니 성능 상관이 r=0.93이었습니다. 예외는 중국 모델이 더 잘한 표준 중국어였고, 소수민족 언어는 양쪽 모두 약했습니다.
한 나라에서 만든 모델이라고 그 나라의 모든 언어를 말하지는 않는다. AI가 누구의 말을 알아듣는지는 짐작할 일이 아니라 확인할 일이다.
일에 넣은 전문성
