세대가 함께 말할 수 있게, 투명한 AI 언어 도우미를 만드는 방법

HCI 관점에서 읽을 만한 이유

이 글은 AI 번역을 ‘정확히 바꾸는 도구’가 아니라, 사람 사이의 오해를 줄이고 대화를 이어 주는 인터랙션 장치로 보여준다는 점에서 HCI/UX 실무자와 연구자에게 의미가 있습니다. 특히 번역 결과만 보여주는 방식과 원문+해석을 함께 보여주는 방식의 차이가 신뢰, 대화 흐름, 친밀감에 어떻게 영향을 주는지 비교해, 실제 제품에서 어떤 정보 공개가 필요한지 생각하게 합니다. AI 기능을 붙이는 것보다 ‘어디까지 보여줄지’가 더 중요할 수 있음을 잘 드러냅니다.

CIT의 코멘트

이 연구의 핵심은 LLM이 말을 ‘잘 바꾸는가’보다, 사용자가 그 변환을 얼마나 확인하고 개입할 수 있느냐에 있습니다. 흥미로운 지점은 블랙박스 번역이 오히려 대화의 흐름을 끊고, 원문과 해석을 함께 보여주는 투명한 방식이 대화 품질을 높였다는 결과입니다. 안전이 중요한 시스템에서 상태가 보이지 않으면 사용자는 잘못된 판단을 늦게 알아차리게 되는데, 여기서도 같은 문제가 보입니다. 작은 메시지 번역처럼 보이는 기능도 사실은 ‘누가 의미를 해석하고 책임지는가’의 문제인데요, 그래서 인터페이스는 결과를 대신 말해 주는 창구가 아니라 사용자가 의미를 점검하는 협업 공간이 되어야 합니다. 국내 메신저 환경처럼 속도와 익숙함이 중요한 맥락에서는, 투명성을 넣더라도 화면이 무거워지지 않도록 단계적으로 설계하는 균형이 중요해 보입니다.

원문을 읽으면서 던질만한 질문

• Q.투명한 번역이 항상 좋은 선택이라면, 사용자가 원문과 해석을 함께 볼 때 생길 수 있는 인지적 부담은 어떻게 줄일 수 있을까요?
• Q.가족 대화처럼 민감한 맥락에서 AI가 의미를 바꾸는 순간, 어떤 정보는 반드시 보여 주고 어떤 정보는 숨기는 편이 좋을까요?
• Q.이런 방식의 번역 인터페이스를 네이버, 카카오 같은 한국의 메신저 환경에 넣는다면, 글로벌 연구 결과와 다른 상호작용 문제가 생길까요?