효율성의 함정에 빠진 '공적 기록의 원천 오염'
동아일보(2025.03) 심층 취재에 따르면, 한국고전번역원 등 국가 기록을 다루는 기관들이 예산 부족과 효율성 증대라는 명분 아래 AI 번역을 도입하고 있다.
사건 팩트
동아일보(2025.03) 심층 취재에 따르면, 한국고전번역원 등 국가 기록을 다루는 기관들이 예산 부족과 효율성 증대라는 명분 아래 AI 번역을 도입하고 있다. 그러나 현장 전문가들은 "AI가 만든 유창한 오답을 일일이 대조하고 수정하는 사후 검증 비용이 처음부터 인간이 번역하는 비용보다 훨씬 더 많이 드는 역설"에 직면했다. 더 큰 문제는 검증되지 않은 AI 번역물들이 이미 공공 데이터베이스에 스며들기 시작했다는 점이며, 미래의 AI가 이 오염된 데이터를 다시 학습하는 데이터 근친교배의 악순환을 공적으로 공인해주는 꼴이 된다.
예방적 시사점
"AI를 쓰면 업무 속도가 5배 빨라진다"는 수치는 허상일 수 있다. AI 도입 시 생성 속도만 측정하지 말고, 인간 전문가가 AI의 결과물을 원본과 대조하여 완벽하게 승인하는 데 걸리는 시간을 반드시 함께 측정해야 한다. 일단 오염된 공적 기록은 수정이 불가능에 가까운 기록의 부채가 된다.
방어 모듈 적용 샘플
적용해 볼 수 있는 모듈 | 모듈 D(논쟁적 주제) · 모듈 A(정보 검증)
"AI 도입 시 생성 속도만 측정하지 마라. 인간 전문가가 AI의 결과물을 원본과 대조하여 승인하는 데 걸리는 시간을 측정하여, 이 비용이 기존 수동 작업보다 낮을 때만 시스템을 승인하라. 공공 기록에 AI 결과물을 등록할 때는 인간 전문가 2인 이상의 교차 서명이 없는 기계 단독 데이터의 업로드를 물리적으로 차단하라."
↔ 칼 편 연결
→ 본편: 2부 1장 (주의서 1·9) / 2부 2장 (코어 2) / 2부 3장 (법적/공식 모드 · 모듈 A · 모듈 D)