번역은 완벽했다…AI 콘텐츠가 해외 시장에서 실패하는 이유

[디지털투데이 AI리포터] 인공지능(AI)이 만든 다국어 콘텐츠가 문법이나 번역 오류 없이도 현지 시장에서 기대한 성과를 내지 못하는 사례가 늘고 있다. 문제는 언어의 정확성이 아니라 문화적 맥락을 반영하지 못하는 데 있다는 지적이다.

지난 5일(현지시간) IT매체 테크레이더에 따르면 기업들은 생성형 AI를 활용해 다국어 콘텐츠 생산을 확대하고 있지만, 범용 대규모언어모델(LLM)이 문화적 차이까지 이해하는 데는 한계가 있는 것으로 나타났다.

예를 들어 영국 시장에서는 봄철 꽃나무가 새로운 시작과 희망을 상징하는 마케팅 소재로 활용될 수 있지만, 같은 콘텐츠를 스페인어로 정확하게 번역하더라도 현지 소비자들에게는 동일한 의미와 감정적 울림을 전달하지 못할 수 있다. 언어는 자연스럽지만 문화적 맥락은 전달되지 않는 것이다.

이 같은 문제는 즉각 드러나지 않는다는 점에서 더 위험하다. AI가 생성한 콘텐츠는 대체로 문법적으로 정확하고 읽기에도 자연스러워 기존 품질 평가 기준에서는 높은 점수를 받을 수 있다. 그러나 특정 국가에서는 웹페이지 체류 시간이 감소하거나 이메일 캠페인의 클릭률과 전환율이 떨어지는 형태로 뒤늦게 문제가 나타날 수 있다.

실제로 영어권에서 효과를 보인 문의하기(Contact Us)와 같은 행동 유도 문구가 일본 시장에서는 지나치게 직접적인 표현으로 받아들여져 기대보다 낮은 반응을 얻을 수 있다. 제품 설명이나 마케팅 문구 역시 일부 지역에서는 성과를 내지만 다른 지역에서는 뚜렷한 이유 없이 부진할 수 있다.

이 같은 현상은 범용 LLM의 설계 목적과 관련이 있다는 분석이다. 범용 모델은 방대한 데이터셋을 바탕으로 유창하고 일관된 문장을 생성하는 데 최적화돼 있지만, 동일한 메시지가 문화권마다 서로 다른 감정적 의미를 갖는다는 점까지 이해하도록 설계된 것은 아니라는 설명이다.

또 문화적 지능(cultural intelligence)은 콘텐츠 생성 이후 별도로 덧붙일 수 있는 요소가 아니라 처음부터 운영 체계에 내재돼 있어야 한다는 지적도 나온다. 이를 위해서는 브랜드의 언어 자산, 시장별 번역 메모리, 스타일 가이드, 용어 데이터베이스, 과거 성과 사례 등이 함께 활용돼야 한다고 분석했다.

아울러 직원들이 범용 AI 도구를 이용해 외국어 콘텐츠를 생성할 수 있게 된 것과 문화적으로 지능적인 글로벌 콘텐츠 운영 체계를 갖추는 것은 별개의 문제라는 평가다. 겉으로는 비슷해 보이더라도 실제 시장 성과에서는 큰 차이가 발생할 수 있다는 것이다.

사람의 역할 역시 여전히 중요하다는 분석이다. 잘 설계된 AI 콘텐츠 운영 환경에서는 기계가 대량의 콘텐츠 생산을 담당하고, 언어 및 문화 전문가는 판단과 뉘앙스가 중요한 고난도 작업에 집중하는 방식이 효과적인 것으로 평가된다.

특히 인간 전문가를 배제한 채 AI가 스스로 문제를 수정할 것이라고 가정하는 것은 위험하다는 지적이 나온다. 단순히 사람 번역가를 기계 번역기로 대체하는 것만으로는 지능적인 콘텐츠 운영 체계를 구축할 수 없다는 설명이다.

한편 생성형 AI 확산으로 콘텐츠 생산 비용이 낮아질수록 콘텐츠 활용 규모가 증가한다는 제번스 역설(Jevons Paradox)도 주목받고 있다. AI가 현지화 비용을 크게 낮추면서 더 많은 콘텐츠를 더 많은 시장에 공급할 수 있게 됐지만, 문화적 적합성이 확보되지 않으면 물량 확대 자체가 오히려 위험 요인이 될 수 있다는 분석이다.

이에 따라 기업들은 AI 활용 성과를 단순한 비용 절감이나 제작 속도로만 평가해서는 안 되며, 각 시장에서 콘텐츠가 실제로 인지도와 전환율, 고객 충성도 향상에 기여했는지를 측정해야 한다는 지적이다. 비용 절감 자체보다 현지 시장에서의 실제 성과가 AI 콘텐츠 전략의 핵심 지표가 돼야 한다는 설명이다.

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