아시리아 쐐기문자 양방향 번역 오픈소스 도구 태블릿크래프트TabletCraft 선보여

바빌로니아 플림턴Babylonian Plimpton 322 점토판. 쐐기 문자로 숫자가 적혀 있다. 기원전 1800년경에 작성된 것으로 추정되는 이 점토판에는 오늘날 피타고라스 삼조Pythagorean triples로 불리는 세 숫자 중 두 숫자가 적혀 있다. (사진 제공: 퍼블릭 도메인)

 

새로운 오픈소스 AI 쐐기 문자 번역 시스템인 TabletCraft는 100년 넘게 고고학계를 괴롭힌 난제를 해결한다.

전 세계 박물관에는 왕실 칙령, 서사시, 무역 영수증, 개인 편지 등이 담긴 약 50만 점에 달하는 고대 점토판이 소장되어 있다.

하지만 오늘날 쐐기 문자를 유창하게 읽을 수 있는 사람은 수백 명에 불과하며, 학자들은 이 방대한 자료 중 극히 일부만을 번역했을 뿐이다.

AI는 지난 몇 년 동안 고대 아카드어를 현대 영어로 번역하는 일방향 번역에만 집중했다.

남캘리포니아대학교 비터비 공과대학Viterbi School of Engineering 자오후이 왕Zhaohui Wang 교수가 개발한 TabletCraft는 양방향 번역도 가능하게 만든 최초의 오픈소스 도구다.

TabletCraft는 ACL 2026과 함께 개최된 제4회 자연어 처리 분야 문화 간 고려 워크숍(C3NLP)에서 채택되었으며, 개발자들은 코드, 사전 학습된 모델, 그리고 pip로 설치 가능한 패키지를 무료로 공개했다.

최초로 양방향 번역 가능

잘 알려진 아카데미아 프로젝트(Akkademia)와 이후 PNAS Nexus에 발표된 신경망 기계 번역 연구를 포함한 기존 모든 아카드어 번역 시스템은 단방향으로만 작동했다.

즉, 쐐기 문자 또는 그 음역본을 입력하고 영어를 출력했다.

이로 인해 학자들은 고대 세계 문자를 읽을 수는 있지만, 전문가든 아마추어든 누구도 그 문자로 다시 쓸 수는 없었다.

왕 교수 논문은 이러한 현상을 다국어 자연어 처리가 일반적으로 다루는 문제와는 다른 독특한 문화적 장벽으로 제시한다.

이 문제는 서로의 언어를 배울 수 있는 두 공동체를 분리하는 것이 아니다.

오히려 시간 흐름에 따른 일방향 비대칭성을 만들어낸다.

현대 독자는 번역을 통해 고대 문헌에 접근할 수 있지만, 현대 사용자는 고대 문자로 텍스트를 생성할 수 있는 유사한 방법이 없다.

TabletCraft는 이러한 문제를 해결한다.

사용자가 영어로 문장을 입력하면 시스템이 이를 아카드어로 번역하고, 결과를 쐐기 문자로 변환한 다음, 새긴 점토판 이미지로 전체를 렌더링한다.

반대 방향, 즉 기존 점토판을 읽는 작업은 이전과 마찬가지로 작동한다.

도표는 Wang, Z. (2026), “TabletCraft: Bridging a 4,000-Year Cultural Gap with Bidirectional Akkadian NMT and Cuneiform Rendering” (arXiv:2608.02609), Figure 1에서 발췌

내부 구조

번역 엔진은 정교하게 조정된 ByT5 기반 모델이다.

이 바이트 수준 변환기는 기존 토크나이저tokenizers에서 흔히 발생하는 어휘 불일치 문제 없이 아카드어 발음 구별 기호와 표의 문자를 처리할 수 있도록 특별히 설계되었다.

이 모델은 116,000개 양방향 문장 쌍을 사용해 학습되었다.

이 문장 쌍은 기존 아카데미아 데이터셋과 최근의 공유 번역 작업, 그리고 추가적인 문장 정렬 데이터를 결합하여 구축되었으며, 작업 접두사를 사용해 양방향 번역을 수행하도록 모델을 학습시켰다.

두 번째 구성 요소인 쐐기 문자 변환기는 ORACC(Open Richly Annotated Cuneiform Corpus) 및 CDLI(Cuneiform Digital Library Initiative)를 포함한 주요 아시리아어 디지털 자료에서 수집한 14,240개 이상의 음역-유니코드 기호 매핑 정보를 담고 있는 조회 테이블이다.

아카데미아 테스트셋에서 추출한 1,000개 음역 샘플을 사용해 이 변환기는 95.3% 토큰 커버리지token coverage를 달성했다.

나머지 4.7%는 한정사나 희귀한 표의문자로 구성되며, 원문 그대로 전달된다.

세 번째 구성 요소인 태블릿 렌더러tablet renderer는 변환한 문자를 양식화한 신아시리아 점토판 배경에 10밀리초 이내에 배치하며, GPU는 필요하지 않다.

번역 정확도는 어느 정도일까?

2,812개 신아시리아어 샘플로 구성된 별도의 Akkademia 검증 세트에서 TabletCraft는 아카드어-영어 번역에서 49.1 BLEU 점수를 기록했다.

이는 Akkademia에서 보고된 37.5 BLEU 점수를 상회하는 수치이지만, 논문에서는 두 수치가 서로 다른 테스트 분할 및 도메인 조합에서 나온 것임을 유의해야 한다고 지적한다.

새로운 방향인 영어-아카드어 번역에서는 TabletCraft가 48.5 BLEU 점수를 기록했는데, 논문에서는 이를 이 규모에서 역방향 번역에 대한 최초의 정량적 결과라고 설명한다.

표 1: 양방향 모두에 대해 보고된 Akkademia 검증 세트(2,812개의 신아시리아어 샘플)의 번역 품질. *: Gutherz et al.(2023), 자체 테스트 분할(다른 도메인 혼합)에 대한 결과. En→Ak 방향의 경우 참조는 홀드아웃 검증 분할의 원본 아카드어 음역이다. 이전에 발표된 기준선은 없다. 양방향 모델은 유니코드 기호가 아닌 음역을 예측한다.

역방향 점수에 맥락이 필요한 이유

역방향에서 chrF++ 점수가 낮은 것은 아카드어 문자의 유연성을 크게 반영한다.

작가들은 종종 동일한 단어나 구를 여러 가지 유효한 방식으로 표현할 수 있는데, 여기에는 서로 다른 음절 표기법이나 음절 표기 형태 대신 표의 문자를 사용하는 것 등이 포함된다.

chrF++는 모델 출력을 단일 참조 문자열과 비교하기 때문에, 모델이 언어학적으로나 아시리아학적으로 타당한 아카드어를 생성하더라도 유효한 대체 표기법에 대해 감점을 줄 수 있다.

따라서 Wang은 역방향 점수를 정확한 정확성의 척도가 아닌 보수적인 추정치로 간주한다.

논문에는 모델이 역사적 참조와 다른 표기법을 사용하지만 근본적인 의미는 동일한 예시들이 나란히 제시되었다.

한 예시에서 모델은 왕의 칭호를 역사적 참조의 LUGAL 대신 MAN으로 표기한다.

모델 출력은 MAN KUR—aš-šur인 반면, 참조는 LUGAL KUR AŠ이다.

따라서 자동 채점 시스템은 유창한 번역이라도 표기법이 참조와 다르면, 비록 번역이 아시리아학적으로 타당하더라도 "오류"로 분류할 수 있다.

번역 품질은 장르에 따라 균일하지 않다.

훈련 데이터가 신아시리아 왕실 비문에 크게 의존하기 때문에, 모델은 간결하고 축약어가 많은 고대 아시리아 상인 서신보다 신아시리아 왕실 비문을 더 안정적으로 처리한다.

논문에서는 이러한 한계를 모델 아키텍처 자체의 문제라기보다는 장르 및 방언 분포의 영향으로 분석한다.

네 가지 문화적 긴장을 고려한 설계

왕의 논문은 이 문제를 단순히 기술적인 번역 문제로만 다루는 대신, 사어이자 의례 및 행정적 의미가 풍부한 아카드어를 다루는 데 네 가지 설계 과제를 제시한다.

그중 하나는 아카드어에 합자 자본 제도나 매년 교체되는 관리와 관련된 날짜 지정 체계처럼 현대어에 명확하게 상응하는 개념이 없다는 점이다.

이 시스템은 이러한 개념을 현대적인 표현으로 매끄럽게 바꾸지 않고 원래 형태로 보존한다.

또 다른 하나는 논문에서 “문화적 주체성으로서의 역방향 전환”이라고 부르는 현상이다.

기존 도구들은 사용자를 단순히 사멸한 문화의 독자로만 위치시켰지만, 직접 작성 기능을 도입함으로써 사용자는 그 문화에 참여할 수 있게 되었다.

논문은 이러한 변화를 신중하게 다루며, 기계가 생성한 모든 아카드어 텍스트를 권위 있는 것이 아니라 근사치로 명시한다.

세 번째 긴장 관계는 두 가지 매우 다른 사용자층을 동시에 만족시키는 데서 비롯한다.

아시리아학자와 대학원생들은 아카드어-영어 변환 기능을 사용해 번역되지 않은 점토판을 분류하고, 생성된 초안을 직접 손으로 수정한다.

반면 박물관 직원, 교육자, 일반 사용자들은 정반대 방식으로 이 도구를 활용해 학술 연구보다는 참여를 위해 이름이나 짧은 헌사를 점토판 이미지로 변환한다.

이 시스템은 음역부터 문자 매핑, 최종 이미지 생성까지 모든 중간 단계를 투명하게 공개하므로, 어느 사용자층도 서로에게 맞춘 불투명한 블랙박스에 갇히지 않는다.

논문에서 제기된 네 번째 문제는 제도적인 측면과 관련이 있다.

메소포타미아 문화유산은 역사적으로 서구 대학에서 불균형적으로 많이 연구되었는데, 그 근본적인 물질문화는 고대 메소포타미아 영토였던 이라크, 시리아, 터키, 이란 등 현대 국가들 소유다.

본 프로젝트는 툴킷을 무료 오픈소스 소프트웨어로 공개함으로써 이러한 국가 연구자와 교육자들이 메소포타미아에 접근하는 데 있어 작은 장벽을 낮추고자 한다.

실제 사용자 테스트 완료

벤치마크 수치 외에도, 이 논문은 세 가지 다른 그룹을 대상으로 한 시범 사용 결과를 설명한다.

쐐기문자 입문 강좌를 수강하는 학부생들은 영어-쐐기문자 변환 시스템을 사용해 개인 이름을 새긴 점토판과 짧은 헌사를 작성하고, 이를 읽기 연습 일환으로 소리 내어 읽었다.

박물관 교육 담당자들은 학교 방문객 프로그램을 위해 "쐐기문자로 이름을 써 보세요" 키오스크를 프로토타입으로 제작 중인데, 이를 위해서는 1초 미만의 빠른 렌더링 속도와 오입력 방지 장치가 필요했다.

한편, 아시리아학자들은 아카드어-영어 변환 시스템을 사용해 새로 촬영한 신아시리아 점토판에 대한 예비 검토 속도를 높였다.

그들은 변환 결과를 OCR 텍스트처럼 취급해 최종 번역본이 아닌 원본과 대조하고 수정할 수 있는 초안으로 활용했다.

알려진 한계점 및 영어 외 언어 지원 로드맵

이 논문은 시스템의 현재 한계점을 솔직하게 밝힌다.

현재 지원되는 현대 언어는 영어뿐이다.

신아시리아어 중심 훈련 데이터 외 방언은 신뢰도가 떨어지므로, 생성된 아카드어는 정통 역사 문헌으로 오인하거나 1차 사료로 인용해서는 안 된다.

향후 수메르어 지원, 쐐기 문자 광학 문자 인식, 그리고 영어 이외의 언어를 통한 번역 피벗 기능을 추가해 메소포타미아 문화유산에 관심 있는 비영어권 사용자 커뮤니티에서도 이 도구를 활용하도록 확장할 계획이다.

출처: Zhaohui Geoffrey Wang. TabletCraft: Bridging a 4,000-Year Cultural Gap with Bidirectional Akkadian NMT and Cuneiform Rendering. In Proceedings of the 4th Workshop on Cross-Cultural Considerations in NLP (C3NLP 2026), pp. 132–136, Association for Computational Linguistics, July 2026. ACL Anthology 

Preprint: arXiv:2608.02609

 

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요새 저짝에서 들려오는 소식을 보면, AI 자동번역 시스템 개발이 박차를 가하는 중이다. 시범 프로그램도 선보이는 중이니 조만간 저 쐐기문자도 화면 하나만 띄워놓고 자동번역 돌리면 좌르륵 번역이 선보일 날이 있을 것이다.