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AI 시대의 번역 교육 – 통번역대학원 한영과 교수자 심층 면접조사를 중심으로

Translator training in the AI era: In-depth interviews with Korean-English graduate-level translator trainers

송연석
한국번역학회 (The Korean Association for Translation Studies)|2024.09|번역학연구 (The Journal of Translation Studies)|제25권 제3호|pp. 31-55|DOI 10.15749/jts.2024.25.3.002

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post-editingtranslation competence기계번역 리터러시포스트에디팅AI 번역AI translation번역교육번역 능력Translator trainingmachine translation literacy
주제분류통역번역학

초록

The emergence of generative AI has introduced new challenges in translator training. Through in-depth interviews of eight translator trainers, this study aims to explore the changes experienced by graduate-level translator trainers in the AI era, how they are adapting to these developments, and their perspectives on translation competence, trainees’ use of AI for their translation and the future direction of translator training. The study first examines major translation competence models along with their relevance to graduate-level translator training and reviews recent trends in research on neural machine translation-based post-editing. It then discusses the latest trends in machine translation research, questioning the traditional dichotomy between human and machine translation. Additionally, the study introduces the concepts of augmented translation and machine translation literacy, exploring their possible educational applications. The study finds that the trainers were opposed to trainees’ use of AI in translation on the grounds that it will hinder the development of translation competence. They were also found to be skeptical about the relevance of translation competence models, as well as machine translation post-editing, to graduate-level translator training. The findings suggest that it is the trainers themselves, rather than the trainees, who need education on machine translation literacy. The paper concludes by discussing the implications of the interview findings for graduate-level translator training and translation studies.

Abstract

The emergence of generative AI has introduced new challenges in translator training. Through in-depth interviews of eight translator trainers, this study aims to explore the changes experienced by graduate-level translator trainers in the AI era, how they are adapting to these developments, and their perspectives on translation competence, trainees’ use of AI for their translation and the future direction of translator training. The study first examines major translation competence models along with their relevance to graduate-level translator training and reviews recent trends in research on neural machine translation-based post-editing. It then discusses the latest trends in machine translation research, questioning the traditional dichotomy between human and machine translation. Additionally, the study introduces the concepts of augmented translation and machine translation literacy, exploring their possible educational applications. The study finds that the trainers were opposed to trainees’ use of AI in translation on the grounds that it will hinder the development of translation competence. They were also found to be skeptical about the relevance of translation competence models, as well as machine translation post-editing, to graduate-level translator training. The findings suggest that it is the trainers themselves, rather than the trainees, who need education on machine translation literacy. The paper concludes by discussing the implications of the interview findings for graduate-level translator training and translation studies.

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