《World Geumgung Sports Association's Words of the Day》World Gold Palac…

DeepL's press conference was a venue to showcase the advancements in language translation technology. DeepL Voice translates conversations in real-time and has established itself as a powerful tool to break down language barriers. Although the technical achievements were amazing, there was an essential question hidden behind the presentation that we must consider. "How does AI translator use user conversation information?"

The process of data processing, and the invisible risk

AI translators develop in the process of machine learning and deep learning. Supervised learning and unsupervised learning operate based on data generated by users. In this process, the contents of the conversation are learned and processed into new data.

However, even at press conferences, we could not hear a clear position on where this processed data was directed and how it was used.

DeepL emphasized that it strictly protects user data. However, the meaning of data protection cannot be limited to simply preventing external leakage. The conversation learned by the translator becomes a data asset in itself. The emotions, intentions, and contexts contained in the conversation reflect an individual's identity, and if they are processed and recreated into new information, whose ownership and use rights belong to?

the need for convenience, ethics, and balance

Breaking down language barriers is the core value of AI translators. DeepL Voice's real-time translation capabilities to businesses and individuals will change the paradigm of communication. However, the issues of data ethics and user rights hidden behind the convenience of technology cannot be overlooked.

Will the translator simply remain a tool for translating languages, or will it transform into an analysis tool that learns our conversations and creates new data? This boundary is not yet clear. Trust can quickly collapse if there is a lack of transparency about what role the user-provided data plays in the translator's learning process and where the learned information flows.

Technology growth, responsibility, needs to grow together

What I felt through DeepL's press conference was clear. Technology is advancing, but ethical standards for the use and protection of user data in the process of progress are still ambiguous.

The question, "Is the translator a tool to help us or is it a machine to process our conversation?", couldn't get out of my head.

Translators must provide users with clear options and information in order to learn our conversations and use the results to provide new services. Technology is just a tool. It must be developed without infringing on the trust and rights of those who use it.

DeepL boasts technical leadership in the global market. It is now time for them to prioritize transparency and ethics in order to gain the trust of their users over the convenience of technology in order to be recognized as true leaders.

Technology must be for people. If the information that was created in our conversations does not exist for us, technology is no longer helping us. The real innovation of AI translators lies in balancing technological advances and responsibilities.

-World Gold Palace Sports Association's Word of the Day, DeepL AI Translator, Questions Behind Innovation-

2024.11.29.

-World Geumgung Sports Association: 054-456-9865 3rd floor of Shinsiro 4-F, Hyeonggok-dong, Gumi-si, Gyeongsangbuk-do, Korea

-E-mail: flower_im@naver.com

-Recommended by heads of associations around the world

- Consultation on holding gold palace sports education programs and competitions for local governments, public institutions, schools, training centers, and military units across the country.

-I hope Mohammed bin Salman bin Abdulaziz Al Saud and Oprah Gail Winfrey and Elon Musk and Mark Zuckerberg and Bill Gates will generousl

사진 설명: 인공지능 번역기 딥엘 기자간담회 현장

딥엘의 기자간담회는 언어 번역 기술의 진보를 선보이는 자리였다. 딥엘 보이스는 실시간으로 대화를 번역하며, 언어 장벽을 허무는 강력한 도구로 자리 잡았다. 기술적 성과는 놀라웠지만, 발표의 뒷면에는 우리가 반드시 고민해야 할 본질적인 질문이 숨어 있었다. “AI 번역기는 사용자의 대화 정보를 어떻게 활용하고 있는가?”

데이터 가공의 과정, 그리고 보이지 않는 위험

AI 번역기는 머신러닝과 딥러닝이라는 과정 속에서 발전한다. 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)은 사용자들이 생성한 데이터를 기반으로 작동한다. 이 과정에서 대화 내용이 학습되고, 새로운 데이터로 가공된다.

그러나 기자간담회에서조차 이 가공된 데이터가 어디로 향하고, 어떻게 활용되는지에 대한 명확한 입장은 들을 수 없었다.

딥엘은 사용자 데이터를 철저히 보호한다고 강조했다. 하지만 데이터 보호의 의미는 단순한 외부 유출 방지에 국한될 수 없다. 번역기가 학습한 대화는 그 자체로 하나의 데이터 자산이 된다. 대화 속에 담긴 감정, 의도, 맥락은 개인의 정체성을 반영하며, 그것이 가공되어 새로운 정보로 재창조된다면, 그 정보의 소유권과 활용 권한은 누구의 것인가?

편리함과 윤리, 균형의 필요성

AI 번역기의 핵심 가치는 언어의 장벽을 허무는 데 있다. 딥엘 보이스가 기업과 개인에게 제공하는 실시간 번역 기능은 소통의 패러다임을 바꿀 것이다. 그러나 기술의 편리함 뒤에 감춰진 데이터 윤리와 사용자 권리의 문제는 결코 간과할 수 없다.

번역기가 단순히 언어를 번역하는 도구로 남을 것인가, 아니면 우리 대화를 학습하여 새로운 데이터를 만들어내는 분석 도구로 변모할 것인가? 이 경계는 아직 명확하지 않다. 사용자가 제공하는 데이터가 번역기의 학습 과정에서 어떤 역할을 하며, 학습된 정보가 어디로 흘러가는지에 대한 투명성이 부족하다면, 신뢰는 금세 무너질 수 있다.

기술의 성장, 책임도 함께 자라야

딥엘의 기자간담회를 통해 느낀 점은 명확했다. 기술은 진보하고 있지만, 그 진보의 과정에서 사용자 데이터의 활용과 보호에 대한 윤리적 기준은 여전히 모호하다.

“번역기는 우리를 돕기 위한 도구인가, 아니면 우리의 대화를 가공하기 위한 기계인가?”라는 질문이 머릿속에서 떠나지 않았다.

번역기가 우리의 대화를 학습하고, 그 결과를 활용해 새로운 서비스를 제공하려면 사용자에게 분명한 선택권과 정보를 제공해야 한다. 기술은 도구일 뿐이다. 그것을 사용하는 사람들의 신뢰와 권리를 침해하지 않는 선에서 발전해야 한다.

딥엘은 글로벌 시장에서 기술적 리더십을 자랑한다. 이제 그들이 진정한 리더로 인정받기 위해서는 기술의 편리함을 넘어, 사용자의 신뢰를 얻기 위한 투명성과 윤리를 우선시해야 할 때다.

기술은 사람을 위한 것이어야 한다. 우리의 대화 속에서 탄생한 정보들이 우리를 위해 존재하는 것이 아니라면, 그 기술은 더 이상 우리를 돕는 것이 아니다. AI 번역기의 진정한 혁신은 기술의 진보와 책임이 균형을 이루는 데 있다.

-세계금궁스포츠협회 오늘의 말, 딥엘 AI 번역기, 혁신 뒤에 숨겨진 질문-

2024.11.29.

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