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정확도

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핵심 질문

"AI 번역이 오히려 오해를 키우지 않나요?"

"잘못된 번역으로 의사결정이 틀어지면 누가 책임지죠? 차라리 직접 물어보는 게 낫지 않나요?"


우려의 본질

표면적 질문진짜 우려
"정확도가 얼마나 되나요?""책임 소재가 불분명해지지 않나?"
"오역이 생기면?""기존보다 더 나빠지는 거 아닌가?"
"AI를 믿어도 되나?""사람 판단보다 못하면?"

설득 포인트

1. 투명성: 숨기지 않는다

제공하는 정보:

항목설명
원문번역 전 텍스트 (언제든 확인 가능)
번역문상대방 맥락으로 변환된 텍스트
번역 근거어떤 규칙/매핑을 적용했는지
신뢰도AI의 확신 정도 (%)

"블랙박스가 아닙니다. 왜 그렇게 번역했는지 항상 볼 수 있습니다."


2. 신뢰도 기반 행동 안내

신뢰도별 UI:

신뢰도표시권장 행동
90%+✅ 높은 신뢰도그대로 사용
70-90%⚠️ 검토 권장확인 후 사용
50-70%🔍 직접 확인 필요원문 확인
50%-❌ 번역 불가직접 대화

"AI가 확신 없으면 솔직하게 말합니다. 틀린 번역보다 '모르겠다'가 낫습니다."


3. 용어 충돌 자동 감지

경고 예시:

⚠️ 용어 충돌 감지

"ROI"가 두 부서에서 다르게 사용됩니다:
- 재무팀: 순이익 / 투자비용 (%)
- 마케팅팀: 매출 / 광고비 (배수)

이 용어가 포함된 문서는 자동 번역하지 않고
직접 확인을 권장합니다.

"문제가 될 수 있는 부분을 미리 알려줍니다."


4. 피드백 루프로 지속 개선

피드백 방식:

방식설명
👍/👎간단한 정확도 평가
수정 제안"이건 이렇게 번역해야 해요"
용어 등록"이 용어는 우리 부서에서 이런 뜻이에요"

"사용할수록 정확해집니다. 처음 3개월만 피드백 주시면 이후엔 거의 자동화됩니다."


5. Fallback: 직접 대화 채널

ONESHIM은 직접 대화를 대체하지 않습니다.

번역이 적합하지 않을 때:
→ "이 내용은 직접 대화를 권장합니다"
→ 해당 담당자 연락처 제공
→ 미팅 일정 잡기 기능

"모든 걸 자동화하려는 게 아닙니다. 자동화할 수 있는 80%를 자동화하고, 20%는 사람이 합니다."


기존 방식과 비교

상황기존 방식ONESHIM
용어 오해회의 중 발견 (30분 후)사전 경고
맥락 누락재작업 (몇 시간 후)자동 보완
부서 언어 차이각자 해석 (오해 누적)명시적 번역
신입 이해 부족눈치로 파악 (몇 주)맥락 자동 제공

"100% 완벽하냐고 물으시면, 아닙니다. 하지만 지금 '각자 해석'하는 것보다는 훨씬 나은 출발점입니다. 그리고 시간이 갈수록 정확해집니다."


대상별 응답

경영진에게

"정확도 100%를 보장하지 않습니다. 하지만 현재 '각자 해석'의 정확도는 얼마인가요?

ONESHIM이 80%라면, 현재 50%보다 나은 겁니다. 그리고 피드백으로 90%까지 올라갑니다."

중간관리자에게

"책임 소재 걱정되시죠?

ONESHIM은 '참고 자료'를 제공하는 겁니다. 최종 판단은 여전히 사람이 합니다.

신뢰도 낮으면 '직접 확인하세요'라고 알려줍니다. 그 판단을 무시하고 진행했다면, 그건 사용자 책임입니다."

실무자에게

"오역 걱정되시면, 원문을 같이 보세요. 항상 원문 + 번역 + 근거가 함께 제공됩니다.

그리고 틀렸으면 피드백 주세요. 다음부터는 더 정확해집니다. 당신의 피드백이 시스템을 똑똑하게 만듭니다."


반론 대응

"그래도 AI는 못 믿겠어요"

"AI를 100% 믿으라는 게 아닙니다.

제안을 드리는 겁니다. 채택 여부는 사람이 결정합니다.

네비게이션 안내를 무시하고 다른 길로 갈 수 있듯이, ONESHIM 번역도 무시하고 직접 확인할 수 있습니다."

"초기에 오역이 많으면 신뢰를 잃잖아요"

"그래서 Phase 1에서는 '제안'만 합니다. 자동 적용 안 하고, 사용자가 확인 후 사용합니다.

3개월간 피드백 쌓이면 정확도가 올라가고, 그때 자동 적용 범위를 넓힙니다."

"법적 책임은요?"

"ONESHIM은 '도구'입니다. 번역기가 오역해도 번역기 회사를 고소하지 않듯이, ONESHIM도 최종 판단의 책임은 사용자에게 있습니다.

단, 우리는 신뢰도를 명시해서 '이건 확인이 필요합니다'를 분명히 알려드립니다."


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