Massive-scale online collaboration | Luis von Ahn

번역: Woo Hwang 검토: Young-ho Park

How many of you had to fill out a web form

여러분 중에 몇 명이나 이렇게 구불구불한 문자열을 읽어서

where you've been asked to read

웹페이지의 입력양식을 채워 보셨나요?

a distorted sequence of characters like this?

이것이 정말 짜증난다고 생각하는 사람은 몇 명 정도 되나요?

How many of you found it really annoying?

그렇군요, 아주 많네요. 사실 그건 제가 발명했어요.

(Laughter)

OK, outstanding. So I invented that.

(웃음)

(Laughter)

그걸 발명한 사람들 중의 한 명이었죠.

Or I was one of the people who did it.

이런 것을 캡차(CAPTCHA)라고 하죠.

That thing is called a CAPTCHA.

이것을 사용하는 이유는 양식을 입력하는 주체가

And it is there to make sure you, the entity filling out the form,

수백만 개의 입력양식을 작성하는 컴퓨터 프로그램이 아니라

are a human and not a computer program

실제 사람이라는 것을 확인하기 위해서입니다.

that was written to submit the form millions of times.

이런 방법이 효과가 있는 이유는

The reason it works is because humans, at least non-visually-impaired humans,

우리는 시각장애가 없는 한

이렇게 왜곡된 문자를 읽는데 전혀 문제가 없기 때문이죠.

have no trouble reading these distorted characters,

반면에 컴퓨터 프로그램은 아직 이런것을 잘 읽지 못합니다.

whereas programs can't do it as well yet.

In the case of Ticketmaster,

예를 들면, 티켓마스터 사이트에서, [역: 미국의 공연티켓 판매사]

the reason you have to type these characters

여러분이 이런 구불구불한 문자들을 입력해야 하는 이유는,

is to prevent scalpers from writing a program

암표상들이 컴퓨터 프로그램으로 매번 두장씩

that can buy millions of tickets, two at a time.

수백만 장의 표를 사는것을 방지하기 위한 것이죠.

CAPTCHAs are used all over the Internet.

캡챠는 인터넷상의 다양한 서비스에 이용됩니다.

And since they're used so often,

그런데 캡차가 그렇게 많이 사용되다 보니

a lot of times the sequence of random characters shown to the user

유저의 화면에 나타나는 이런 랜덤 글자들은

어떤때는 히안한 단어를 만들기도 합니다.

is not so fortunate.

So this is an example from the Yahoo registration page.

그 일례로 이건 야후 서비스의 등록페이지입니다.

The random characters that happened to be shown to the user

사용자에게 무작위로 선택되어 나타났던 문자들이

W, A, I, T이었지요. 즉, 기다리라는 단어가 나온거죠.

were W, A, I, T, which, of course, spell a word.

하지만 정말 재밌는 것은

But the best part is the message

that the Yahoo help desk got about 20 minutes later.

20분 후에 야후 고객센터에 접수된 메세지였지요.

[Help! I've been waiting for over 20 minutes and nothing happens.]

메세지 : "도와주세요! 20분 기다렸는데 아무런 반응이 없습니다!"

(Laughter)

(웃음)

This person thought they needed to wait.

그 유저는 계속 기다려야한다고 생각했던 거죠.

This, of course, is not as bad as this poor person.

그래도 그건 이 캡차 보다는 낳죠.

(Laughter)

(웃음)

CAPTCHA Project is something that we did at Carnegie Melllon over 10 years ago,

캡차는 여기 카네기멜론 대학에서 10년 전에 했던 프로젝트였는데

지금은 누구나 다 사용하죠.

and it's been used everywhere.

Let me now tell you about a project that we did a few years later,

그 후 몇년 후에 우리가 한 프로젝트에 대해서 말씀드리겠습니다.

그것은 개량형 캡차라고 말할 수 있는

which is sort of the next evolution of CAPTCHA.

리캡차라는 프로젝트였는데

This is a project that we call reCAPTCHA,

카네기 멜론 대학에서 시작했었고,

which is something that we started here at Carnegie Mellon,

그후에는 신생회사가 되었는데

then we turned it into a start-up company.

약 1년 반 전에

And then about a year and a half ago, Google actually acquired this company.

구글이 그 회사를 인수했죠.

이 프로젝트가 어떤 움직임을 시작했는지 말씀드리죠.

Let me tell you what this project started.

이 프로젝트는 다음과 같은 이유로 시작했습니다.

This project started from the following realization:

매일 약 2억 개의 캡차가

It turns out that approximately 200 million CAPTCHAs

전 세계적으로 입력되지요.

are typed everyday by people around the world.

When I first heard this, I was quite proud of myself.

제가 이사실을 처음 들었을 때 저는 매우 자랑스러웠지요.

"내 연구가 미친 영향력을 봐라!" 하며 좋아했어요.

I thought, look at the impact my research has had.

하지만 저는 좀 미안한 생각이 들기 시작했습니다.

But then I started feeling bad.

사람들이 캡차 문자열을 입력할 때마다

Here's the thing: each time you type a CAPTCHA,

약 10초 정도의 시간을 낭비하게 됩니다.

essentially, you waste 10 seconds of your time.

And if you multiply that by 200 million,

그 시간을 2억으로 곱하면

you get that humanity is wasting about 500,000 hours every day

우리는 전체적으로 이 짜증나는 문자열을 입력하기 위해

typing these annoying CAPTCHAs.

매일 50만 시간을 낭비하고 있다는 결론이 나옵니다.

(Laughter)

그래서 좀 미안하다는 생각을 했어요.

So then I started feeling bad.

(Laughter)

(웃음)

And then I started thinking, of course, we can't just get rid of CAPTCHAs,

그런데 웹페이지의 보안이 캡차에 의존하기 때문에

캡차를 그냥 버릴 수도 없지요

because the security of the web depends on them.

저는 그래서 캡차를 입력하는 시간을 인류를 위해

But then I started thinking, can we use this effort

for something that is good for humanity?

좋은 일을 하는데 쓸수 있을까 생각했죠.

So see, here's the thing.

자, 이런 생각을 해 보세요...

While you're typing a CAPTCHA, during those 10 seconds,

여러분이 10초 동안 캡차 문자열을 입력할 때

여러분의 뇌는 매우 어려운 일을 하고 있죠.

your brain is doing something amazing.

Your brain is doing something that computers cannot yet do.

컴퓨터는 아직 그런 일을 못합니다.

어떻게 하면 여러분이 그 10초 동안 어떤 유용한 일을

So can we get you to do useful work for those 10 seconds?

할 수 있게 저희들이 도와드릴 수 있을까요? 다시 말하면,

Is there some humongous problem that we cannot yet get computers to solve,

아직까지 컴퓨터가 풀지 못하는 어떤 거창한 문제를 찾아

그것을 10초 단위의 작은 작업단위로 쪼개서

yet we can split into tiny 10-second chunks

such that each time somebody solves a CAPTCHA,

사람들이 캡차 질문에 답을 할때 마다 그 문제의

작은 부분을 해결하게 만드는 것이 가능할까요?

they solve a little bit of this problem?

그 질문에 대한 답은 "예" 이며 우리가 지금 하는 일이 바로 그겁니다.

And the answer to that is "yes," and this is what we're doing now.

여러분이 모르실지는 모르지만 요즘은 캡차 문자를 입력할 때

Nowadays, while you're typing a CAPTCHA,

사람이 캡차 입력을 한다는 것을 증명할 뿐만이 아니라

not only are you authenticating yourself as a human,

저희들이 종이책을 디지털화하는 일을 실지로 도와줍니다.

but in addition you're helping us to digitize books.

자, 그럼 제가 좀 더 자세히 설명드리겠습니다.

Let me explain how this works.

책들을 디지털화하는 프로젝트는 많이 있습니다.

There's a lot of projects trying to digitize books.

구글, 인터넷 아카이브, 아마존 그리고 지금은 킨들도

Google has one. The Internet Archive has one.

종이책을 디지털화 하려고 노력하고 있습니다.

Amazon, with the Kindle, is trying to digitize books.

이런 작업은 주로

Basically, the way this works is you start with an old book.

오래된 책으로 부터 시작됩니다.

You've seen those things, right?

그런것들 보셨죠? 책이라는 것 말이예요?

Like a book?

(웃음)

(Laughter)

So you start with a book and then you scan it.

처음에 하는 일은 책을 스캔하는 것이죠.

책을 스캔하는것은

Now, scanning a book

is like taking a digital photograph of every page.

책의 모든 페이지를 디지털 사진기로 찍는것과 비슷합니다.

그렇게 각 페이지의 이미지를 포착해서

It gives you an image for every page.

그 책에 담긴 텍스트의 모든 이미지를 얻는 거죠.

This is an image with text for every page of the book.

다음 과정은 컴퓨터가

The next step in the process is that the computer needs to be able

각 이미지에 있는 단어를 해독하는 것이지요.

to decipher the words in this image.

우리는 텍스트의 이미지를 읽으며

That's using a technology called OCR, for optical character recognition,

무슨 글이 써있는지 판독해 주는

which takes a picture of text

광학문자인식(OCR)이라는

and tries to figure out what text is in there.

기술을 이용합니다.

Now, the problem is that OCR is not perfect.

그런데 문제는 그 OCR 기술이 완벽하지 않습니다.

특히 잉크가 바래고, 페이지가 노랗게 변한

Especially for older books

where the ink has faded and the pages have turned yellow,

오래된 책은 OCR이

OCR cannot recognize a lot of the words.

많은 단어를 인식하지 못합니다.

For things that were written more than 50 years ago,

예를들어 50년이 넘은 책들은

컴퓨터가 대략 30%정도를 인식하지 못합니다.

the computer cannot recognize about 30 percent of the words.

그래서 우리가 지금 하고 있는 작업은

So now we're taking all of the words that the computer cannot recognize

컴퓨터가 인식하지 못하는 모든 단어들을 모아서

and we're getting people to read them for us

여러분이 인터넷상에서 캡챠 문자를 입력할 때

while they're typing a CAPTCHA on the Internet.

사람들이 그런 문자를 읽게 합니다.

그래서 다음에 여러분이 입력하는

So the next time you type a CAPTCHA, these words that you're typing

캡차 문자는 디지털화 하는 과정에서

are actually words from books that are being digitized

that the computer could not recognize.

컴퓨터가 인식하지 못했던 것이지요.

The reason we have two words nowadays instead of one

그런데 요즘엔 한단어 대신 두단어를 보여주는데

그중 하나는 컴퓨터가 디지털화하다가

is because one of the words

is a word that the system just got out of a book,

판독하지 못했던 단어를

보여주는 것이지요.

it didn't know what it was and it's going to present it to you.

그런데 컴퓨터는가 그 단어를 모르기 때문에 정답이 입력됐는지 모르죠.

But since it doesn't know the answer, it cannot grade it.

그래서 컴퓨터는 자기가 답을 아는 다른 단어를 하나 더

So we give you another word,

for which the system does know the answer.

화면에 보여줍니다.

We don't tell you which one's which and we say, please type both.

그리고는 그냥 두 단어를 모두 입력하라고 하지요.

그래서 컴퓨터가 이미 알고 있는 단어에 대해

And if you type the correct word

여러분이 정답을 입력하면,

for the one for which the system knows the answer,

여러분을 인간으로 인정하고

it assumes you are human

and it also gets some confidence that you typed the other word correctly.

다른 단어도 옳게 입력했을거라는 자신을 어느정도 갖게 돼죠.

만약 이런 과정을 10명의 다른 사람들에게 반복하고,

And if we repeat this process to 10 different people

10명 모두가 그 단어를 똑같이 읽으면

and they agree on what the new word is,

그 단어를 정확하게 디지털화 한 것으로 간주합니다.

then we get one more word digitized accurately.

캡차 시스템은 이렇게 작동합니다.

So this is how the system works.

약 3, 4년 전에 저희들이 이 시스템을 소개한 이후

And since we released it about three or four years ago,

많은 웹사이트가 시간을 낭비하던

a lot of websites have started switching from the old CAPTCHA,

구형 캡차 시스템으로 부터 책을 디지털화하는데

where people wasted their time,

도움을주는 신형 캡차 시스템으로 업그레이드 했지요.

to the new CAPTCHA where people are helping to digitize books.

예를들면, 티켓마스터도 업그레이드 했는데 그래서 거기서

So every time you buy tickets on Ticketmaster,

표를 살때마다 여러분은 책을 디지털화하는데 도움을 주게됩니다.

you help to digitize a book.

페이스북에서는 친구를 추가하거나 누군가를 찜할때 마다

Facebook: Every time you add a friend or poke somebody,

책을 디지털화하는데 도움을 주게 됩니다.

you help to digitize a book.

트위터와 약 35만개의 다른 사이트들도 신형 리캡차를 사용합니다.

Twitter and about 350,000 other sites are all using reCAPTCHA.

사실 리캡차 서비스를 이용하는 사이트가 많아서

And the number of sites that are using reCAPTCHA is so high

매일 디지털화되는 단어 수는 정말 엄청나게 많습니다.

that the number of words we're digitizing per day is really large.

일일 대략 1억개 정도가 되는데

It's about 100 million a day,

이 숫자는 연간 250만권의 책들에 해당하는 숫자이죠.

which is the equivalent of about two and a half million books a year.

이건 단순히 사람들이 인터넷상에서 리캡차 단어를

And this is all being done one word at a time

하나씩 입력해서 가능하게 된 것입니다.

by just people typing CAPTCHAs on the Internet.

(박수)

(Applause)

Now, of course,

물론,

since we're doing so many words per day,

우리가 매일 수많은 단어를 다루기 때문에

재미있는 일들이 벌어 질수도 있습니다.

funny things can happen.

This is especially true because now we're giving people

그런데 지금은 무작위로 선택된

영어 단어를 두개 나란히 보여주기 때문에

two randomly chosen English words next to each other.

재미있는 일들이 발생 할 수 있죠.

So funny things can happen.

그 일례로, 우리가 이 단어를 보여줬지요.

For example, we presented this word.

"Christians" 이라는 단어에는 전혀 문제가 없지요.

It's the word "Christians"; there's nothing wrong with it.

그런데 다른 무작위로 선택된 다른 단어를 보여줄때

But if you present it along with another randomly chosen word,

좋지 않은 일이 발생할 수 있지요.

bad things can happen.

이런거죠. "나쁜 기독교인"

So we get this.

[bad Christians]

더 나쁜 상황은 이 단어가

But it's even worse, because the website where we showed this

하나님의 왕국 단체라고 불리는 사이트에서 보여 줬다는거죠.

actually happened to be called The Embassy of the Kingdom of God.

(웃음)

(Laughter)

이런..

Oops.

(Laughter)

(웃음)

여기 또다른 나쁜예가 있습니다.

Here's another really bad one.

JohnEdwards.com

JohnEdwards.com

[Damn liberal]

(텍스트: 젠장할 자유당)

(Laughter)

(웃음)

그래서 우리는 매일 사람들에게 모욕을 줍니다.

So we keep on insulting people left and right everyday.

물론 모욕만 하는것은 아니죠.

Of course, we're not just insulting people.

캡차는 무작위로 선택된 두 개의 단어를 보여 주기 때문에

Here's the thing. Since we're presenting two randomly chosen words,

재미있는 일도 벌어집니다.

interesting things can happen.

So this actually has given rise to a really big Internet meme

리캡차는 수만명의 사람들이

즐기는 캡차 아트라고 하는

that tens of thousands of people have participated in,

매우 인기있는

인터넷 밈을 창출했지요.

which is called CAPTCHA art.

I'm sure some of you have heard about it.

캡차아트에 대해 들어보신 분들이 계시겠지요.

Here's how it works.

어떻게 하는건지 말씀드리죠.

Imagine you're using the Internet and you see a CAPTCHA

여러분이 인터넷을 사용하다가

that you think is somewhat peculiar,

흥미있는 캡차 문자를 보면

like this CAPTCHA.

이런 캡챠 말입니다 (텍스트: 보이지 않은 토스터)

[invisible toaster]

What you're supposed to do is you take a screenshot of it.

그 화면을 캡쳐하는것입니다.

그리고는 물론 캡챠 문자도 입력합니다.

Then of course, you fill out the CAPTCHA because you help us digitize a book.

왜냐하면 책을 디지털화하는 것을 도와야 하니까요.

그리구 나서 앞서 포착한 스크린 숏에

But first you take a screenshot

and then you draw something that is related to it.

관련되는 그림을 그리는 거죠.

(웃음)

(Laughter)

That's how it works.

이렇게 작동하는 거죠.

(Laughter)

There are tens of thousands of these.

수만개의 이런 캡처가 있죠.

Some of them are very cute.

어떤 것은 귀엽죠. (텍스트: 꽉 잡아)

[clenched it]

(웃음)

(Laughter)

어떤것은 더 재밌습니다.

Some of them are funnier.

"취한 설립자들"

[stoned Founders]

(Laughter)

(웃음)

And some of them, like paleontological shvisle ...

그리고

"paleontological shvisle" 같은 것에는

(Laughter)

Snoop Dogg의 사진이 나타나기도 합니다.

they contain Snoop Dogg.

(Laughter)

(웃음)

OK, so this is my favorite number of reCAPTCHA.

자, 이것은 제가 좋아하는 리캡차 숫자입니다.

이것은 전 프로젝에서 제가 좋아하는 부분입니다.

So this is the favorite thing that I like about this whole project.

이 숫자는 리캡차를 통해 최소한 한개의 단어라도

This is the number of distinct people

디지털화하도록 도와준 각 사람들의 총 숫자입니다.

that have helped us digitize at least one word out of a book through reCAPTCHA:

전 세계 인구의 10%가 약간 넘는

750 million, a little over 10 percent of the world's population,

7억 5천만명이 인간의 지식을

has helped us digitize human knowledge.

디지털화할 수 있게 우리를 도와주었습니다.

And it is numbers like these that motivate my research agenda.

이와같은 거창한 숫자는 저를 격려해 줍니다.

So the question that motivates my research is the following:

이 숫자가 제 연구에 용기를 주는 이유는 다음과 같습니다.

인류 역사상 대규모의 사람들이

If you look at humanity's large-scale achievements,

협력하여 지금까지 성취한

these really big things

that humanity has gotten together and done historically --

거창한 업적들을 살펴보면 --

like, for example, building the pyramids of Egypt

예를들면, 이집트의 피라미드,

or the Panama Canal

파나마 운하,

or putting a man on the Moon --

또는 인류의 달착륙 등을 보면

there is a curious fact about them,

특이한 공통된 사실이 하나 있는데 그것은

and it is that they were all done with about the same number of people.

모두 비슷한 수의 사람들이 협력해서 달성했다는 겁니다.

그런데 각 경우에 약 10만 명이 일했다는 것은 참 신기합니다.

It's weird; they were all done with about 100,000 people.

인터넷 시대 이전에는 10만 명 이상의 임금을 지불하는 것은

And the reason for that is because, before the Internet,

고사하고 그들을 관리하는 것이

coordinating more than 100,000 people,

사실상 불가능했지요.

let alone paying them, was essentially impossible.

하지만 지금은 인터넷을 사용해 제가 보여드린 것처럼

But now with the Internet, I've just shown you a project

7억5천만 명의 사람들이 인간의 지식을

where we've gotten 750 million people to help us digitize human knowledge.

디지털화하기 위해서 저희를 돕고 있습니다.

그래서 제 연구에 용기를 주는 것은

So the question that motivates my research is,

우리가 10만 명의 노력으로 사람을 달에 보낼 수 있다면,

if we can put a man on the Moon with 100,000,

what can we do with 100 million?

1억명의 사람으로는 무엇이 가능하겠냐는 것이죠.

So based on this question,

그래서 이 질문을 기반으로,

we've had a lot of different projects that we've been working on.

저희는 여러 가지 프로젝트를 진행하고 있습니다.

그중 제가 가장 좋아하는 프로젝트에 대해 말씀드리지요.

Let me tell you about one that I'm most excited about.

This is something that we've been semiquietly working on

지난 일년반 동안 저희들이

조용히 진행해 온 일입니다.

for the last year and a half or so.

아직 공식적으로 발표되지 않은 듀오링고라는 프로젝트죠.

It hasn't yet been launched. It's called Duolingo.

아직 공개되지 않았으니.. 쉬~~ 비밀입니다.

Since it hasn't been launched, shhh!

(웃음)

(Laughter)

Yeah, I can trust you'll do that.

저는 여러분이 비밀을 지켜주리라 믿습니다.

이프로젝트는 다음과 같이 시직됐지요.

So this is the project. Here's how it started.

이 프로젝트는 제가 세버린 해커라는 제 대학원 학생에게 던진

It started with me posing a question to my graduate student, Severin Hacker.

질문으로 부터 시작했지요.

그래요. 이게 세버린 해커입니다.

OK, that's Severin Hacker.

제가 그 학생에게 그 질문을 던졌죠.

So I posed the question to my graduate student.

녜, 여러분이 제말을 옳게 들으셨어요.

By the way, you did hear me correctly; his last name is Hacker.

이 학생의 성이 정말로 해커(Hacker) 예요.

(Laughter)

하여튼 제가 그에게 질문을 던졌지요.

So I posed this question to him: How can we get 100 million people

어떻게하면 1억명의 사람이 모든 웹페이지를 모든 주요 언어로,

translating the web into every major language for free?

그리고 무료로 번역을 하도록 만들 수 있을까?

자, 이 질문에 대해서 할 말들이 많이 있습니다.

There's a lot of things to say about this question.

현재 웹은

First of all, translating the web.

여러 언어로 갈려져 있습니다.

Right now, the web is partitioned into multiple languages.

대부분의 페이지는 영어로 되어 있구요.

A large fraction of it is in English.

영어를 모르면 영어 페이지에 접할 수가 없지요.

If you don't know English, you can't access it.

하지만 다른 언어로된 웹페이지도 많이 있지요.

But there's large fractions in other different languages,

물론 그 언어를 모르면 그 웹페이지를 읽을 수 없지요.

and if you don't know them, you can't access it.

그래서 저는 웹의 전체 또는 최소한 일부라도

So I would like to translate all of the web,

or at least most of it, into every major language.

모든 주요 언어로 번역하고 싶습니다.

바로 그게 제가 하고 싶은 일입니다.

That's what I would like to do.

Now, some of you may say, why can't we use computers to translate?

어떤분은 왜 컴퓨터로 번역을 하지 못하냐고 물으실지 모르죠.

왜 기계번역을 사용 할 수 없을까요?

Machine translation is starting to translate

요즘 기계번역한 문장들이 가끔 눈에 뜨입니다.

some sentences here and there.

그런데 웹 전체를 기계로 번역할 수 있을가요?

Why can't we use it to translate the web?

문제는 아직도 기계번역의 질이 낮다는 것입니다.

The problem with that is it's not yet good enough

아마 앞으로 15 내지 20년 까지는 그럴 겁니다.

and it probably won't be for the next 15 to 20 years.

기계번역에는 오역이 많이 있습니다.

It makes a lot of mistakes. Even when it doesn't,

기계가 한 번역이 오역이 아니더라도

since it makes so many mistakes, you don't know whether to trust it or not.

일반적으로 워낙 오역이 많기 때문에 믿지 못하죠.

기계번역의 일례를

So let me show you an example

of something that was translated with a machine.

보여드리죠.

이 글은 어떤 포럼에 올라온 글입니다.

Actually, it was a forum post.

It was somebody who was trying to ask a question about JavaScript.

어떤분이 자바스크립트에 대해 질문하는 글이 었지요.

It was translated from Japanese into English.

일본어를 영어로 번역한 것입니다.

So I'll just let you read.

한번 읽어보세요.

This person starts apologizing

그는 질문을 하기에 앞서 그의 질문을

for the fact that it's translated with a computer.

컴퓨터로 번역한 것을 먼저 사과합니다.

So the next sentence is going to be the preamble to the question.

그 다음 문장은 그의 질문의 서두니까

뭐를 설명하는 거죠.

So he's just explaining something.

이 질문은 자바스크립트에 대한 것이라것을 명심하세요.

Remember, it's a question about JavaScript.

[At often, the goat-time install a error is vomit.]

(텍스트: 종종 염소시간에 에러를 설치하는것은 토하는것이다)

(Laughter)

(웃음)

Then comes the first part of the question.

그리고 질문의 첫번째 부분이 나옵니다.

[How many times like the wind, a pole, and the dragon?]

(텍스트: 얼마나 자주 바람, 막대기, 용처럼 ?)

(Laughter)

(웃음)

그리고 이 질문 중 제가 좋아하는 부분이 나옵니다.

Then comes my favorite part of the question.

[This insult to father's stones?]

(텍스트: 이것 아버지의 돌을 모욕한다?)

(Laughter)

(웃음)

그리고 이 질문 전체중 제가 좋아하는 마지막 부분이 나옵니다.

And then comes the ending,

which is my favorite part of the whole thing.

(텍스트: 여러분의 어리석음을 사과하세요. 많이 감사드립니다.)

[Please apologize for your stupidity. There are a many thank you.]

(Laughter)

(웃음)

OK, so computer translation, not yet good enough.

자, 컴퓨터 번역은 아직 질이 문제입니다.

이제 다시 원래 질문으로 돌아가죠.

So back to the question.

우리는 웹 전체를 번역할 사람들이 필요합니다.

So we need people to translate the whole web.

그럼 여러분은 번역가에게 돈을 주고

So now the next question you may have is,

번역을 시키면 되지 않겠냐고 물으실지 모르죠.

well, why can't we just pay people to do this?

전문 번역가에게 돈을 주고 웹 전체를 번역 할 수 있겠지요.

We could pay professional translators to translate the whole web.

그렇게 할 수 있어요.

We could do that.

Unfortunately, it would be extremely expensive.

하지만 불행히도 비용이 무지막지하게 들어갑니다.

For example, translating a tiny fraction of the whole web, Wikipedia,

예를들어, 위키피디아 같은 웹 전체의 아주 작은 부분을

스페인어로 번역하려면,

into one other language, Spanish.

OK? Wikipedia exists in Spanish,

물론 스페인어 위키피디아가 있지만,

but it's very small compared to the size of English.

영어페이지에 비하면 매우 작은 분량입니다.

영어판의 약 20% 정도지요.

It's about 20 percent of the size of English.

나머지 80%를 스페인어로 번역을 하려면

If we wanted to translate the other 80 percent into Spanish,

학대받는 정도로 임금이 저렴한 국가로

it would cost at least 50 million dollars --

아웃소싱하더라도 약 5천만달러가 들겁니다.

and this is even at the most exploited, outsourcing country out there.

웹 전체를 번역하려면 엄청난 돈이 들겠지요.

So it would be very expensive.

우리는 모든 웹페이지를 모든 주요 언어로,

So what we want to do is, we want to get 100 million people

그리고 무료로 번역해 줄

translating the web into every major language for free.

1억명 정도의 사람이 필요합니다.

자, 이런식으로 일을 하려면

If this is what you want to do, you quickly realize

두 개의 큰 문제가 있다는 것을

you're going to run into two big hurdles, two big obstacles.

금방 알수 있습니다.

The first one is a lack of bilinguals.

첫번째는 이중언어 구사자들의 부족이죠.

So I don't even know

웹을 사용하는 사람중 우리의 번역을

if there exists 100 million people out there using the web

도와줄 수 있을 정도로 이중언어를 잘아는 사람이

who are bilingual enough to help us translate.

1억명 정도가 되는가도 의문이죠.

이건 큰 문제입니다.

That's a big problem.

The other problem you're going to run into is a lack of motivation.

두번째는 동기와 의욕 문제입니다.

웹을 무료로 번역하도록 어떻게

How are we going to motivate people to actually translate the web for free?

사람들에게 동기와 의욕을 줄 수 있을까요?

번역을 하려면 보통 돈을 지불해야 하죠.

Normally, you have to pay people to do this.

So how are we going to motivate them to do it for free?

그런데 어떻게 하면 무료로 번역을 하게 만들 수 있을까요?

애당초에 우리는 이 두가지 문제에 걸렸었지요.

When we were starting to think about this, we were blocked by these two things.

그런데 우리는 한가지 해결책으로

But then we realized, there's a way

이 두 문제를 동시에 해결수 있다는 것을 깨달았지요.

to solve both these problems with the same solution.

일석이조의 방법을 찾은거죠.

To kill two birds with one stone.

그것은 번역 작업을 수백만명의 사람들이

And that is to transform language translation

into something that millions of people want to do

원하는 언어교육으로 탈바꿈 시키는 것인데

and that also helps with the problem of lack of bilinguals,

그렇게 하면 이중언어 구사자가 부족한 문제도

and that is language education.

해결할 수 있죠.

So it turns out that today,

현재 전세계에서 외국어를

there are over 1.2 billion people learning a foreign language.

배우고 있는 사람은 12억명이 넘습니다.

사람들은 정말 외국어를 배우고 싶어합니다.

People really want to learn a foreign language.

이것은 단순히 학교에서 배우라고 그래서가 아니지요.

And it's not just because they're being forced to do so in school.

예를들어, 미국만 보더라도,

In the US alone, there are over five million people

외국어 교육 소프트웨어에를 살려고 500달러 이상을

who have paid over $500 for software to learn a new language.

지불한 사람이 500만 명이 넘습니다.

사람들은 정말로 새로운 외국어를 배우기를 원합니다.

So people really want to learn a new language.

그래서 저희들은 지난 일년반 동안 듀오링고라는

So what we've been working on for the last year and a half

웹사이트를 개발하고 있습니다.

is a new website -- it's called Duolingo --

우리의 기본 아이디어는 사람들이 웹을 번역하면서

where the basic idea is people learn a new language for free

while simultaneously translating the web.

무료로 외국어를 배우게 하자는거죠.

간단히 말하면 번역을 하며 외국어를 배우게 하는거죠.

And so basically, they're learning by doing.

우리는 초보자에게는

So the way this works

is whenever you're a just a beginner, we give you very simple sentences.

매우 간단한 문장을 주지요.

웹 페이지에는 물론 간단한 문장들이 많이 있지요.

There's a lot of very simple sentences on the web.

우리는 매우 간단한 문장과

We give you very simple sentences along with what each word means.

각 단어의 의미를 보여주지요.

And as you translate them

그러면 다른 사람들이 번역한 것을 보고 번역을 하면서

and as you see how other people translate them,

언어를 배울 수 있지요.

you start learning the language.

그리고 외국어 수준이 올라갈 수록

And as you get more advanced,

we give you more complex sentences to translate.

우리는 번역하기 더 복잡한 문장들을 보내죠.

But at all times, you're learning by doing.

계속해서 실지로 번역을 하면서 배우는 거죠.

Now, the crazy thing about this method is that it actually really works.

그런데 히안한 것은 이 방법이 외국어를 배우는데

매우 효과적이라는 겁니다.

People are really learning a language.

사람들이 이런 방법을 사용해서 정말로 외국어를 배웁니다.

We're mostly done building it and now we're testing it.

우리는 이 시스템을 거의 완성했고 지금은 테스트중이죠.

듀오링고를 통해 정말로 외국어를 배울 수 있습니다.

People really can learn a language with it.

듀오링고의 성과는 일류 외국어 학습 소프트웨어와 비등합니다.

And they learn it about as well as the leading language learning software.

그래서 사람들은 정말로 언어를 배울 수 있죠.

So people really do learn a language.

듀오링고는 다른 방법에 못지 않게

And not only do they learn it as well, but actually it's more interesting.

외국어를 쉽게 배울 있수 있을 뿐만아니라

실제 컨텐츠를 사용하기 때문에 더 흥미가 있지요.

Because with Duolingo, people are learning with real content.

꾸며서 만든 문장과는 달리

As opposed to learning with made-up sentences,

실제 컨텐츠를 사용하니까 본질적으로 더 흥미가 있지요.

people are learning with real content, which is inherently interesting.

그래서 사람들은 정말로 외국어를 배우게 되지요.

So people really do learn a language.

하지만 더욱 놀랄만한 것은,

But perhaps more surprisingly,

우리의 사이트에서 얻어낸 번역물들은

the translations that we get from people using the site,

even though they're just beginners,

초보자의 번역도

the translations that we get

전문 번역가의 번역물 만큼

are as accurate as those of professional language translators,

정확하다는 것입니다.

which is very surprising.

한가지 예를 보여드리지요.

So let me show you one example.

This is a sentence that was translated from German into English.

이 문장은 독일어를 영어로 번역한 것입니다.

윗부분은 독일어입니다.

The top is the German. The middle is an English translation

중간 부분은 단어당 20센트를 받던

that was done by a professional translator

영문 전문 번역가가

who we paid 20 cents a word for this translation.

번역한 문장입니다.

그리고 밑 부분은 듀오링고 서비스를

And the bottom is a translation by users of Duolingo,

사용하기 전에는 독일어를 전혀 몰랐던

none of whom knew any German before they started using the site.

듀오링고 사용자가 번역한 문장입니다.

If you can see, it's pretty much perfect.

보시듯이 거의 완벽한 번역이라고 할 수 있죠.

Of course, we play a trick here

물론 우리는 전문 번역가의 수준에

to make the translations as good as professional language translators.

도달하기 위해 약간의 속임수를 쓰죠.

우리는 전문 번역가 수준에 도달하도록

We combine the translations of multiple beginners

여러 초보자자들의 번역을 합치지요.

to get the quality of a single professional translator.

Now, even though we're combining the translations,

우리가 여러 사람들의 번역을 합친다고 해도

the site actually can translate pretty fast.

듀오링고는 꽤 빨리 번역을 할 수 있습니다.

제가 보여드리죠.

So let me show you,

this is our estimates of how fast we could translate Wikipedia

이 슬라이드는 영문 위키피디아를 스페인어로

얼마나 빨리 번역 할 수 있는지를 보여주는 예측 수치입니다.

from English into Spanish.

Remember, this is 50 million dollars' worth of value.

이건 5천만달러에 해당하는 외국어 교육 시스템이라는 것을 기억하세요.

So if we wanted to translate Wikipedia into Spanish,

위키피디아를 스페인어로 번역한다면,

듀오링고는 약 10만 명의 유저가 도와주면 5주 안에 할 수 있지요.

we could do it in five weeks with 100,000 active users.

그리고 백만 명이 도와주면 80시간 이내에 할 수 있습니다.

And we could do it in about 80 hours with a million active users.

저희가 지금까지 해온 모든 프로젝트에는 모두 수백만명의

Since all the projects my group has worked on so far

have gotten millions of users,

유저가 있었으니까 듀오링고 프로젝트를 사용하면

we're hopeful that we'll be able to translate extremely fast.

정말로 빨리 번역을 할 수 있을 겁니다.

이제 제가 듀오링코에 대해 가장 기쁘게 생각하는 것은

Now, the thing that I'm most excited about with Duolingo

언어교육에 대해 공정한 사업모델을 제공한다는 점입니다.

is I think this provides a fair business model for language education.

바로 이런것이죠.

So here's the thing:

현재의 언어교육 모델은

The current business model for language education

학생이 비용을 지불하는 것인데,

is the student pays,

and in particular, the student pays Rosetta Stone 500 dollars.

특히 학생들이 로제타스톤에 500달러를 주는 것이지요.

(웃음)

(Laughter)

그게 현재 사업모델이죠.

That's the current business model.

이런 사업모델의 문제점은

The problem with this business model

전 세계 인구의 95%는 500달러를 가지고 있지 않다는 점입니다.

is that 95 percent of the world's population doesn't have 500 dollars.

그래서 가난한 사람들에게는 매우 불공정한 모델입니다.

So it's extremely unfair towards the poor.

이것은 부자들에게 편향된 사업모델이지요.

This is totally biased towards the rich.

자 보시죠, 듀오링고에서는,

Now, see, in Duolingo,

because while you learn, you're actually creating value,

사용자들이 배우면서 번역이라는

가치를 창조하게 됩니다.

you're translating stuff --

which, for example, we could charge somebody for translations,

예를들면, 누구에게 번역료를 과금할 수 도 있다는 것이죠.

so this is how we could monetize this.

즉, 이런식으로 돈을 벌 수도 있다는 말이지요.

Since people are creating value while they're learning,

듀오링고 유저들은 배우면서 가치를 창조하기 때문에

돈을 지불 할 필요가 없죠. 이미 시간으로 지불하니까요.

they don't have to pay with their money, they pay with their time.

그런데 여기서 기가 막히게 좋은 것은 유저들이 시간으로

But the magical thing here

is that is time that would have had to have been spent anyways

교육비를 내지만 그시간은 어차피 언어를 배우는데

소비해야 하는 시간이라는 거죠.

learning the language.

So the nice thing about Duolingo

그래서 듀오링고의 정말로 좋은 점은 가난한 사람들을

is, I think, it provides a fair business model --

차별하지 않는 공평한 사업모델을 제공한다는 것입니다.

one that doesn't discriminate against poor people.

이게 그 사이트입니다. 감사합니다.

So here's the site. Thank you.

(박수)

(Applause)

이것이 듀오링고 사이트입니다.

We haven't yet launched,

아직 공식으로 발표하지는 않았지요.

but if you go there, you can sign up to be part of our private beta,

하지만 그 사이트에 가보면, 베타 서비스에 가입 할 수 있는데,

which is probably going to start in three or four weeks.

이 사이트는 아마도 3, 4주내로 작업을 시작 할 것입니다.

듀오링고 사이트는 아직 공식으로 발표되지 않았습니다.

We haven't yet launched it.

By the way, I'm the one talking here,

여기서 제가 혼자 듀오링고에 대해 말하고 있지만

but Duolingo is the work of a really awesome team,

듀오링고는 다음을 포함한 정말로 훌륭한 팀의 협력작입니다.

some of whom are here. So thank you.

감사합니다.

(Applause)

(박수)