Meta의 SeamlessM4T 통합적 다중양식 번역 모델

1. 통합 번역 시스템의 패러다임 전환

1.1 기존 계단식(Cascaded) 번역 시스템의 한계

전통적인 음성-음성 번역(Speech-to-Speech Translation, S2ST) 기술은 독립적으로 개발된 여러 하위 시스템을 순차적으로 연결하는 계단식(cascaded) 구조에 깊이 의존해왔다. 이 구조는 일반적으로 자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)을 통해 입력 음성을 텍스트로 변환하고, 기계 번역(Machine Translation, MT) 시스템이 이 텍스트를 목표 언어로 번역한 후, 마지막으로 음성 합성(Text-to-Speech, TTS) 시스템이 번역된 텍스트를 음성으로 변환하는 다단계 과정을 거친다.1

이러한 접근법은 각 구성 요소를 모듈화하여 독립적으로 개발하고 최적화할 수 있다는 장점이 있었으나, 근본적인 한계를 내포하고 있었다. 가장 치명적인 문제는 오류 전파(Error Propagation) 현상이다.2 ASR 단계에서 발생한 작은 오인식은 MT 시스템에 잘못된 입력으로 전달되어 번역 오류를 증폭시키고, 이는 결국 TTS 시스템을 통해 부자연스럽거나 완전히 왜곡된 음성 출력으로 이어진다. 각 시스템이 서로 다른 데이터셋으로 학습되어 발생하는 도메인 불일치(Domain Mismatch) 문제 또한 전체적인 번역 품질을 저하시키는 주요 원인으로 작용했다.2 더불어, 여러 시스템을 순차적으로 거치는 과정에서 발생하는 누적 **지연 시간(Latency)**은 실시간 소통을 거의 불가능하게 만들었으며, 이는 확장 가능하고 성능이 뛰어난 통합 음성 번역 시스템의 등장을 가로막는 본질적인 장벽이었다.4

1.2 SeamlessM4T의 비전: 단일 통합 모델(Unified Model)의 등장

Meta AI는 이러한 계단식 접근법의 한계를 근본적으로 해결하기 위해 설계된 **단일 통합 모델(Unified Model)**인 SeamlessM4T(Massively Multilingual and Multimodal Machine Translation)를 제시했다.4 SeamlessM4T는 음성-음성 번역(S2ST), 음성-텍스트 번역(S2TT), 텍스트-음성 번역(T2ST), 텍스트-텍스트 번역(T2TT), 그리고 자동 음성 인식(ASR)에 이르는 다섯 가지 핵심 번역 및 인식 작업을 별도의 모델이 아닌 단 하나의 신경망 내에서 처리한다.7

이러한 통합적 설계는 중간 단계에서 텍스트 변환 시 발생할 수 있는 정보 손실이나 오류 전파의 가능성을 원천적으로 차단한다. 또한, 다양한 양식(modality)과 작업을 동시에 학습함으로써 모델이 더욱 풍부하고 일반화된 언어 표현을 학습하도록 유도하여 전반적인 효율성과 성능을 극대화하는 것을 목표로 한다. 약 100개의 언어를 아우르는 대규모 다중언어 및 다중양식 지원을 통해, SeamlessM4T는 공상과학 소설에 등장하는 ’바벨 피시(Babel Fish)’와 같은 보편적 번역기의 실현을 위한 핵심 기술적 토대를 마련하고자 하는 비전을 담고 있다.1

SeamlessM4T의 등장은 단순히 기존 모델의 성능을 개선한 것을 넘어, 음성 번역 연구 및 개발의 패러다임을 근본적으로 전환시켰다. 과거의 연구가 ASR, MT, TTS 각 모듈의 성능을 개별적으로 향상시키는 ’컴포넌트 최적화’에 집중했다면, SeamlessM4T는 음성 파형 입력부터 번역된 음성 파형 출력까지의 전 과정을 하나의 미분 가능한(differentiable) 함수로 간주하여 ’엔드투엔드 시스템 최적화’를 추구한다. 이러한 접근은 입력 음성이 가진 운율이나 감정과 같은 미묘한 뉘앙스가 중간 텍스트 표현 단계에서 소실되지 않고 최종 음성 출력에까지 보존될 수 있는 가능성을 열어주었다. 따라서 SeamlessM4T는 여러 기능을 단순히 결합한 모델이 아니라, 다중양식 데이터 간의 복잡한 상호작용을 단일 모델 내에서 직접 학습함으로써 질적으로 다른 차원의 번역 품질을 목표로 하는 철학적 전환을 상징한다.

1.3 안내서의 구조와 목표

본 안내서는 Meta의 SeamlessM4T가 제시하는 기술적 혁신을 심층적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 2장에서는 모델의 핵심 아키텍처를 구성 요소별로 상세히 분해하여 작동 원리를 탐구하고, 3장에서는 모델이 제공하는 구체적인 기능과 언어 지원 범위를 명시한다. 4장에서는 주요 벤치마크 결과를 바탕으로 기존 최첨단 모델들과의 성능을 객관적으로 비교 평가한다. 5장에서는 SeamlessM4T를 기반으로 파생된 SeamlessExpressive와 SeamlessStreaming 모델을 포함한 확장 생태계를 조망한다. 6장에서는 독성 발현 완화, 편향성 분석 등 책임감 있는 AI를 구현하기 위한 노력을 살펴보고, 7장에서는 개발자들이 실제로 모델을 활용할 수 있는 실용적인 가이드를 제시한다. 마지막으로 8장에서는 SeamlessM4T의 기술적 성과와 한계를 종합하고 향후 전망을 논하며 결론을 맺는다.

2. SeamlessM4T 모델 아키텍처 심층 분석

2.1 핵심 구성 요소: 음성과 텍스트의 융합

SeamlessM4T의 아키텍처는 음성과 텍스트라는 이질적인 양식을 효과적으로 처리하고 융합하기 위해 설계된 네 가지 핵심 구성 요소(building blocks)의 유기적인 결합체이다.2

2.1.1 음성 인코더 (Speech Encoder): w2v-BERT 2.0

음성 입력을 처리하는 중추는 w2v-BERT 2.0 음성 인코더이다. 이 인코더는 대규모의 레이블 없는(unlabeled) 음성 데이터를 활용한 자기지도학습(Self-supervised learning) 방식으로 사전 학습되었다. v1 모델은 100만 시간의 데이터로 학습되었으며, v2 모델은 이를 450만 시간으로 대폭 확장하여 성능을 개선했다.4 Conformer 아키텍처를 기반으로 하는 이 인코더는 다양한 언어의 음성에서 보편적으로 나타나는 음향적 특징과 의미적 표현을 추출하는 역할을 수행한다.13 이러한 자기지도학습 방식은 특정 언어에 대한 레이블링된 데이터가 부족한 저자원 언어(low-resource languages)에 대해서도 강력한 일반화 성능을 발휘하는 데 결정적인 기여를 한다.14 한편, 음성 인코더가 출력하는 음향 특징 시퀀스는 길이가 매우 길고 가변적이므로, 이를 텍스트 디코더가 처리하는 고정된 토큰 시퀀스 길이와 맞추기 위해 **길이 어댑터(Length Adaptor)**라는 모듈이 추가로 사용된다.3

2.1.2 텍스트 인코더 및 디코더 (Text Encoder/Decoder): NLLB 기반

텍스트 처리 부분은 Meta의 선행 연구이자 200개 이상의 언어를 지원하는 대규모 다국어 번역 모델인 NLLB(No Language Left Behind)의 인코더와 디코더 아키텍처를 기반으로 한다.3 이 구성 요소는 약 100개 언어의 텍스트를 깊이 이해하고 자연스러운 문장을 생성하는 강력한 다국어 처리 능력을 제공하며, 이는 SeamlessM4T의 텍스트-텍스트 번역(T2TT) 작업의 근간을 이룬다.14 또한, 이미 방대한 텍스트 데이터로 사전 학습된 NLLB의 풍부한 언어적 지식은 음성 번역 작업으로 효과적으로 전이되어, 음성 데이터만으로는 학습하기 어려운 복잡한 문법 및 의미 관계를 모델이 파악하도록 돕는다.3

2.1.3 음성 합성의 핵심: T2U와 HiFi-GAN 보코더

음성 출력을 생성하기 위해 SeamlessM4T는 두 단계의 독창적인 접근법을 사용한다.

첫째, T2U(Text-to-Unit) 모델은 번역된 텍스트를 직접 음성 파형으로 변환하는 대신, 중간 단계의 표현인 이산 음향 단위(Discrete Acoustic Units) 시퀀스로 변환하는 역할을 한다.2 이 음향 단위는 음소와 유사한 개념으로, 연속적인 음성 신호를 양자화한 이산적인 코드들의 나열이다. 이 접근법은 복잡한 음성-음성 번역(S2ST) 문제를 ’음성-단위 번역(Speech-to-Unit Translation, S2UT)’과 ’단위-음성 변환(Unit-to-Speech, U2S)’이라는 두 개의 하위 문제로 분해하여 모델이 각 단계를 더 효과적으로 학습하도록 돕는다.3

둘째, **다국어 HiFi-GAN 보코더(Multilingual HiFi-GAN Vocoder)**는 T2U 모델이 생성한 이산 음향 단위 시퀀스를 입력받아 최종적으로 사람이 들을 수 있는 자연스러운 음성 파형으로 합성한다.3 이 보코더는 언어별 고유의 음향적 특성(예: 발음, 억양)을 정교하게 모델링하기 위해 언어 임베딩을 조건으로 받아 합성 과정에 반영한다.3

2.2 UnitY 아키텍처: 다중 작업을 위한 통합 프레임워크

UnitY 아키텍처는 앞서 설명한 핵심 구성 요소들을 통합하여 음성과 텍스트 입력을 받아 텍스트 또는 음성 출력을 생성할 수 있도록 설계된 다중 작업 프레임워크이다.2 그 작동 방식은 크게 두 단계로 나뉜다.

• 1단계 (Pass 1) - X2T (Speech/Text to Text): 입력이 음성일 경우 w2v-BERT 2.0 음성 인코더를, 텍스트일 경우 NLLB 텍스트 인코더를 통과한다. 이 두 인코더의 출력은 공통된 NLLB 텍스트 디코더로 전달되어, 입력 양식에 관계없이 목표 언어의 텍스트를 생성한다.1 이 단계를 통해 S2TT, T2TT, ASR 작업이 수행된다.

• 2단계 (Pass 2) - T2U (Text to Unit): 음성 출력이 필요한 작업(S2ST, T2ST)의 경우, 1단계에서 생성된 텍스트가 T2U 모델의 입력으로 사용된다. T2U 모델은 이 텍스트를 이산 음향 단위 시퀀스로 변환하고, 최종적으로 HiFi-GAN 보코더가 이를 음성으로 합성한다.2

이러한 2단계 접근법은 음성 신호를 직접 다른 언어의 음성 신호로 매핑하는 것의 엄청난 복잡성을 회피하면서, 중간에 텍스트라는 강력하고 구조화된 의미 표현을 활용하여 번역의 정확성과 안정성을 높이는 매우 효과적인 전략이다.2

UnitY 아키텍처에서 ‘텍스트’ 중간 표현은 단순한 정보 전달 매체를 넘어선다. 이는 다중양식 학습을 위한 일종의 ’공통 의미 공간(Shared Semantic Space)’이자 정보의 ’병목(Bottleneck)’으로 기능한다. 음성과 텍스트라는 표면적으로 매우 다른 양식의 정보가 모두 텍스트라는 공통의 형식으로 변환되는 과정에서 1, 입력 신호의 핵심적인 ’의미’만이 이 병목을 통과하고, 화자의 목소리 톤이나 배경 소음과 같은 비의미적 정보는 자연스럽게 걸러진다. 이는 번역의 의미적 정확성을 높이는 데 기여한다. 동시에, 이 텍스트 공간은 음성 인코더와 텍스트 인코더가 추출한 의미 정보가 만나는 접점이 된다. 이러한 구조는 데이터 효율성을 극적으로 향상시킨다. 예를 들어, ‘한국어 음성 → 영어 텍스트’ 번역 데이터가 부족하더라도, ‘한국어 음성 → 한국어 텍스트’ ASR 데이터와 ‘한국어 텍스트 → 영어 텍스트’ MT 데이터가 풍부하다면, 모델은 이 공통 의미 공간을 매개로 하여 간접적으로 번역을 학습할 수 있다. 이는 저자원 언어의 번역 성능을 끌어올리는 데 결정적인 역할을 한다.12

2.3 SeamlessM4T v2와 UnitY2로의 진화

SeamlessM4T v2는 v1의 UnitY 아키텍처를 한 단계 발전시킨 UnitY2를 도입하여 성능과 효율성을 모두 개선했다.7

가장 핵심적인 변화는 2단계의 T2U 디코더를 기존의 자기회귀(Autoregressive) 방식에서 비자기회귀(Non-Autoregressive, NAR) 방식으로 교체한 것이다.12 자기회귀 방식은 음향 단위를 하나씩 순차적으로 생성하기 때문에 품질은 높지만 속도가 느리다는 단점이 있었다. 반면, NAR 방식은 전체 음향 단위 시퀀스를 한 번에 병렬적으로 생성하여 추론 속도를 획기적으로 향상시킨다.8

일반적으로 NAR 모델은 품질 저하의 위험이 있지만, UnitY2는 이를 계층적 업샘플링(Hierarchical Upsampling) 기법으로 극복했다. 이 기법은 먼저 서브워드(subword) 수준의 텍스트 표현을 문자(character) 수준으로, 그리고 다시 각 문자의 길이를 예측하여 최종 음향 단위(unit) 수준으로 점진적으로 길이를 늘려나간다. 이를 통해 음성의 미세한 리듬과 길이를 정교하게 예측하여 고품질의 음성 생성을 가능하게 한다.8 이러한 혁신적인 개선을 통해 SeamlessM4T v2는 v1 모델 대비 음성 생성 작업의 품질과 추론 속도 모두에서 상당한 향상을 이루었다.7

2.4 학습 방법론 및 최적화

SeamlessM4T는 고도의 성능을 달성하기 위해 여러 정교한 학습 기법을 사용한다.

• 다중 작업 학습 (Multitask Learning): ASR, S2TT, T2TT 등 다양한 작업을 동시에 학습시켜 모델이 특정 작업에 과적합되는 것을 방지하고, 여러 양식과 언어에 걸쳐 일반화된 표현(representation)을 학습하도록 유도한다.3

• 지식 증류 (Knowledge Distillation): NLLB와 같이 이미 강력한 성능을 보이는 사전 학습된 텍스트 번역 모델을 ’교사(teacher)’로 삼아, S2TT와 같은 다른 작업을 학습하는 ‘학생(student)’ 모델을 지도한다. 구체적으로, 교사 모델이 생성하는 다음 토큰의 확률 분포와 학생 모델이 생성하는 확률 분포 간의 차이(KL-divergence)를 최소화하도록 학습하여, 교사 모델의 풍부한 언어적 지식을 학생 모델에 효과적으로 주입한다.3

• 손실 함수 (Loss Functions): X2T 모델의 학습 과정에서는 여러 손실 함수가 결합된 복합적인 목적 함수가 사용된다. S2TT 손실(\mathcal{L}_{S2TT}), T2TT 손실(\mathcal{L}_{T2TT}), 지식 증류 손실(\mathcal{L}_{KD}), 그리고 ASR 관련 손실들(\mathcal{L}_{ASR}, \mathcal{L}_{AE}, \mathcal{L}_{KD-ASR})이 가중치 \alpha와 함께 결합되어 최종 손실 함수를 구성한다.17

\mathcal{L} \propto (\mathcal{L}_{S2TT} + \mathcal{L}_{T2TT} + \mathcal{L}_{KD}) + \alpha(\mathcal{L}_{ASR} + \mathcal{L}_{AE} + \mathcal{L}_{KD-ASR})

이러한 복합적인 손실 함수는 모델이 다양한 작업을 균형 있게 학습하고, 여러 지식 소스로부터 정보를 효과적으로 통합하도록 돕는다.

3. 핵심 기능 및 언어 지원 범위

3.1 5대 핵심 작업 상세 분석

SeamlessM4T는 단일 통합 모델 내에서 다음과 같은 다섯 가지 핵심 작업을 원활하게(seamlessly) 지원하는 것을 특징으로 한다.7

• 자동 음성 인식 (ASR - Automatic Speech Recognition): 입력된 음성을 해당 언어의 텍스트로 변환한다. (예: 한국어 음성 → “안녕하세요” 텍스트)

• 텍스트-텍스트 번역 (T2TT - Text-to-Text Translation): 소스 언어의 텍스트를 타겟 언어의 텍스트로 번역한다. (예: “Hello” 텍스트 → “안녕하세요” 텍스트)

• 음성-텍스트 번역 (S2TT - Speech-to-Text Translation): 소스 언어의 음성을 타겟 언어의 텍스트로 번역한다. (예: 영어 음성 → “안녕하세요” 텍스트)

• 텍스트-음성 번역 (T2ST - Text-to-Speech Translation): 소스 언어의 텍스트를 타겟 언어의 음성으로 번역하여 출력한다. (예: “Hello” 텍스트 → 한국어 음성)

• 음성-음성 번역 (S2ST - Speech-to-Speech Translation): 소스 언어의 음성을 타겟 언어의 음성으로 직접 번역하여 출력한다. (예: 영어 음성 → 한국어 음성)

3.2 언어 지원 범위

SeamlessM4T v2 모델의 언어 지원 범위는 처리하는 데이터의 양식(modality)에 따라 비대칭적인 구조를 가진다. 이는 고품질의 다국어 학습 데이터를 확보하는 난이도가 양식별로 다르기 때문이다.8

• 음성 입력 (Speech Input): 총 101개 언어를 인식할 수 있다.

• 텍스트 입력/출력 (Text Input/Output): 총 96개 언어를 처리할 수 있다.

• 음성 출력 (Speech Output): 총 35개 언어에 대해서만 음성 합성이 가능하다.

음성 입력과 출력 간의 지원 언어 수에서 나타나는 현격한 차이는, 고품질의 다국어 음성 합성(TTS) 데이터를 구축하는 것이 텍스트 데이터나 ASR용 음성 데이터를 수집하는 것보다 훨씬 더 어렵다는 현실을 명확하게 보여준다. 아래 표는 SeamlessM4T v2가 지원하는 언어와 각 양식별 지원 여부를 상세히 나타낸다.

참고: 전체 101개 언어 목록 중 일부만 표기함. 전체 목록은 소스 8 참조.

4. 성능 평가 및 벤치마크 분석

SeamlessM4T의 성능은 다양한 표준 데이터셋과 평가 지표를 통해 기존 최첨단(State-of-the-Art, SOTA) 모델들과 비교하여 검증되었다.

4.1 평가 지표 소개

모델의 성능을 객관적으로 측정하기 위해 다음과 같은 표준 평가 지표들이 사용되었다.

• BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): 기계 번역 결과물과 전문가의 참조 번역 간의 n-gram(연속된 n개의 단어) 일치도를 측정하는 지표. 0과 1 사이의 값을 가지며, 높을수록 번역 품질이 우수함을 의미한다. T2TT와 S2TT 작업 평가에 주로 사용된다.

• ASR-BLEU: S2ST나 T2ST처럼 음성 출력을 내는 모델의 성능을 간접적으로 평가하는 지표. 생성된 음성을 다시 ASR 시스템으로 텍스트 변환한 후, 이 텍스트에 대해 BLEU 점수를 계산한다.

• WER (Word Error Rate): ASR 작업의 정확도를 평가하는 지표. 참조 텍스트와 비교하여 잘못 인식된 단어(치환, 삭제, 삽입)의 비율을 나타낸다. 낮을수록 음성 인식 성능이 우수함을 의미한다.

• chrF++: 단어 n-gram 대신 문자 n-gram을 기반으로 번역 품질을 평가하는 지표. 형태론적으로 복잡한 언어나 어순이 다른 언어 쌍에서 BLEU보다 더 안정적인 평가를 제공하는 것으로 알려져 있다.

4.2 주요 모델과의 성능 비교

SeamlessM4T는 음성 및 텍스트 번역의 모든 영역에서 기존의 강력한 모델들을 능가하거나 대등한 성능을 보였다.

4.2.1 음성-텍스트 번역(S2TT) 및 ASR 성능

S2TT 및 ASR 작업에서 SeamlessM4T는 OpenAI의 Whisper와 같은 강력한 경쟁 모델 대비 뚜렷한 우위를 보였다. FLEURS 데이터셋에서 SeamlessM4T는 이전 SOTA 모델 대비 S2TT 작업의 BLEU 점수를 20% 향상시켰다.4 특히, Whisper ASR과 NLLB 번역 모델을 결합한 강력한 계단식 모델과 비교했을 때, 영어로의 번역(X-eng)에서 1.3 BLEU 포인트 더 높은 성능을 기록했다.4 이는 통합 모델 구조가 오류 전파를 효과적으로 억제하고 있음을 보여주는 강력한 증거이다. ASR 성능에서도 SeamlessM4T-Large v2는 다국어 환경에서 Whisper-Large-v2/v3보다 월등히 낮은 WER을 기록하며 뛰어난 음성 인식 능력을 입증했다.1

4.2.2 음성-음성 번역(S2ST) 성능

S2ST는 전체 시스템의 성능이 종합적으로 평가되는 가장 도전적인 작업이다. SeamlessM4T는 이 영역에서 계단식 모델 대비 압도적인 성능 격차를 보였다. FLEURS 데이터셋에서는 2.6 ASR-BLEU 포인트, CVSS 데이터셋에서는 무려 58% 더 높은 성능을 달성했다.4 이는 2장에서 논의된 통합 모델의 구조적 우월성이 실제 성능 향상으로 직결됨을 명확히 보여준다.

4.2.3 텍스트-텍스트 번역(T2TT) 성능

SeamlessM4T는 음성 관련 작업뿐만 아니라 순수 텍스트 번역에서도 SOTA 수준의 성능을 유지했다. Flores-200 벤치마크에서 SeamlessM4T-Large v2는 강력한 텍스트 전용 모델인 NLLB-3.3B와 대등하거나 우수한 chrF++ 점수를 기록했다.1 이는 음성 데이터를 함께 학습하는 것이 텍스트 처리 능력에 부정적인 영향을 미치지 않으며, 오히려 다중양식 학습이 언어에 대한 더 깊은 이해를 촉진할 수 있음을 시사한다.

4.3 견고성 및 품질 평가

실세계 환경에서는 배경 소음이나 다양한 화자의 발음과 같은 변수가 번역 품질에 큰 영향을 미친다. SeamlessM4T는 이러한 현실적인 제약 조건 하에서도 강인한 성능을 보이도록 설계되었다. 실험 결과, 배경 소음이 있는 환경에서 SeamlessM4T는 Whisper와 같은 기존 SOTA 모델보다 평균 38% 더 나은 성능을 보였으며, 다양한 화자 변이(억양, 말하기 속도 등)에 대해서도 평균 49%의 성능 향상을 기록했다.4 또한, SeamlessM4T v2는 대규모로 구축된 SeamlessAlign 데이터셋을 저자원 언어 데이터로 보강하여, 데이터가 부족한 언어에서의 번역 품질을 유의미하게 개선하는 데 성공했다.12

5. Seamless 생태계의 확장

SeamlessM4T는 그 자체로 강력한 모델이지만, 동시에 특정 기능을 심화하고 확장하기 위한 기반 모델(foundational model)로서의 역할도 수행한다. Meta는 SeamlessM4T를 중심으로 표현력, 실시간성 등 특정 요구사항에 특화된 파생 모델들을 개발하여 하나의 포괄적인 ’Seamless 생태계’를 구축하고 있다.7

5.1 SeamlessExpressive: 표현력 있는 번역

기존의 번역 시스템은 주로 내용의 의미적 정확성에만 초점을 맞추어, 결과물이 로봇처럼 단조롭고 감정이 없는 목소리로 출력되는 경우가 많았다. SeamlessExpressive는 이러한 한계를 넘어, 원본 음성이 가진 운율(prosody), 말하기 속도, 리듬, 감정적 뉘앙스, 그리고 화자 고유의 목소리 스타일까지 보존하여 번역하는 것을 목표로 한다.7

이를 구현하기 위해 SeamlessM4T v2 아키텍처에 음성의 표현적 특징을 추출하는 **표현력 인코더(expressivity encoder)**가 추가되었다. 또한, 기존의 HiFi-GAN 보코더는 원본 음성의 운율과 스타일을 조건으로 받아 음성을 합성하는 새로운 **표현력 있는 유닛-음성 생성기(코드명 PRETSSEL)**로 대체되었다.12 이러한 표현력 있는 번역을 학습시키기 위해, 의미뿐만 아니라 표현 스타일까지 일치하는 음성 쌍을 자동으로 정렬하는 SeamlessAlignExpressive 데이터셋과 구축 방법론도 함께 개발되었다.12

5.2 SeamlessStreaming: 실시간 번역

실시간 대화나 라이브 방송 통역과 같이 지연 시간이 치명적인 응용 분야를 위해 개발된 모델이 SeamlessStreaming이다. 이 모델은 전체 문장이 끝날 때까지 기다리지 않고, 약 2초의 매우 낮은 지연 시간(low latency)으로 번역 결과를 스트리밍 방식으로 점진적으로 제공한다.12

이러한 실시간 번역의 핵심 기술은 EMMA(Efficient Monotonic Multihead Attention) 메커니즘이다.12 EMMA는 어텐션의 각 헤드(head)가 독립적으로 현재까지의 입력만으로 번역을 시작할지(‘write’ 정책), 아니면 더 많은 음성 입력을 기다릴지(‘read’ 정책)를 동적으로 결정하는 학습된 정책을 사용한다. 이를 통해 모델은 언어 구조에 따라 유연하게 번역 시점을 조절하며 지연 시간과 번역 품질 간의 균형을 최적화한다.

5.3 Seamless (통합 모델): 최종 진화 형태

Seamless는 Seamless 생태계의 최종 진화 형태로, 앞서 설명한 모델들의 핵심 역량을 하나로 통합한 시스템이다.12 즉, SeamlessM4T v2의 강력한 다국어 번역 능력, SeamlessExpressive의 풍부한 표현력, 그리고 SeamlessStreaming의 신속한 실시간성을 모두 갖춘 모델이다. 이는 실시간으로 대화하면서 상대방의 감정과 억양까지 그대로 살려 통역해주는 ’보편적 번역기’라는 궁극적인 비전에 가장 근접한 현재까지의 기술적 성취라고 할 수 있다.17

Meta의 이러한 개발 전략은 ’모든 것을 잘하는 완벽한 단일 모델’을 추구하기보다, ’강력한 공통 코어(SeamlessM4T)와 특정 작업에 고도로 특화된 플러그인(Expressive, Streaming)’으로 구성된 플랫폼을 구축하는 접근법을 보여준다. 이는 AI 모델 개발의 최신 경향인 모듈화 및 전문화를 반영한다. 실시간성과 표현력은 종종 상충되는 목표이다. 표현력을 높이려면 전체 문맥을 파악해야 하므로 지연 시간이 길어지고, 지연 시간을 줄이려면 제한된 정보만으로 예측해야 하므로 표현력이 저하될 수 있다. 이 두 목표를 단일 모델에서 동시에 최고 수준으로 달성하는 것은 매우 어렵다. 따라서 Meta는 강력한 번역 성능을 가진 SeamlessM4T v2를 공통의 ’백본(backbone)’으로 삼고, 각 목표에 최적화된 아키텍처(EMMA, PRETSSEL 등)를 추가하여 별도의 모델로 파인튜닝하는 전략을 채택했다.12 이는 사용자가 자신의 응용 분야(예: 오프라인 영화 더빙, 실시간 회의 통역)에 가장 적합한 전문 도구를 선택할 수 있게 함으로써, AI 모델이 범용 도구에서 특정 목적에 최적화된 솔루션으로 진화하고 있음을 시사한다.

6. 책임감 있는 AI: 안전성, 편향성, 및 투명성

Meta는 Seamless 모델군을 개발하고 공개하면서, 기술의 잠재적 위험을 인지하고 이를 완화하기 위한 다양한 책임감 있는 AI(Responsible AI) 장치를 모델 설계 단계부터 통합했다.12

6.1 독성 발현(Toxicity) 탐지 및 완화

AI 번역 모델은 때때로 원본 입력에는 존재하지 않던 욕설이나 혐오 발언을 번역 결과물에 생성하는 ‘환각적 독성(hallucinated toxicity)’ 문제를 일으킬 수 있다. SeamlessM4T는 이러한 문제를 완화하는 데 중점을 두었다.12 학습 데이터 단계에서부터 유해 단어를 필터링하고 데이터셋 내의 불균형한 독성 표현을 감지하는 메커니즘을 적용했다.15 그 결과, 기존 SOTA 모델과 비교했을 때 번역 결과물에 의도치 않게 추가되는 독성을 최대 63%까지 감소시키는 성과를 거두었다고 보고되었다.4

6.2 성별 편향성(Gender Bias) 분석

언어 데이터에 내재된 사회적 편향은 AI 모델에 의해 학습되고 증폭될 수 있다. SeamlessM4T 개발팀은 이러한 위험을 인지하고, 대규모 데이터셋을 활용하여 모델의 성별 편향성을 체계적으로 평가했다. 예를 들어, 영어와 같이 성별 구분이 없는 대명사를 사용하는 문장을 스페인어나 프랑스어처럼 문법적 성이 있는 언어로 번역할 때, 특정 성별(주로 남성)로 편향되는 경향을 정량적으로 분석하고 그 결과를 투명하게 공개했다.1 이는 모델의 한계를 명확히 인정하고, 향후 편향성을 줄이기 위한 연구의 기준으로 삼으려는 책임감 있는 자세를 보여준다.

6.3 오디오 워터마킹(Watermarking)

SeamlessExpressive와 같이 사람의 목소리와 표현력을 매우 사실적으로 모방할 수 있는 모델은 딥페이크(deepfake)와 같은 악의적인 목적으로 오용될 위험이 있다. 이러한 위험을 방지하기 위해, Meta는 생성된 모든 오디오 출력에 인간의 귀로는 감지할 수 없는 **비가청성 워터마크(inaudible watermark)**를 삽입하는 기술을 개발하고 적용했다.12 이 워터마크는 오디오 신호에 고유한 서명처럼 내장되어, 추후 특정 오디오 파일이 AI에 의해 생성되었음을 기술적으로 추적하고 감사할 수 있는 수단을 제공한다. 이는 기술의 투명성을 높이고 잠재적 오용에 대한 억제력으로 작용하여 시스템의 전반적인 안전성을 강화한다.12

Seamless의 이러한 접근법은 AI의 윤리적 문제를 사후에 대응하는 것이 아니라, 개발 초기 단계부터 위험을 예측하고 이를 완화하기 위한 기술적 해결책을 시스템에 내장하는 ‘설계 기반 안전(Safety by Design)’ 철학을 명확히 보여준다. 이는 AI 기술에 대한 사회적 신뢰를 구축하고, 향후 더욱 강력한 생성 AI 모델을 책임감 있게 배포하기 위한 중요한 표준을 제시하는 선도적인 행보로 평가될 수 있다.

7. 실용적 활용 및 구현 가이드

7.1 Hugging Face Transformers를 통한 모델 활용

Meta는 연구 및 개발 커뮤니티의 접근성을 높이기 위해 SeamlessM4T 모델(v1, v2)을 널리 사용되는 오픈소스 라이브러리인 허깅페이스(Hugging Face)의 transformers를 통해 공개했다.7 이를 통해 개발자들은 비교적 간단한 코드로 SeamlessM4T의 강력한 기능을 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있다.

기본적인 사용법은 AutoProcessor를 사용하여 텍스트나 오디오 입력을 모델이 이해할 수 있는 형식(텐서)으로 전처리하고, SeamlessM4Tv2Model.from_pretrained("facebook/seamless-m4t-v2-large")와 같은 코드로 사전 학습된 모델을 로드하는 것이다.8 실제 번역 작업은 model.generate() 함수를 호출하여 수행하며, 이때 src_lang (소스 언어)과 tgt_lang (타겟 언어) 파라미터를 지정하여 원하는 번역 방향을 설정할 수 있다.11

7.2 설치 및 의존성

SeamlessM4T를 사용하기 위해서는 몇 가지 주요 의존성 라이브러리를 설치해야 한다. 핵심 의존성은 Meta가 개발한 차세대 시퀀스 모델링 툴킷인 fairseq2이다.7 또한, 오디오 파일을 처리하기 위해 시스템에 libsndfile 라이브러리와 ffmpeg 명령줄 도구가 설치되어 있어야 한다.7 특히 ffmpeg은 모델 성능 평가 시 내부적으로 Whisper 모델을 사용하여 ASR-BLEU를 계산할 때 필요하다.7 기본적인 설치는 pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git sentencepiece와 같은 명령어를 통해 비교적 간단하게 수행할 수 있다.8

7.3 모델 파인튜닝(Finetuning)

SeamlessM4T는 공개된 사전 학습 모델을 그대로 사용하는 것 외에도, 특정 도메인(예: 의료, 법률)이나 데이터가 부족한 저자원 언어에 대한 성능을 더욱 향상시키기 위해 추가적인 데이터로 파인튜닝(finetuning)하는 것이 가능하다. Meta는 이를 위한 공식적인 가이드와 학습 레시피를 함께 제공하고 있다.5 실제로 IWSLT 2025와 같은 학술 대회의 저자원 언어 음성 번역 과제에서 여러 연구팀이 SeamlessM4T-v2를 기반으로 파인튜닝하여 매우 강력한 성능을 달성한 사례가 보고되었다.22 이는 SeamlessM4T가 강력한 기반 모델로서 높은 확장성과 적응성을 가지고 있음을 보여준다.

8. 결론: 보편적 번역기를 향한 이정표

8.1 SeamlessM4T의 기술적 성과와 기여

SeamlessM4T는 기존 계단식 번역 시스템이 가진 오류 전파, 지연 시간, 도메인 불일치와 같은 고질적인 문제들을 단일 통합 모델이라는 혁신적인 아키텍처를 통해 해결한 최초의 대규모 다중양식 번역 시스템으로서, AI 번역 기술의 역사에 중요한 이정표를 세웠다. 자기지도학습 기반의 w2v-BERT 2.0 음성 인코더, 비자기회귀 방식을 도입한 UnitY2 아키텍처, 그리고 대규모 다중양식 데이터셋인 SeamlessAlign의 구축은 음성 및 언어 처리 분야의 최첨단 기술 수준을 한 단계 끌어올린 핵심적인 기여이다. 더 나아가, 단순한 의미 번역을 넘어 인간의 소통에 필수적인 표현력(SeamlessExpressive)과 실시간성(SeamlessStreaming)을 갖춘 생태계로 확장함으로써, 기계 번역의 활용 범위를 기능적 정보 전달을 넘어 인간적인 상호작용의 영역으로 넓혔다.

8.2 한계점 및 향후 연구 방향

이러한 눈부신 성과에도 불구하고 SeamlessM4T는 여전히 해결해야 할 과제들을 남기고 있다. 방대한 데이터를 학습했음에도 불구하고, 디지털 데이터가 극히 희소한 저자원 언어에 대한 번역 품질은 여전히 개선의 여지가 많다. 또한, 성별 편향성과 같은 데이터에 내재된 미묘한 사회적 편향을 완전히 제거하는 것은 매우 어려운 과제로 남아있다. 현재 모델은 문장 단위의 번역에는 뛰어나지만, 대화의 순서를 주고받거나(turn-taking), 상대방의 말에 맞장구를 치는(back-channeling) 등 실제 대화에서 나타나는 동적인 상호작용을 정교하게 모델링하는 데는 한계가 있다.

향후 연구는 더 많은 언어, 특히 저자원 언어에 대한 고품질 음성 출력 지원을 확대하고, 여러 문장에 걸친 담화 수준의 문맥을 더욱 깊이 이해하며, 개인의 고유한 목소리 스타일을 학습하여 개인화된 번역을 제공하는 방향으로 나아갈 것으로 전망된다.6

8.3 언어 장벽 해소를 위한 AI 기술의 미래 전망

SeamlessM4T와 그 후속 기술들은 교육, 비즈니스, 외교, 문화 교류, 개인적 소통 등 사회 전반에 걸쳐 언어의 장벽을 극적으로 낮출 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 특히, 가상현실(VR) 및 증강현실(AR) 기기와 결합될 경우, 실시간 통역 기능이 내장된 안경과 같은 공상과학 속 기술이 현실화될 가능성을 구체적으로 제시한다.6 궁극적으로, 이러한 기술의 발전은 단순히 언어를 변환하는 것을 넘어, 서로 다른 언어와 문화권의 사람들이 서로를 더 깊이 이해하고 진정으로 연결되는, 진정한 의미의 글로벌 커뮤니티를 촉진하는 데 결정적인 기여를 할 것이다. SeamlessM4T는 그 미래를 향한 여정에서 가장 중요한 발걸음 중 하나로 기록될 것이다.

9. 참고 자료

1. SeamlessM4T-Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation - Hugging Face, https://huggingface.co/papers/2308.11596
2. What is SeamlessM4T?: A Complete Technical Breakdown of Meta’s …, https://www.ionio.ai/blog/what-is-seamlessm4t-a-complete-technical-breakdown-of-metas-multimodal-translational-model
3. SeamlessM4T-Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation | Qiang Zhang, https://zhangtemplar.github.io/SeamlessM4T-model/
4. SeamlessM4T—Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation - AI at Meta, https://ai.meta.com/research/publications/seamlessm4t-massively-multilingual-multimodal-machine-translation/
5. (PDF) SeamlessM4T-Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation, https://www.researchgate.net/publication/373297650_SeamlessM4T-Massively_Multilingual_Multimodal_Machine_Translation
6. Meta’s Universal AI Translator, SeamlessM4T, Hits the Market - cloudHQ, https://blog.cloudhq.net/metas-universal-ai-translator-seamlessm4t-hits-the-market/
7. facebookresearch/seamless_communication: Foundational Models for State-of-the-Art Speech and Text Translation - GitHub, https://github.com/facebookresearch/seamless_communication
8. facebook/seamless-m4t-v2-large · Hugging Face, https://huggingface.co/facebook/seamless-m4t-v2-large
9. MetaAI’s SeamlessM4T: The Game-Changing Multimodal Translation Powerhouse | by Keval Dekivadiya | Medium, https://medium.com/@kevaldekivadiya2415/metaais-seamlessm4t-the-game-changing-multimodal-translation-powerhouse-c92639b770b7
10. SeamlessM4T: Massively Multilingual & Multimodal Machine …, https://arxiv.org/abs/2308.11596
11. Meta’s Seamless M4T - Smallest.ai, https://smallest.ai/blog/seamless-m4t-text-and-speech
12. Seamless Communication Models - AI at Meta, https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/seamless-communication-models/
13. Exploring Speech to Speech Translation with SeamlessM4T v2 - Ionio, https://www.ionio.ai/blog/exploring-speech-to-speech-translation-with-seamlessm4t-v2
14. SeamlessM4T: Revolutionizing Translation in a Multilingual and Multimodal World, https://www.digitalocean.com/community/tutorials/seamless-translation-multilingual-multimodal-world
15. SeamlessM4T: Multilingual AI Translation Model - Rapidops, https://www.rapidops.com/ai-tracker/seamlessm4t/
16. [2312.05187] Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation - arXiv, https://arxiv.org/abs/2312.05187
17. Seamless: - Pierre Fernandez, https://pierrefdz.github.io/assets/publis/seamless/seamless.pdf
18. Seamless Communication - AI at Meta, https://ai.meta.com/research/seamless-communication/
19. arXiv:2308.11596v3 [cs.CL] 25 Oct 2023, https://arxiv.org/pdf/2308.11596
20. Seamless Translation | Meta FAIR, https://seamless.metademolab.com/
21. SeamlessM4T—Massively Multilingual & Multimodal Machine Translation - Own Your AI, https://your-restaurant-ai.com/seamlessm4t-massively-multilingual-multimodal-machine-translation/
22. GMU Systems for the IWSLT 2025 Low-Resource Speech Translation Shared Task - arXiv, https://arxiv.org/html/2505.21781v1