AI 고전번역학이란

AI 고전번역학
AI 고전번역학이란?
AI Classical Translation Studies

1. 학문 정의

AI 고전번역학(AI Classical Translation Studies)은 한문 고전 텍스트의 해석·번역·주석·지식화를 인공지능과의 협업 과정으로 재구성하고, 그 과정에서 생성·검증·축적되는 지식 데이터를 통해 신뢰 가능한 고전 지식 인공지능의 학습 기반을 구축하는 인문학–기술 융합 학문입니다.

2. 학문적 문제의식

AI 고전번역학은 다음의 문제의식에서 출발합니다.

• 고전 번역은 “완성된 결과물”이 아니라 지속적으로 갱신되는 지식 생산 과정이다.
• 인공지능 시대의 고전 전문성은 번역 능력이 아니라 번역의 정확성과 근거를 설계·검증하는 능력에 있다.
• 인공지능은 고전을 “이해”하지 않으며, 인간이 제공한 구조화된 지식만을 학습한다.
• 따라서 AI 고전번역학은 인공지능을 활용하는 학문이 아니라 인공지능을 가르치는 학문을 지향한다.

3. 연구 대상과 범위

AI 고전번역학의 연구 대상은 다음을 포함한다.

• 한문 고전 텍스트(경전, 사료, 문집, 의궤, 고문서, 고기록, 서화 제발, 금석문 등)

• 고전 텍스트의 표점·번역·주석·용어 해석

• 번역 과정에서 생성되는 중간 산출물(표점본, 용어사전, 해석 메모)

• 인공지능이 학습 가능한 형태로 구조화된 지식 데이터(XML·DB·Ontology)

• 고전 지식 전문 AI(Vertical Model AI)의 설계·검증·활용

4. 연구 방법론

AI 고전번역학은 다음과 같은 복합 방법론을 사용한다.

• 전통 인문학적 해석 ..... 한문학·역사학·철학·미술사 등 기존 학문 성과를 기반으로 함
• AI 협업 해석 방법론 ..... LLM 기반 생성 결과에 대한 비평·수정·보완
• 구조화 데이터 설계 ..... XML·DB·온톨로지를 통한 지식 형식화
• 순환적 검증 모델 ..... AI 제안 → 인간 판단 → 데이터 축적 → AI 성능 개선

5. 기존 학문과의 관계

기존 학문	AI 고전번역학과의 관계
한문학	해석 주체가 인간 단독 → 인간+AI 협업으로 확장
번역학	결과 중심 → 과정·데이터 중심으로 전환
디지털 인문학	도구 활용 중심 → AI 학습 데이터 생산으로 심화
인공지능 연구	모델 중심 → 지식 데이터 신뢰도 중심

6. 학문적 핵심 개념

• AI 협업 번역(AI-assisted Translation)
• 구조화 해석 데이터(Structured Interpretation Data)
• 고전 지식 데이터 아카이브(Classical Knowledge Archive)
• 동양고전 전문 AI(Vertical Model AI)
• AI를 가르치는 지식(Teach AI Knowledge)

7. 학문적·사회적 의의

• 고전 인문학의 지속 가능성 확보
• 공공 교육용·연구용 신뢰 가능한 고전 AI 기반 구축
• 인문학 연구자의 역할 재정의
• AI 시대 지식 윤리와 책임성 강화

AI 고전번역학은 고전을 번역하는 학문이 아니라, 인공지능이 고전을 올바르게 배우도록 가르치는 학문입니다.

AI Classical Translation Studies is an interdisciplinary field that redefines the interpretation and translation of classical texts as a collaborative process between humans and artificial intelligence, aiming to construct structured, verifiable knowledge datasets that enable trustworthy classical knowledge AI systems.

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