연구진은 LLM 기반 오류 하이라이트와 자동 번역 후 편집(APE) 제안 기능이 번역 효율에 미치는 영향을 조사했어요. 전문 번역가 대상 실험 결과, APE 하이라이트는 기존 QE 하이라이트보다 긍정적 평가를 받았어요. 번역 제안 기능은 전반적인 사용자 경험 개선에 기여했어요.
기존 번역 후 편집 방식과 비교해 생산성이나 품질 향상은 없었지만, APE 기반 기능은 번역 작업 효율을 높일 가능성을 보여줬어요. 특히 오류 하이라이트 기능은 번역가들의 선호도가 높았어요.
본 연구는 기계 번역 품질 향상에 따라 번역 후 편집 기능에 대한 관심이 높아지는 가운데, LLM 기반 기능의 실효성을 검증하고 사용자 경험 개선 방안을 제시했어요.