MAI-Transcribe-1.5는 Microsoft AI Superintelligence Team이 2026년 6월 2일 공개한 다국어 음성-텍스트 변환(Speech-to-Text, STT) 모델이다. 43개 언어를 지원하며, 배경 소음이 포함된 오디오와 장시간 녹음을 빠르게 전사하는 프로덕션 환경을 목표로 한다. 사람이 긴 녹음 파일을 처음부터 끝까지 받아 적는 대신, 검색 가능한 초안을 먼저 만들어 주는 전문 속기사에 가깝다. 다만 공식 입력 형식, 최대 오디오 길이, 화자 분리(Speaker diarization), 타임스탬프 단위와 API 응답 구조는 제공된 발견 정보만으로 확인되지 않았으므로 실제 도입 전 공식 모델 페이지의 최신 사양을 검토해야 한다. 일반적인 자동 음성 인식은 일상어에는 강하더라도 의약품명, 유전자명, 연구자 이름, 제품 코드처럼 빈도가 낮고 발음이 유사한 단어를 흔한 표현으로 바꾸기 쉽다. MAI-Transcribe-1.5의 핵심 차별점인 Keyword Biasing(키워드 편향)은 사용자가 중요 용어를 미리 지정해 모델이 해당 어휘를 문맥에 맞게 선택하도록 유도한다. 이는 전체 모델을 별도로 재학습하지 않고도 전사 대상의 어휘 환경을 알려주는 방식으로 이해할 수 있다. 내비게이션에 목적지를 먼저 입력하면 비슷한 지명 사이에서 올바른 경로를 선택하기 쉬워지는 것처럼, 전문용어 목록은 음향적으로 비슷한 후보 가운데 도메인에 적합한 표현을 선택하는 단서가 된다. Keyword Biasing의 정확한 요청 필드, 키워드 수 제한, 가중치 지정 가능 여부는 공식 API 문서에서 추가 확인이 필요하다. 생명과학 연구자는 실험 회의나 임상 연구 인터뷰를 전사할 때 연구 과제명, 표적 단백질, 후보물질 코드와 장비명을 키워드로 제공하는 방식을 고려할 수 있다. 예를 들어 43개 지원 언어 범위 안의 다국어 연구 회의에 프로젝트 용어집을 결합해 초벌 전사본을 만들고, 이후 사람이 원본 오디오와 대조해 규제 문서나 연구 기록으로 확정하는 흐름이다. 배경 소음 대응은 실험실이나 학회 현장에서 수집한 녹음의 활용 가능성을 높이지만, 잡음 수준별 오류율과 생명과학 전문어 인식률에 관한 정량 성능은 제공된 정보에서 확인되지 않았다. 따라서 대표 녹음과 정답 전사본을 사용해 단어 오류율(Word Error Rate, WER), 전문용어 재현율과 언어별 편차를 사전에 평가하는 것이 적절하다. 또 다른 활용 방식은 장시간 세미나와 사용자 인터뷰를 텍스트로 변환한 뒤 검색·요약·주제 분류 파이프라인에 연결하는 것이다. 전사 결과에서 실험 조건, 이상반응 언급 또는 반복 문의를 추출하면 사람이 전체 오디오를 반복 청취하는 시간을 줄일 수 있다. 그러나 자동 전사는 연구 판단이나 임상 기록의 최종 근거가 아니라 검토 가능한 초안으로 다뤄야 하며, 환자 음성이나 미공개 연구 데이터에는 Microsoft의 데이터 처리, 보존, 학습 사용 여부와 지역별 규정 준수 조건을 먼저 확인해야 한다. 공개된 발견 정보만으로 배포 지역, 보안 인증과 데이터 보존 정책을 확정할 수 없으므로 민감정보를 사용하는 조직에는 별도의 법무·보안 검토가 필요하다.