Zalety i wady tłumaczenia z użyciem sztucznej inteligencji

„Ludzki mózg nadal znacznie przewyższa maszyny w wykonywaniu określonych zadań. Na przykład ludzie mogą nauczyć się rozróżniać dwa typy obiektów (takie jak pies i kot) za pomocą zaledwie kilku prób, podczas gdy algorytmy sztucznej inteligencji potrzebują wielu tysięcy prób. I chociaż AI pokonała mistrza świata w Go w 2016 roku, to jej wytrenowanie wymagało danych z 160 000 gier – co odpowiada grze przez 5 godzin każdego dnia przez ponad 175 lat”*

Obserwujemy i przeżywamy fascynację niesamowitymi możliwościami sztucznej inteligencji. Jej zaskakująca przydatność w wielu dziedzinach naszego życia, pozwala zapomnieć, że mamy tak naprawdę do czynienia tylko z algorytmem matematycznym, który analizuje dane, zgromadzone i wprowadzone do jego bazy przez niesztucznie inteligentnego człowieka.

W podobny sposób działają silniki do tłumaczenia tekstów — potrzebują dużej ilości danych. Najczęściej stosowane obecnie neuronowe tłumaczenie maszynowe wymaga obszernych korpusów, czyli zbiorów zdań w języku źródłowym i docelowym.

Jakie są zalety i wady tłumaczenia wspomaganego przez SI? Najlepiej obrazują to poniższe przykłady.

Niewątpliwie ogromną zaletą korzystania z tego typu narzędzi jest oszczędność czasu. Już sam fakt, że tłumacze nie muszą sami pisać całego tekstu pozwala pracować szybciej i przekłada się również bezpośrednio na ich wydajność i mniejsze zmęczenie. Tym bardziej, że opisy patentowe to często bardzo obszerne teksty. Proponowane wersje tłumaczeń są też bardzo przydatne podczas przekładu powtarzających się zdań czy wyliczeń nazw wirusów, związków chemicznych albo gatunków roślin.

Jednak w pracy często spotykamy się również z błędami SI, dlatego każdy tekst tłumaczony w naszej kancelarii ze wspomaganiem maszynowym jest sprawdzany przez zatrudnionego tłumacza i weryfikatora.

Jakie błędy ma na swoim koncie SI?

1. Błędy terminologiczne

Poniższy przykład pokazuje błędne tłumaczenie specjalistycznego terminu „log fold change” jako „zmianę fałdu logarytmicznego”.

Oczywiście konieczne było tu wyszukanie odpowiednika tego terminu przez tłumacza. Poniżej poprawiona wersja.

Kolejny przykład poniżej:

Tym razem SI przetłumaczyła „magic-angle-spinning” jako „magiczne przędzenie kątowe”, podczas gdy chodziło o „wirowanie pod kątem magicznym” w spektroskopii.

Tu z kolei pojawiły się „ko-solty” zamiast ko-soli.

A tu błąd w pisowni oryginału (powinno być cytotoxicity) spowodował powstanie dziwnego słowa w tłumaczeniu podanym przez SI.

2. Błędy wynikające z braku znajomości kontekstu

Ponieważ SI nie jest w stanie tak jak człowiek zrozumieć kontekstu zdań, często spotykamy też błędy podobne do poniższych:

Tu nazwa firmy Carpenter została przetłumaczona przez SI dosłownie.

Kolejny przykład:

SI nie zrozumiała, że chodzi tu o miejsce urodzenia (miejscowość Gray) i przetłumaczyła to słowo jako kolor szary.

Powyżej skrót MD w opisie patentowym dotyczącym urządzenia hamulcowego SI odczytała jako lekarza medycyny.

3. Błędy wynikające z braku wyczucia językowego

Treść tłumaczona przez SI może brzmieć czasem nienaturalnie lub śmiesznie, co ma wpływ na odbiór tekstu przez czytelnika. Poniżej kilka ciekawych przykładów z praktyki tłumaczy naszej kancelarii.

Powyżej mamy „interakcje ze śmietnikami”, w które nie mogą wchodzić osoby niedowidzące.

Kolejne przykłady to słynne „ukamienowane mango” lub bliskie relacje stempla i matrycy.

Czasem konieczne jest także „zaangażowanie się w torbę z zewnątrz”. 😉

A bezprzewodowe systemy w biustonoszach mają sekcję zawiesia… (?)

Poniższe zdanie pochodzi z tłumaczenia opisu patentowego dotyczącego tortilli i, jak się okazuje, przyjmuje ona ukąszenia wielkości ust.

„W jednym aspekcie ogólny rozmiar miękkiej, kształtowanej, półsztywnej tortilli jest taki, że jest przenośna do trzymania i że konsument może przyjmować ukąszenia wielkości ust”.

Z kolejnego tłumaczenia SI:

dowiadujemy się, że gąsienice mogą prowadzić pojazdy.

Znamy też przykłady powielania przez SI wcześniejszych ludzkich błędów. Poniżej przykład z „dniem dzisiejszym”.

Zdarzają się również błędy, które trudno zrozumieć i sklasyfikować, ale urozmaicają one życie zespołu tłumaczy.

Oto niektóre z nich:

Są też dni, gdy wydaje się nam, że SI potrzebuje urlopu 😊

Podsumowując, chociaż SI jest bardzo pomocna w pracy tłumacza, to tłumaczenia tworzone przez nią zawsze wymagają doszlifowania i sprawdzenia przez człowieka. Nasze mózgi, choć może szybciej się męczą, nadal przewyższają algorytmy sztucznej inteligencji. CYK!

*(źródło: https://cyfrowa.rp.pl/technologie/art38154351-komputery-beda-zasilane-ludzkimi-komorkami-gigantyczna-wydajnosc-i-oszczednosc).