AI PREVODITELJI napreduju, ali i dalje griješe u ključnim područjima poput prava i medicine. Ipak, postavlja se pitanje koliko će još ljudi biti potrebni za prevođenje.

Francuski izraz za jaku kišu, "il pleut des cordes", doslovno znači "pada užad". To je tipičan idiom na kojemu umjetna inteligencija može pogriješiti. "Možete zamisliti u kakvu to dilemu stavlja AI prevoditelja", kaže François Yvon, direktor istraživanja za strojno prevođenje u francuskom Nacionalnom centru za znanstvena istraživanja (CNRS).

Prema njegovim riječima, dobro uvježban sustav znat će da s neba ne padaju užad i vjerojatno će upotrijebiti engleski izraz "it's raining cats and dogs". "No, hoće li pronaći ekvivalent kada prevodi na indonezijski?", pita se Yvon. Iako komentari o vremenu nisu rizični, strojevi danas prevode goleme količine teksta o puno važnijim temama. Samo je Google u travnju objavio da korisnici putem njegova servisa Translate prevedu bilijun riječi mjesečno, a u tu brojku nisu uključeni DeepL, Microsoft, Claude, ChatGPT, Gemini i specijalizirani korporativni sustavi, piše BBC.

Izravna prodaja usluga strojnog prevođenja, ne računajući opće pretplate na umjetnu inteligenciju, prošle je godine dosegnula procijenjenu vrijednost od 1,4 milijarde dolara.

Isplativost nasuprot točnosti

"U mnogim je situacijama potpuno automatiziran prijevod danas ispravna odluka. Nema smisla trošiti sto puta više da biste ispravili posljednjih nekoliko postotaka pogrešaka ako je riječ o internim dokumentima ili popisima proizvoda", kaže John Zimmerman. On je osnivač OKA-e (Open Knowledge Association), švicarske neprofitne organizacije koja prevodi članke s Wikipedije na druge jezike.

"Za enciklopediju je situacija drugačija. Wikipedija se temelji na povjerenju. Netočna činjenica može ondje stajati godinama, a zatim je mogu citirati novinari i AI sustavi", dodaje Zimmerman.

S više od 10.000 objavljenih tekstova, uglavnom na španjolskom, portugalskom i engleskom, OKA je, prema Zimmermanovim riječima, najveći pojedinačni suradnik u prevođenju članaka za tu internetsku enciklopediju. Takav doseg ne bi bio moguć bez umjetne inteligencije.

"Prevođenje 10.000 članaka na klasičan način stajalo bi milijune. U našem procesu AI izradi nacrt, a ljudski prevoditelj zatim provjerava svaku rečenicu", objašnjava.

Ipak, čini se da je ljudska provjera sve manje potrebna. "Rezultati strojeva sada su toliko dobri da je potpuno isključivanje čovjeka postalo ozbiljna opcija i iskušenje za cijelu industriju. Prije dvije ili tri godine, uz alate poput DeepL-a, naši su prevoditelji još morali prepravljati velik dio svakog nacrta. Danas tekst često uopće ne treba dirati. Stoga pitanje više nije je li AI prijevod dobar - jer očito jest - nego je li dovoljno dobar da iz procesa uklonimo čovjeka", kaže Zimmerman.

Pogreške s ozbiljnim posljedicama

Prevoditelji odgovaraju da još nije.

Ariella Baltié je prevoditeljica i pravnica specijalizirana za sudske dokumente s engleskog na francuski. Nedavno joj se obratila klijentica koja je svoje dokumente već prevela pomoću AI alata i zamolila je za provjeru. "Odmah na početku uočila sam dvije velike pogreške", rekla je.

Umjetna inteligencija prevela je pravni termin "Le demandeur" (tužitelj) kao "the requester" (podnositelj zahtjeva). "To je potpuno neprikladno za pravne spise", kaže Baltié. Kada je sustav naišao na frazu "Madame X, épouse Y" (gospođa X, supruga gospodina Y), preveo ju je kao "Ms X marries Y" (gospođa X udaje se za Y).

Drugim riječima, stroj je zamijenio imenicu glagolom i potpuno promašio smisao. U pravnom kontekstu posljedice mogu biti ozbiljne. U SAD-u su, primjerice, pogreške u strojno prevedenim zahtjevima za azil uzrokovale odgode u puštanju pritvorenika na slobodu.

Točnost je od presudne važnosti i u medicini. "Jedinice za doziranje i nalazi krvnih pretraga često sadrže grčka slova", kaže Carol Bereuter, stručnjakinja za medicinske prijevode. Navodi primjer automatski prevedenog teksta u kojem je grčko slovo μ prevedeno kao mili (tisućiti dio) umjesto mikro (milijunti dio). "To je ozbiljna pogreška. Ako nekome date miligram umjesto mikrograma, dajete mu tisuću puta veću dozu", ističe Bereuter.

Ona također napominje da je s napretkom AI prevoditelja postalo teže uočiti pogreške. "Dok je prije rečenica prevedena alatima poput Google Translatea odmah bila sumnjiva zbog gramatičkih grešaka ili nezgrapnosti, danas zvuči potpuno ispravno. Zvuči tečno i prirodno. Zato je pogreške puno teže otkriti."

Problem konteksta i dvosmislenosti

"Ako se radi o nečemu što potpisujete, riskirate svoj ugled. A ako će se na temelju prijevoda donositi odluke o medicinskom zahvatu, ugovoru ili velikoj kupnji, rizik je još veći", upozorava François Yvon.

Prema njegovim riječima, čak i rečenice koje se čovjeku čine jasnima mogu zbuniti AI. "Kada riječ ima više značenja, čovjeku je iz konteksta obično jasno o kojem se radi. No, kada strojni prevoditelj naiđe na rečenicu 'translate into Polish', može zaključiti da se radi o kremi za cipele (engl. polish)", objašnjava Yvon.

Kontekst je često ključan. Ako AI prevoditelj ne prepozna da se radi o nogometnoj utakmici, vjerojatno će pogrešno prevesti izraz "taking a corner" (izvođenje kornera).

Put prema pouzdanosti

Prošle godine OKA je provela istraživanje koje je financirala Zaklada Wikimedia. Analizirali su 119 članaka, 10 jezičnih parova i više od 1000 sati rada prevoditelja. "Čak 27 posto teksta koji je generirao AI ipak je ispravljeno prije objave. Tri četvrtine tih ispravaka odnosile su se na pogreške koje je uveo AI, a pet do šest posto pogrešaka promijenilo je smisao izvornog teksta", kaže Zimmerman.

Ispravljanje takvih pogrešaka vjerojatno će ostati izazov. "U sadašnjim okolnostima, mislim da je zbog samog načina na koji ovi sustavi funkcioniraju teško zamisliti kako bi mogli postati 100 posto pouzdani", kaže François Yvon.

Razlog leži u tome što se AI pri odabiru riječi vodi vjerojatnošću, a ono što je vjerojatno točno nije isto što i ono što je doista točno. To je posebno izraženo u području tako suptilnom i nepredvidivom kao što je jezik.

Yvon ipak smatra da će nova generacija tehnologije donijeti poboljšanja. "Vidjet ćemo prevoditeljske sustave koji će moći sve bolje procjenjivati vlastiti rad i ispravljati se. Pritom će, na primjer, istovremeno koristiti različite AI alate: jedan za prijevod, drugi za kritiku i treći za izradu nove verzije."

No, ključan napredak mogao bi se dogoditi tek kada umjetna inteligencija nauči izraziti sumnju. "Pravi iskorak neće se dogoditi dok ovi sustavi ne budu sposobni ne samo prevoditi, nego nam i reći kada nisu sigurni u prijevod", zaključuje Yvon.