Po co mi narzędzia CAT, skoro jest tłumaczenie maszynowe i sztuczna inteligencja?

Na tytułowe pytanie odpowiada Anna Lewoc, autorka szkolenia Narzędzia CAT dla zapracowanych i niepewnych, która prowadzi też zajęcia z narzędzi CAT w Instytucie Lingwistyki Stosowanej Uniwersytetu Warszawskiego.

Po co mi narzędzia CAT, skoro jest tłumaczenie maszynowe i sztuczna inteligencja?

Słuszne pytanie! Po co mam zmywać naczynia ręcznie, skoro jest zmywarka…?

A jednak narzędzia CAT nadal się przydają, dając nam nieco inny zestaw możliwości niż NMT i AI. Oto kilka przykładów.

• Wykorzystanie pamięci tłumaczeniowych: bogata pamięć tłumaczeniowa, której jakości jest przewidywalna (bo sami ją robiliśmy), gwarantuje spójność naszych tłumaczeń, również jeśli napotkamy na fragmenty podobne, ale nie identyczne do wcześniej tłumaczonych. Sztuczna inteligencja w takiej sytuacji może przekształcić zdanie zamiast skorzystać z wcześniejszego tłumaczenia, o ile w ogóle jest w stanie uzyskać do niego dostęp.
• Tworzenie glosariuszy i korzystanie z nich: własne glosariusze, z terminologią sprawdzoną przez Ciebie lub zatwierdzoną przez klienta, są na wagę złota. Oczywiście przy ich tworzeniu można posiłkować się AI, ale raczej jako pomocnikiem w wyszukiwaniu terminów czy proponowaniu ich tłumaczeń, a nie w charakterze terminologicznej wyroczni. Można też podrzucić sztucznej inteligencji czy silnikowi NMT taki sprawdzony glosariusz i kazać się na nim opierać, ale jeśli w tłumaczonym tekście zdarzą się literówki lub terminy nie będą używane konsekwentnie, to prawdopodobnie skończy się to i tak poprawianiem przez nas.
• Kontrola jakości: przy korzystaniu z narzędzia CAT mamy większą pewność, że liczby, formatowanie, interpunkcja są prawidłowo zastosowane, terminy są poprawnie użyte, a wszystkie zdania są przetłumaczone. Każde narzędzie CAT jest wyposażone w mniej lub bardziej zaawansowaną funkcję kontroli jakości, która to sprawdza. Możemy to również zlecić sztucznej inteligencji, jednak wtedy i tak warto pracować na już posegmentowanym pliku, aby AI mogła wskazać, gdzie wkradły się błędy i doprecyzować, w jaki sposób ma je nam uwidocznić.
• Praca w kilka osób: w narzędziach CAT możemy pracować zespołowo – najmniejszy zespół to tłumacz + korektor. Sztuczna inteligencja może obojgu pomagać (np. sprawdzając spójność terminologiczną), ale w momencie, kiedy trzeba wymyślić niestandardowe rozwiązanie, nic nie przebije kontaktu z drugim człowiekiem. To ważne również w przypadkach, kiedy trzeba coś skonsultować z klientem – AI nie powie nam, że właśnie w tym czy innym miejscu warto to zrobić. (Narzędzie CAT też nie, ale czytając w nim tekst, sami to miejsce znajdziemy.)
• Jasny podział i przewidywalność zadań: to właściwie kontynuacja poprzedniego punktu. Przy pracy w narzędziu CAT, nawet w kilka osób, możemy ustalić taki podział obowiązków, jaki najlepiej sprawdzi się przy danym zadaniu. AI może taki podział przekroczyć i np. wprowadzić do tekstu zmiany, o których nas nie poinformuje ani nie zaznaczy ich w trybie śledzenia zmian.
• Znany format plików: narzędzie CAT w sposób przewidywalny dzieli tekst na segmenty, opatruje je znacznikami formatującymi, radzi sobie też z elementami XML czy HTML. Otrzymujemy prawidłowy plik roboczy, z którego następnie możemy wyeksportować plik w tym samym formacie, co oryginalny. Nawet w przypadku nieoczywistych plików oryginalnych (np. bogatych graficznie PDF-ów) warto, aby to człowiek przynajmniej zdecydował, co z nimi zrobimy, a nie pozostawiał to maszynie.
• Zero halucynacji: sztuczna inteligencja i tłumaczenie maszynowe czasami po prostu robią głupoty – nie przyznają się do braku informacji, aby odpowiedzieć na nasze pytanie, nieprawidłowo tłumaczą terminologię albo wymyślają sobie jej tłumaczenia (a czasami i samą terminologię!), już nie mówiąc o sytuacjach, gdzie trzeba przełożyć wyrażenie idiomatyczne albo nowomowę. Człowiek się przynajmniej przyzna 😉
• To może wystarczy przerzucić tekst przez NMT, a potem poprosić AI o zrobienie tych wszystkich korekt i kontroli jakości? Jest to jakiś pomysł 😊 i na pewno do wielu rodzajów tekstów będzie to wystarczające – np. wpisy na bloga, teksty do użytku własnego, informacje potrzebne na szybko (gdzie liczy się tempo, a nie jakość). Ale nie ryzykowałabym takiego modus operandi w przypadku tekstów specjalistycznych, które – niepoprawnie przetłumaczone – mogą wywołać w najlepszym wypadku uśmiech na twarzy odbiorcy, a w najgorszym masę wstydu, skandal na skalę międzynarodową, śmierć pacjenta czy uwięzienie niewinnej osoby. Jest jeszcze jeden haczyk…
• Poufność: przyznaj się, kiedy ostatnio czytałaś regulamin użytkowania jakiegokolwiek narzędzia czy programu? No właśnie. Nie wiesz więc prawdopodobnie, gdzie tak naprawdę trafiają dane, które ładujesz do darmowego chatbota czy innego modelu i co się z nimi później dzieje. A nawet jeśli przeczytasz ten regulamin, to i tak lepiej nie karmić ogólnodostępnych narzędzi informacjami poufnymi i wrażliwymi. Wycieki danych to nie mrzonka!

Można powiedzieć, że sztuczna inteligencja czy NMT są wartościowymi i przydatnymi narzędziami, ale należy pamiętać, że to my decydujemy, czy i jakie informacje do nich przesyłamy, a także co robimy z tym, co nam „wyplują”. Jak na razie człowiek nie idzie w tym procesie tak zupełnie w odstawkę, choć jego rola zmierza nieco w kierunku stróża poprawności i jakości tłumaczenia.